本文提出了一种大型逆向渲染模型（LIRM），旨在改善现有重建模型在未见部分重建、光泽外观恢复及生成可重光照3D内容方面的不足。LIRM通过逐步添加视图、六面体神经SDF表示和神经方向嵌入机制，提高了重建质量和效率。

本研究提出了一种新的GI-GS框架，结合3D高斯粒子和延迟阴影技术，解决了逆向渲染中间接光照建模的难题。通过高效路径追踪方法，GI-GS在渲染质量和效率上明显优于现有方法。

本文提出了一种新型逆向渲染方法GS-IR，利用3D高斯零碎描绘和前向映射体积渲染，实现新视角合成和重新照明。该方法通过捕捉多视图图像，估计场景几何和材质，克服了以往方法的局限性，并引入深度推导的法线估计和遮挡模拟，优化了逆向渲染过程，展现出在几何重建和渲染质量上的优越性。

本文介绍了一种新型逆向渲染方法GS-IR，利用3D高斯表示和前向映射体积渲染，实现高质量的新视角合成和重新照明。该方法通过多视图图像估计场景几何和材质，克服了传统方法的局限性，展示了在3D重建和渲染中的应用潜力。

本文介绍了多种先进的逆向渲染方法，如RADAR、Spectral MVIR和UrbanIR，旨在从图像中恢复环境照明和物体表面材料。这些方法利用自我监督学习、能量最小化和神经网络技术，实现高质量的3D重建和反射率分解，实验结果显示其在精度和效果上优于现有技术。

本文介绍了一种新型逆向渲染算法GS-IR，结合3D高斯表示和体积渲染技术，实现高质量的新视角合成和重新照明。该方法通过优化训练和渲染过程，在复杂场景中达到900帧每秒的渲染速度。此外，RadSplat方法通过优化点表示和剪枝技术，进一步提升了渲染质量和效率。

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。

本文介绍了一种基于学习的逆向渲染方法，构建了Residual Appearance Renderer（RAR），用于估计室内场景的反射率、法线和照明。该方法在三维物体重建和光照恢复方面的实验中表现优于现有技术，展现了卓越的性能和准确度。

本文探讨了逆向渲染技术的发展，提出了一种整合射线追踪和蒙特卡罗积分的新框架，能够从单张图像中恢复几何、光照和材质。该方法在复杂场景中表现优越，适用于场景编辑和材料修改等应用。