연구진은 이미지에서 중간 매체의 광학적 특성을 복원하는 체적 역 렌더링 방식을 제안했어요. 기존 방식은 복잡한 광선 추적 시뮬레이션이나 단순화된 모델에 의존했지만, 제안 방식은 물리적으로 완전한 광선 전달과 범용 신경망 최적화를 조화시켰어요. 중간 매체의 광학적 특성과 전체 광선장은 신경망 필드로 표현하고, 공동 최적화 과정을 통해 추정돼요.
방정식의 미분 형태인 지역 라디에이티브 전달 방정식에서 파생된 잔차 목적 함수를 통해 글로벌 조명 효과를 구현하고, 주요 시야 광선에 따른 볼륨 렌더링 항을 보완하여 저주파 편향을 완화해요. 다중 뷰 이미지를 통해 공간적으로 변화하는 컬러 분해능 산란, 흡수, 위상 함수 매개변수를 복원하는 데 성공했어요.
이 프레임워크는 물리적 광학적 특성을 가진 중간 매체의 생성 모델 학습에도 활용될 수 있어요.