Các phương pháp phân đoạn dựa trên NeRF tập trung vào ngữ nghĩa đối tượng và chỉ dựa vào dữ liệu RGB, hạn chế khả năng tính đến các đặc tính vật liệu độc đáo. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày khuôn khổ UnMix-NeRF, tích hợp việc tách phổ vào NeRF để đồng thời thực hiện tổng hợp chế độ xem mới siêu phổ và phân đoạn vật liệu không giám sát. Độ phản xạ phổ được mô hình hóa thông qua các thành phần khuếch tán và phản chiếu, trong khi một từ điển thành phần cuối toàn cục đã học biểu diễn các chữ ký vật liệu thuần túy và sự phong phú từng điểm nắm bắt sự phân bố của chúng. Phân cụm vật liệu không giám sát được thực hiện bằng cách sử dụng các dự đoán chữ ký phổ dọc theo các thành phần cuối đã học. Hơn nữa, bằng cách sửa đổi từ điển thành phần cuối đã học, chúng tôi cho phép thao tác hình dạng dựa trên vật liệu linh hoạt để chỉnh sửa cảnh. Các thí nghiệm mở rộng chứng minh hiệu suất tái tạo phổ và phân đoạn vật liệu vượt trội so với các phương pháp hiện có.
