神经辐射场在建模 3D 场景的外观方面取得了显著的性能，然而，现有方法在建模具有光泽表面的视角相关外观时仍存在困难，特别是在复杂照明的室内环境下。与现有方法不同的是，我们提出了一种可学习的高斯方向编码，以更好地模拟近场照明条件下的视角相关效果。重要的是，我们的新方向编码捕捉到近场照明的空间变化特性，并模拟预过滤环境贴图的行为。因此，它能够在具有不同粗糙度系数的任意 3D 位置有效评估预卷积的高光颜色。我们还引入了一种数据驱动的几何先验，帮助缓解反射建模中形状辐射的歧义。我们展示了我们的高斯方向编码和几何先验显著提高了神经辐射场中具有挑战性的高光反射的建模，从而将外观分解为更有物理含义的组成部分。

Dec, 2023

该论文提出了一种基于光线追踪的方法来解决 Neural Radiance Fields（NeRFs）在渲染高光物体时的困难，并成功合成了真实世界场景中的光泽外观和反射，同时优化和渲染速度与当前状态 - of-the-art 视图合成模型相当。

May, 2024

我们通过对 NeRF 渲染方程进行简单修改，交换积分操作符和方向解码器网络，将视角相关的特征与独立部分分开，提高了渲染视角相关效果的质量，并通过实验证明了改进。

Nov, 2023

该研究提出一种新的方法，利用极线几何法提取采样自场景的块，将其通过一系列变换器进行预处理后预测目标采样射线的颜色，从而在不需要深度特征和 NeRF-like 卷积体积渲染的情况下，实现对未见过的场景的新视图综合，其具有更好的泛化性能，并且即使使用比以前工作少得多的数据进行训练，也能胜过现有技术水平。

Jul, 2022

本文提出了一种基于动态神经辐射场的算法，通过表面的位置和朝向在观测空间中进行条件化，像素的渲染基于不同姿态下的表面反射的颜色来实现遮挡的效果，有效地改善了单目 RGB 视频中移动高光物体的重建质量。

Mar, 2023

本篇论文提出了一种新的方法，通过将 NeRFs 融合为可与高度并行的图形渲染管线完全兼容的高效网格神经表示，使用屏幕空间卷积，来提高外观的质量和整个框架的表现。

Apr, 2023

本论文提出了一种使用基于物理的渲染来分解场景并产生具有 BRDF 材料属性的可重光纹理网格的方法，可适用于不同光照条件下获取的图像，实验证明该方法能够从图像集合中获得高质量的可重光 3D 资源。

Dec, 2020

该研究提出了 NeRFReN，它是基于 NeRF 的，能够建模带有反射的场景，并将场景分为透射和反射组件，用单独的神经辐射场来建模两个组件，以实现高质量的新视图综合和深度估计结果。

Nov, 2021

Ref-NeRF 通过替换 NeRF 的视角相关的出射辐射参数化为反射辐射参数来提高 NeRF 方法表示高光表面外观的准确性，并且使用一系列空间变化场景属性来构造该函数结构，同时结合法线向量的正则化，可以实现更加真实和准确的高光反射，此外，我们的模型的内部表示也具有可解释性，用于场景编辑。

Dec, 2021

本文介绍了一种新的方法，即折射 - 反射场，用于解决透明和镜面对象合成中的光线路径复杂性问题，并提出了一种虚拟锥超采样技术实现高效且有效的抗锯齿。通过在真实世界和合成数据集上进行测试，并对各种编辑应用进行定量和定性评估，包括材料编辑、对象替换 / 插入和环境照明估计，我们对该方法进行了基准测试。

Sep, 2023