- 随机纹理过滤
本文研究了在渲染图像时，基于光照计算前滤波纹理而不是传统的基于 BSDF 计算前滤波会提高渲染效果，使用随机采样的纹理滤波可以实现高质量的纹理滤波，为实时渲染提供了更高效的方法。
- AvatarReX: 实时表情丰富的全身虚拟形象
AvatarReX 是一种新的方法，通过学习基于 NeRF 的全身化身构建，提供可表达身体、手和脸部的控制，同时支持实时动画和渲染；采用合成的化身表示方式，将身体、手和脸部分别建模，并解耦几何和外观，进而实现了针对 DSLR 图像的渲染流程 - CVPRSurfelNeRF: 神经 Surfel 辐射场用于在线照片般逼真的室内场景重建
本文提出了 SurfelNeRF，这是一种基于神经辐射场的新型算法，将灵活可扩展的神经 Surfel 表示与 NeRF 渲染结合起来，用于高效的在线重建和高质量渲染大规模室内场景，并通过高效的可微栅格化方案实现了 10 倍的速度提升，并在 - CVPR神经残留光辐射场用于流畅自由视点视频
本文提出了一种名为 Residual Radiance Field (ReRF) 的新技术，用于高效压缩长时间动态场景的实时自由视点视频渲染，借助全局坐标小型 MLP 作为特征解码器。通过使用紧凑的运动网格以及残差特征网格来利用帧间特征相似 - 神经资产：交互环境下的体积对象捕捉与渲染
本研究提出了一种使用神经渲染的方法，利用新颖的神经表征重构对象的透明部分，并保留物体的逼真外观，使用非常高效的着色器代码支持实时渲染，并通过标准的着色器代码生成，实现与现有硬件和软件系统的无缝集成。
- ECCV通过预测偏移量进行超分辨率：一种用于栅格化图像的超高效率超分辨率网络
该论文提出了一种基于预测偏移量的超分辨率算法，SRPO，用于实时计算机图形的超分辨率处理，该算法分为两部分：分别处理边缘和平坦区域，只包含 8434 个参数，可以通过网络量化加速，并且在小的计算资源下，能够以比现有的最先进方法更小的计算成本 - 动态辐射场实时渲染的傅里叶 PlenOctrees
本文提出一种基于广义 NeRF、PlenOctree 表示、体积融合和 Fourier 变换的 Fourier PlenOctree 技术，能够高效地对动态场景进行神经建模和实时渲染，实现超过 SOTA 的渲染加速。
- ECCVTemporal-MPI: 基于时间基础学习的动态场景建模多平面图像实现
本文提出了一种新的基于时间的多平面图像（Temporal-MPI）动态场景表示方法，它能够以紧凑的时间基和系数来编码整个视频的丰富 3D 和动态变化信息，并通过 Temporal-MPI 实时高质量地生成任意时刻的新视角。我们的方法在 Nv - ADOP：近似可微分的一像素点渲染
本文提出了 ADOP，一个新颖的基于点的可微分神经渲染管道，并展示了它能够实现高渲染质量和实时渲染速度，包含光度参数（曝光，白平衡和响应函数）以及结构参数（如相机位姿，镜头畸变，点位置等）。
- 利用神经辐射场实现实时视图合成
该论文提出了一种名为 Sparse Neural Radiance Grid 的新方法，它使用学习的稀疏体素网格表示，通过对神经辐射场（Neural Radiance Fields）进行预处理和存储（烘焙）来实现实时渲染。通过该方法，可以在 - ICCVKiloNeRF：使用数千个微小的 MLP 加速神经辐射场
本文提出了一种使用多个小型多层感知器替代单个大型多层感知器的方法，通过分治策略加速深度神经网络渲染，并且不影响视觉质量。
- ICCV用于神经辐射场实时渲染的 PlenOctrees
该研究提出了一种使用 PlenOctrees 进行神经辐射场（NeRFs）实时渲染的方法，以支持视角相关的效果，该方法可在保证渲染质量的情况下渲染 800x800 像素以上的图像，并能在 150 FPS 以上的速度下运行。
- DONeRF: 使用深度预测网络实现紧凑神经辐射场的实时渲染
该论文提出了一种名为 DONeRF 的紧凑型深度预测神经网络设计，通过将样本放置在场景中的表面上，不会损失图像质量的前提下，可将每个视角光线所需的样本数量大大降低，在渲染合成内容时，相比 NeRF 减少了高达 48 倍的推理成本。
- 高效神经渲染的体素混合原理
本研究提出一种混合体元素模型（MVP），它将体元素和点渲染结合了起来，实现了体和点渲染相结合的性能，同时支持相应和跟踪约束，并在细节、透明度和几何变化等方面具有鲁棒性。大量实验证明了该方法的质量和运行时间性能优于现有技术。
- 神经几何细节层：使用隐式三维形状的实时渲染
本篇研究提出了一种基于八叉树的特征体积的神经无人机距离函数模型，实现了高保真的 3D 形状实时渲染，且在多个方面表现出全球领先的复杂形状重建质量与渲染效率。
- IJCAI保持真实：虚拟现实中真实现实的一扇窗
本文提出了一种基于虚拟现实环境中的虚拟镜像或窗口的新交互范式。通过实现计算机视觉算法进行特征检测和对应匹配，该技术可应用于各种视频，直播应用，增强和虚拟现实设置，提供交互式和沉浸式的用户体验。该系统是一个实时渲染框架，用户可以将其真实存在与 - 深度外观模型用于人脸渲染
本文介绍了一种基于多视角捕捉技术，利用深度变分自编码器来学习人脸的几何结构和外观特征联合表示，可实现对大规模、高度复杂的人脸几何结构的完美表现，从而能够适用于实时互动场景，例如虚拟现实 (VR) 应用。
- StyleBlit：基于本地引导的快速基于示例的样式化
该研究提出了一个高效的基于样例的风格转移算法 StyleBlit，适用于具有局部引导的风格转移应用，能够在单核 CPU 上实现高质量的风格化渲染。