- 多尺度三维高斯投落法用于抗锯齿渲染
通过使用多尺度的 3D 高斯喷洒算法，我们可以在不同的分辨率下提高渲染质量并解决像素大小低于奈奎斯特频率引起的锯齿效应，同时提高渲染速度和 PSNR 值。
- DGNR：大型驾驶场景的密度引导神经点渲染
通过学习密度空间并引导构建点云渲染器的新框架 DGNR（Density-Guided Neural Rendering）解决了 Neural Radiance Field 在渲染大规模驾驶场景时的挑战，实现了合适的渲染质量和高效率。
- 技术翻译中非等效词的问题
翻译中的非等价词对于正确定位和理解是非常重要的，这篇研究论文探讨了英语到俄语的非等价词的常见问题，并提供了一些科学家的想法和示例，同时讨论了从源语言到目标语言渲染非等价词的不同方法和规则。
- 单目视频中的广义动态新视角合成今天是否可能？
基于现有技术，本研究建立了一种分析框架，并致力于从给定的单目视频中实现广义动态新视角合成。通过伪广义方法，改进了某些场景特定方法，尽管没有场景特定外观优化。
- 可动画虚拟人物：在 UV 空间中学习姿态相关的人物表示以进行交互式表演合成
我们提出了一种新颖的虚拟人物表示方法，用于高度逼真的实时动画和渲染 3D 应用程序。我们从最先进的多视角视频重建中获取高精度的动态网格序列，学习姿态相关的外观和几何形状，并利用统计身体模型来限制搜索空间，以实现更高效、有针对性的学习和定义姿 - 面向可推广神经辐射场的有针对性对抗攻击
Neural Radiance Fields（NeRFs）能够用稀疏的 2D 观测数据学习合成高质量图像，实现逼真的互动场景重建。然而，本文展示了使用低强度的对抗攻击和对抗补丁对具有通用性的 NeRFs 进行攻击，并演示了生成特定预定义输出 - ICCV动态网格感知辐射场
该论文设计了一种在传统图形管线中将多边形网格资源嵌入逼真的神经放射场（NeRF）体积中的方法，以便能够以物理一致的方式渲染和模拟它们，通过在渲染和模拟过程中设计了网格和 NeRF 之间的双向耦合，解决了路径跟踪器和标准 NeRF 之间的颜色 - ICCV从物体遮挡的单目视频中渲染人类
我们提出了一种新的神经渲染方法 OccNeRF，通过整合几何和可见性先验，实现了在严重遮挡场景中更好地渲染人类形象。我们验证了该方法在模拟和真实遮挡情况下的优越性。
- 利用卫星图像将季节和太阳特定性纳入 NeRF 架构生成的渲染
我们的研究工作旨在通过引入射影纹理泛函对影子进行处理，实现在用于训练的卫星图像的基础上，考虑太阳角度在渲染场景时的影响，同时使得渲染的结果与季节特征和阴影无关。通过对八个感兴趣区域的图像进行评估，我们的网络表现出了准确渲染新视角、生成高程图 - 材质纹理的随机访问神经压缩
本篇论文提出一种新的神经压缩技术，旨在解决由纹理数据增加所引起的存储和内存需求问题；该方法可实现低比特率压缩，同时达到更好的图像质量，支持实时解压，具有与 GPU 上的块纹理压缩类似的随机存取性能，并使用自定义训练实现实际的压缩速度。
- 深度快速逼近无序透明度
本文介绍了一种机器学习方法，用于高效计算无序透明度（OIT），通过渲染提取所有特征并用预先训练的神经网络预测整体 OIT 像素颜色，具有速度快，精度高，可适用于任何场景且可在各种平台和 GPU 上运行等优点。
- CVPR多空间神经辐射场
我们提出了一种多空间神经辐射场（MS-NeRF），通过在并行子空间中表示场景的特征场组，以更好地理解神经网络对具有反射和折射性物体的存在的情况，从而实现了对现有 NeRF 方法的增强，且仅需要小的计算开销。在由 25 个合成场景和 7 个具 - CVPR通过操作点云编辑神经辐射场
论文提出了 NeuralEditor，用于泛形状编辑任务，通过利用显式点云表示构建 NeRF，并提出基于确定性积分的新型渲染方案，实现了基于点云的形状编辑，取得了最先进的性能。
- NutritionVerse-Thin: 一种优化策略，用于改进 3D 薄食物模型的呈现
该论文针对 3D 模型渲染中的薄物体问题，提出了一种基于可区分重构的优化策略，该方法针对薄物体进行了优化，达到了更好的渲染效果。
- CVPR自我中心视角合成的平衡球面网格
EgoNeRF 是一种实用的解决方案，可用于利用室内采集的 360 度视频构建 VR 资源的高质量渲染模型，并且它在处理大型自然场景时采用了一些比较优秀的技术以提高性能和表现效果。
- CVPRRenderDiffusion：用于 3D 重建、修补与生成的图像扩散
本文提出了 RenderDiffusion，这是第一个用于 3D 生成和推断的扩散模型，使用仅有的单眼 2D 监督进行训练，并采用新颖的图像去噪架构进行中间的三维表示，以提供强烈归纳结构，同时仅需要 2D 监督。我们在 FFHQ、AFHQ、 - ECCV室内可编辑照明估算
本文提出了一种从单个视角图像中估算室内场景照明的方法，该方法估算出易于编辑的参数化光源，并结合高频信息的非参数纹理，实现宏观阴影和细节表面反射的逼真渲染效果。定量和定性结果表明，该方法简化了室内照明估算过程，同时仍能产生竞争性的结果。
- ECCV从单目视频中神经捕捉可动画 3D 人体
本文提出了一种基于动态神经辐射场和网格参数化三维人体模型的新方法，通过映射表征人体在不同姿势和角度的变化特征，实现了高质量渲染。
- ICLR注意力机制是 NeRF 所需要的全部吗？
本文介绍了一种基于 transformers 的场景重构和渲染新视角的架构，通过视图变换器和光线变换器实现对神经辐射场进行编码解码；实验表明该架构可以在多个场景中取得最先进的性能。
- ECCVAdaNeRF：用于神经辐射场实时渲染的自适应采样
本文提出了一种新颖的双网络架构来学习减少所需样本点的数量，以实现高质量的神经表示，该方法优于现有的紧凑神经表示，可以实时渲染图像。