NeROIC es un nuevo método para obtener representaciones de objetos a partir de colecciones de imágenes online. Puede capturar geometría y propiedades de materiales de alta calidad de cualquier objeto en fotografías con diferentes cámaras, iluminación y fondos. Se puede utilizar en aplicaciones de renderizado centradas en objetos, como la síntesis de nuevas perspectivas, la reiluminación y la síntesis de fondos coherentes. Extendiendo el método multietapa de los campos de radiación neuronal, primero inferimos la geometría de la superficie y mejoramos los parámetros de cámara iniciales, estimados de forma aproximada, utilizando simultáneamente una máscara aproximada del objeto en primer plano para mejorar la eficiencia del entrenamiento y la calidad de la geometría. También introducimos una técnica robusta de estimación de normales que elimina el efecto del ruido geométrico a la vez que conserva los detalles cruciales. Finalmente, extraemos las propiedades del material de la superficie y la iluminación ambiental, representadas mediante funciones armónicas esféricas, y procesamos elementos transitorios como las sombras nítidas. La combinación de estos componentes forma un marco de adquisición de objetos altamente modular y eficiente. Una exhaustiva evaluación y comparación demuestra las ventajas de nuestro método en la captura de geometría y apariencia de alta calidad para aplicaciones de renderizado.