NeROIC é um novo método para adquirir representações de objetos a partir de conjuntos de imagens online, capaz de capturar atributos geométricos e de material de alta qualidade de objetos arbitrários em fotos com câmeras, iluminação e fundos diferentes. Pode ser usado em aplicações de renderização centradas em objetos, como síntese de novas perspectivas, reiluminação e composição de fundos harmoniosos. Expandindo o método multiestágio dos campos de radiação neural, primeiro inferimos a geometria da superfície e refinamos os parâmetros iniciais da câmera grosseiramente estimados, utilizando simultaneamente uma máscara grosseira do objeto em primeiro plano para melhorar a eficiência do treinamento e a qualidade da geometria. Também introduzimos uma técnica robusta de estimação de normais que elimina o impacto do ruído geométrico, preservando ao mesmo tempo detalhes cruciais. Finalmente, extraímos os atributos de material da superfície e a iluminação ambiente, representados por funções harmônicas esféricas, e tratamos elementos transitórios, como sombras nítidas. A combinação desses componentes forma uma estrutura de aquisição de objetos altamente modular e eficiente. Ampla avaliação e comparação demonstram a superioridade do nosso método na captura de atributos geométricos e de aparência de alta qualidade para aplicações de renderização.