NeROIC是一种从在线图像集合中获取物体表示的新方法，可以捕捉具有不同相机、光照和背景的照片中任意物体的高质量几何和材质属性。它可以用于新视角合成、重新照明和和谐背景合成等物体中心渲染应用。通过扩展神经辐射场的多阶段方法，我们首先推断表面几何并改进粗略估计的初始相机参数，同时利用粗略的前景物体掩码来提高训练效率和几何质量。我们还引入了一种稳健的法线估计技术，可以消除几何噪声的影响，同时保留关键细节。最后，我们提取表面材质属性和环境光照，用球谐函数表示，并处理瞬态元素，如锐利阴影。这些组件的结合形成了一个高度模块化和高效的物体获取框架。广泛的评估和比较证明了我们的方法在捕捉用于渲染应用的高质量几何和外观属性方面的优势。