本文介绍了一种深度反渲染框架，旨在重建室内场景并估计形状、光照和面反射率，提升渲染质量。研究提出了多种实时神经辐射缓存和反渲染算法，显著降低噪声，提高性能，解决模糊问题，实现高效的3D重建和渲染。

该论文提出了多种先进的渲染技术，包括可微分渲染、逆向渲染和高效纹理重建方法。这些方法能够从单个图像中恢复几何、材质和光照，并在多个场景中优于现有技术，适用于复杂光照条件，无需额外数据，推动了图像物质和光照估计的研究进展。

本文综述了基于神经渲染与物理渲染的反演研究，重点是从二维图像重建物体形状、空间变化表面外观（BRDF）及光照，涵盖未知姿态与野外环境下的联合优化、反射物体几何与BRDF重建、单图形状外观估计、阴影引导隐式建模、室内场景反渲染，以及无纹理非朗伯物体的多视图几何重建等方法，实验证明其在质量与性能上优于现有方法。