我们提出了一种基于 NeRF 的方法，通过三个步骤解决了传统 NeRF 在透明对象方面的局限性。实验结果表明，我们的方法解决了传统 NeRF 在处理透明对象方面的限制。

本文介绍了折射-反射场方法，解决透明和镜面对象合成中的光线路径复杂性问题，并提出了虚拟锥超采样技术实现抗锯齿。作者测试了真实世界和合成数据集，并对编辑应用进行评估。

这篇文章介绍了一种基于Transformer的网络TransMatting，用于模拟具有大感受野的透明对象。通过重新设计trimap和使用可学习的三元标记，引入高级语义特征到自注意机制中。同时，使用小型卷积网络来利用全局特征和非背景掩模，指导多尺度特征传播，以维护透明对象的纹理结构。作者还创建了一个高分辨率的透明对象抠图数据集。实验结果显示，该方法相比当前最先进的方法具有显著的优势。