NeROICは、オンライン画像集合から物体の表現を取得する新たな手法です。異なるカメラ、照明、背景を持つ写真において、任意の物体の高品質な幾何学的および材質的特性を捉えることができます。これは、新たな視点合成、再照明、調和のとれた背景合成など、物体中心のレンダリングアプリケーションに利用できます。ニューラル放射場の多段階手法を拡張することで、まず表面幾何形状を推定し、粗い推定値の初期カメラパラメータを改善すると同時に、粗い前景オブジェクトマスクを利用してトレーニング効率と幾何学的品質を向上させます。また、幾何学的ノイズの影響を排除しつつ、重要なディテールを維持できる堅牢な法線推定技術も導入しています。最後に、球面調和関数で表現される表面材質特性と環境光を抽出し、鋭い影などの時間的要素も処理します。これらの要素を組み合わせることで、高度にモジュール化され効率的な物体取得フレームワークが形成されます。広範な評価と比較により、レンダリングアプリケーションに用いる高品質な幾何学的および外観特性の取得における本手法の優位性が示されています。