Pose-NDF是一种基于神经距离场的模型，能够生成逼真的人体姿势，表现优于现有方法。研究中提出了多种神经网络模型，如神经可变形场和神经关节光辐射场，提升了动态物体和姿态的重建效果，以及三维形状表示的准确性和效率。

该文综述基于神经距离场的三维重建研究，涵盖室内场景、动态物体、手物联合及航拍立面等方向。方法结合有符号距离场、表面光场与立体匹配，通过不确定性建模、语义与几何正则化提升复杂拓扑和低纹理区域的重建鲁棒性与细节精度，并支持物理模拟、新视角合成和场景编辑。

本文综述神经距离场与神经辐射场在三维重建中的进展，涵盖室内场景形状、辐射与材料恢复，立体匹配表面重建，Du-NeRF双神经辐射场，DDF-HO手势交互建模，ObjectSDF++目标建模，HIO-SDF机器人工作空间表示，神经表面光场，uORF单图场景分解，以及动态城市场景与人体4D重建。