本文介绍了多种基于3D生成对抗网络（GAN）的方法，旨在生成高质量的3D图像和辐射场。通过显式变形场、对比学习和隐式姿态嵌入等技术，显著提升了图像合成效果，并提出了新的框架和模型，以更好地控制形状、外观及相机视点，适用于非刚性物体生成。