Le nuvole di punti (point clouds) e le mesh poligonali sono tra le rappresentazioni tridimensionali più diffuse per la memorizzazione di ambienti e oggetti. Questi approcci hanno il vantaggio di separare nettamente la fase di ricostruzione geometrica da quella di rendering. Tale separazione, tuttavia, rende necessario definire separatamente la geometria e il modello di aspetto della scena.
Recentemente i metodi Neural Radiance Field (NeRF) (MST$^+$20) ma soprattutto i metodi di 3D Gaussian Splatting hanno dato una notevole spinta in questo settore riducendo la separazione tra la ricostruzione geometrica e il rendering. In entrambe le famiglie di metodi la scena non viene rappresentata direttamente mediante una mesh, ma attraverso una rappresentazione ottimizzata rispetto alle immagini osservate. La geometria esplicita può eventualmente essere estratta successivamente mediante tecniche di ricostruzione superficiale.