vMAP 是 CVPR 2023 提出的神经场 SLAM 系统，用向量化对象建图实现实时 RGB-D 稠密重建，无需逐场景训练即可完成三维重建。

提出统一的神经场公式 Factor Fields 和字典分解方法 Dictionary Fields，用更紧凑的表示提升三维场景重建与神经渲染效果。

从多视角图像重建高反射物体的神经几何与BRDF，解决反光表面难以准确建模和渲染的问题。