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透明物体重建
01 02
Opti-NeuS：面向双层透明与不透明物体的神经重建
Opti-NeuS: Neural Reconstruction for Dual-Layered Transparent and Opaque Objects
用网络预测空间变化的折射率来追踪折射光线路径，从而把透明物体的折射畸变纳入神经隐式重建；两阶段分层解耦加 alpha 混合分离内外表面，可直接迁移到透明容器、玻璃、液体等混合材质的重建与渲染。
GLINT：通过高斯辐射传输建模场景级透明度
GLINT: Modeling Scene-Scale Transparency via Gaussian Radiance Transport
GLINT 将透明界面与透射几何解耦，用显式分解的高斯表示分别建模反射与透射辐射，并借助预训练视频重光照模型提供几何与材质先验，为场景级透明物体重建提供了可复用的辐射传输框架。