多图像超分辨率 (MISR) 方法以子像素偏移的形式结合多张图像中的互补信息来提高低分辨率 (LR) 图像的空间分辨率，在准确注册和融合多图像信息方面存在困难。本研究提出的 EpiMISR 模型通过使用采集过程的极线几何以及基于 Transformer 的辐射特征场进行处理，在存在大的 LR 图像视差的情况下明显改进了目前最先进的 MISR 方法。

Jan, 2024

SIRe-IR 是一种基于非线性映射和正则化能见度估计的隐式神经反渲染方法，能够准确地将场景分解为环境贴图、反射率和粗糙度，并能够同时模拟间接辐射场、法线、能见度和直接光，从而消除材质中的阴影和间接照明。SIRe-IR 在定量和定性评估中均优于现有方法。

Oct, 2023

该研究提出一种终端到端的学习逆渲染框架，利用可微分 Monte Carlo 光线追踪结合重要性采样，从单张图像中恢复基础几何、空间变化的光照、真实感材料。通过物理上基于不同 iable 渲染层与荧幕空间光线追踪的引入，创建大规模室内场景数据集，设计一种新颖的场外灯光网络进行评估，呈现出与业界最先进基线方法相比提高了的反向渲染质量，可以实现诸如高度保真的复杂物体插入和材料编辑等各种应用。

Nov, 2022

从自然二维图像中恢复现实世界物体的形状和外观是一个长期存在且具有挑战性的逆渲染问题。本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。我们的方法采用分析与合成的方法，分为两个阶段。在初始化阶段，我们使用传统的 SfM（结构光型三维重建）和 MVS（多视角立体匹配）方法来大致重建与实际场景相匹配的虚拟场景。然后，在优化阶段，我们采用混合方法来优化几何和反射率，其中几何首先使用近似可微渲染方法进行优化，然后再使用基于物理的可微渲染方法优化反射率。我们的混合方法将近似方法的效率与基于物理的方法的高质量结果结合起来。对合成和真实数据进行的大量实验证明，我们的方法在更高效的同时能够产生与最先进方法相似或更高质量的重建结果。

Aug, 2023

本文提出了一种端到端的反渲染算法，使用 Monte Carlo 路径追踪缓存间接光照信息，以实现物质和光照的分解，并通过内在神经辐射与路径追踪结果之间的辐射一致性约束及联合优化方法来提高分解表现，实验证明该方法在多个合成和真实数据集上的表现优于现有技术，尤其在互反分解方面。

Mar, 2023

本研究提出了一种基于神经反演渲染的多视角光度立体（MVPS）方法，能够同时估算几何形状、材料和光源，并且在人工渲染、再照明和材质编辑方面具有较高的精度。

Jul, 2022

提出了可微分的基于点的反渲染方法，该方法通过对在不同光照下捕获的图像进行分析合成，估计形状和空间变化的 BRDF。利用混合的基于点和基于体素的几何表示进行快速渲染，并通过正则化基函数的 BRDF 表示来缓解反渲染的无意义性。通过点阴影图渲染提出了一种高效的阴影检测方法。在计算准确性、计算效率和内存占用等方面，DPIR 优于之前的工作。同时，显式的基于点的表示和渲染使得几何和反射的编辑变得直观。

Dec, 2023

本文提出一种新的方法来有效地恢复具空间变化的间接光照。该方法使用输入图像学习的神经放射场方便地导出间接光照，并采用适当建模的方法恢复直接光照的可见度和间接光照的折射 - 阴影自由反照率，以达到优于先前方法的效果。

Apr, 2022

本文提出了一种名为 Spectral MVIR 的多视角逆向渲染 (MVIR) 方法，可以使用标准 RGB 相机和低成本的照明设备，联合重构物体表面每个点的 3D 形状和光谱反射率。该方法不需要昂贵的特殊设备和繁琐的几何校准，实验结果表明，该方法能够获得具有准确光谱反射率性质的高质量 3D 模型。

Apr, 2021

该研究提出了一种反渲染模型，可以从一对仅捕获到的半透明物体的图像中，联合预测 3D 形状、可变反射率、均匀次表面散射参数和环境光照。研究者还使用了基于物理和神经渲染器来解决反渲染中的模糊问题，并构建了庞大的合成数据集来验证模型的有效性。

May, 2023