NeRF-W：nerf in the wild
不同照片中可能有会动的物体、或者是不同的时间（光照颜色不同）拍摄
试图学习那些始终存在的物体，只保留那些不动的物体。
同时学习到不同时间段的结果，对于同一个场景可以生成不同时间段的结果。
NSFF
将运动场景划分为相机运动和物体运动
可以生成固定某一个运动或不固定任何一个运动的新视角
D-nerf
同上
Mip-nerf
Nerfren
将镜面反射和其他物体分离，分开渲染，用两个辐射场表示
Nerf++
能够重建无限远的物体
分开训练背景部分和近处物体
Mip-nerf 360
同上
RawNerf：nerf in the dark
在夜间拍摄图片，自由调整亮度并去噪，调整曝光、焦距
HyperNerf
处理那些拓扑会变化的场景，之前的NSFF处理的是刚体，虽然会运动但不会变化
neural scene graphs
自动驾驶
refnerf
cityNerf
在城市不同高度的上空拍摄多组图片，来重建城市。
pixelNerf、MVSNerf、IBSnerf
从少数图片中训练模型
NVSF、PlenOctrees、KiloNerf
将空间进行细分
Nerf–、Barf
不需要位姿，而是把位姿作为要训练出来的参数