NeROIC ऑनलाइन छवि संग्रह से वस्तुओं का प्रतिनिधित्व प्राप्त करने का एक नया तरीका है, जो विभिन्न कैमरों, प्रकाश और पृष्ठभूमि वाली तस्वीरों में किसी भी वस्तु के उच्च-गुणवत्ता वाले ज्यामिति और सामग्री गुणों को कैप्चर कर सकता है। इसका उपयोग नए परिप्रेक्ष्य संश्लेषण, पुनः प्रकाश और सामंजस्यपूर्ण पृष्ठभूमि संश्लेषण जैसे वस्तु-केंद्रित प्रतिपादन अनुप्रयोगों में किया जा सकता है। तंत्रिका रेडियल फ़ील्ड के बहु-चरणीय तरीके का विस्तार करके, हम सबसे पहले सतह ज्यामिति का अनुमान लगाते हैं और मोटे तौर पर अनुमानित प्रारंभिक कैमरा पैरामीटर में सुधार करते हैं, साथ ही प्रशिक्षण दक्षता और ज्यामितीय गुणवत्ता में सुधार के लिए मोटे तौर पर पूर्वसूचना वस्तु मास्क का उपयोग करते हैं। हम एक मजबूत सामान्य अनुमान तकनीक भी प्रस्तुत करते हैं जो ज्यामितीय शोर के प्रभाव को समाप्त कर सकती है, साथ ही महत्वपूर्ण विवरणों को बनाए रख सकती है। अंत में, हम सतह सामग्री गुणों और परिवेश प्रकाश को निकालते हैं, जिन्हें गोलाकार हार्मोनिक कार्यों द्वारा दर्शाया गया है, और क्षणिक तत्वों, जैसे तेज छाया को संसाधित करते हैं। इन घटकों का संयोजन एक अत्यधिक मॉड्यूलर और कुशल वस्तु अधिग्रहण ढांचा बनाता है। व्यापक मूल्यांकन और तुलना से हमारे तरीके के उच्च-गुणवत्ता वाले ज्यामिति और उपस्थिति गुणों को कैप्चर करने में, प्रतिपादन अनुप्रयोगों के लिए, लाभ साबित होते हैं।