我们提出了一种成像和神经渲染技术，可以合成通过场景传播的光的视频。该方法使用超快成像设备捕捉多视角视频数据集，并引入了基于瞬态场的高效神经体渲染框架。通过瞬态场进行渲染可以考虑光的有限速度带来的效应。该方法可以渲染复杂效果，包括散射、镜面反射、折射和衍射。

本文介绍了一种新颖的神经渲染技术，通过几何编码体积和超网络实现对新场景的模型适应。通过提出的体素变换模块，改善图像特征的聚合，保持了从多个视点生成的图像的一致性。实验证明了该方法的优越性。

PRED是一种新的图像辅助预训练框架，用于解决户外点云不完整性和遮挡对齐的问题。该方法利用神经渲染技术监督图像的语义信息，实验证明在3D感知任务中具有显著优势。

该文介绍了利用神经渲染技术改善无人机图像合成的方法，并证明了混合数据集可以提高检测模型的性能。