[文本转3D，群友工作] 南京大学提出AvatarBooth，新的文本或图片生成高质量3D Avatar的框架，拍摄的脸或身体照片即可生成，可支持二次编辑
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[NeRF进展，雾状鬼影消除] 伯克利提出NeRFBusters，使用3D Diffusion模型，对随意捕捉的NeRF去除雾状鬼影
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[Diffusion生成NeRF] TUM, Apple提出HyperDiffusion，用Diffusion计算神经场权重，统一框架下生成3D权重或4D动画
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[Diffusion+NeRF进展]慕尼黑工业大学、Meta研究院提出DiffRF (也许是首次)基于扩散模型的3D辐射场生成方法
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[单图生成3D] UCSD, UCLA, 浙大, 康奈尔等：One-2-3-45，Zero123+SDF，超快速生成3D且几何一致性高，图片或文本生成高质量3D
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[NeRF进展，时变3D模型] 浙大，康奈尔，特拉维夫提出neusc，使用网上地标照片，重建可独立控制视点、光照和时间的真实感时变三维模型
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[Diffusion+SDF，三维重建] 港中文、上海AI实验室、浙大提出DiffRoom，基于occupancy先验重建TSDF，生成高质量3D室内重建效果
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[NeRF进展，效果提升] TUM与Meta推出GANeRF，使用GAN来解决视角观察缺陷以及小的光照变化带来的重建质量不佳问题，提升1.4dB以上
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[NeRF+Diffusion进展，单图重建3D] 韩国首尔大学提出DITTO-NeRF，使用文字或单图，通过前视角部分3D+迭代扩散填充，生成3D模型
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[NeRF+自动驾驶] 浙大、图宾根大学提出PanopticNeRF360，将3D标记与带噪声的2D语义线索组合生成一致性全景标签和高质量任意视角图片的方法
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ECCV'24 7篇工作|3D大场景生成、视频问答自动评估、手写文本生成、虚拟试穿等
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[NVS和三维生成进展] 香港大学、腾讯等提出SyncDreamer，不使用SDS损失，使用单图生成多视角一致性图片，进而使用Neus和NeRF重建三维模型
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[神经材质压缩] nVidia杀疯了，提出NTC，使用神经压缩算法压缩纹理压缩，在增加了两层LOD后，不需要熵编码的情况下低码率压缩，解码只增加毫秒级消耗
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[NeRF进展，2D图片生成3D人体] 南洋理工大学提出EVA3D，通过使用人体的分解NeRF表达，使用2D图片集训练生成高质量3D人体模型
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[3D生成] 南洋理工、香港中文、上海AI实验室提出DiffTF，一个基于扩散模型和三平面的前馈框架，用于生成多样化的、大语料量规模的真实世界3D物体
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[Diffusion进展] Google Research Imagen模型，提出一种新的图片生成文字的AIGC框架，更好的生成效果（NeurIPS 2022)
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[NeRF纹理生成，SIGGRAPH] 中科院，腾讯等提出NeRF-Texture，从多视角图像采集和生成纹理，可应对如草、叶子、纺织品等3D空间复杂纹理生成
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[群友SIGGRAPH工作] 上科大等推出DressCode，使用文本生成真实感服装，通过大语言模型交互生成CG友好的服装
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[NeRF+Diffusion进展，少量输入重建] CMU提出SparseFusion，在最少两个输入视角情况下，可以完成3D一致性高的高质量重建
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[NeRF进展，文本生成3D] Google，Ben、Jonathan提出DreamBooth3D，DreamBooth+DreamFusion，文本生成3D
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[AIGC进展，使用shape+文本生成纹理] 特拉维夫大学提出TEXTure，通在已知3D shape情况下，使用文本可生成、编辑和迁移纹理效果
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大规模3D场景生成全新工作！LT3SD：扩散模型杀疯了！
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[NeRF进展，文本生成NeRF场景] 香港城市大学、腾讯提出Text2NeRF，一种由文本生成NeRF场景的方法，室内外生成效果都不错
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[NeRF Relighting进展，SIGGRAPH] 浙大、微软亚研院等提出从一组物体的无结构图片，使用阴影和高光hints进行NeRF重光照的模型
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[NeRF，场景语义建模与应用]Meta提出SSDNeRF，首个通用NeRF场景语义分割方法，将场景按语议分割建模，让NeRF二次编辑、丰富动画场景变为可能
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[NeRF进展，Avatar实时生成] 苏黎世I联邦理工，普朗克研究所提出InstantAvatar，相比SOTA方法速度提升130倍以上，秒级别训练，实时渲染
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[NeRF进展，反射场景提取] 马里兰大学的新脑洞，通过眼睛反射重建所看到的场景，又一个使用神经场通过反射完成场景重建
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[NeRF进展，单目视频重建动态人-物-场景] 新加坡国立大学，腾讯等提出HOSNeRF，使用单目视频动态人-物-场景，LPIPS相比SOTA提升40%以上
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[NeRF进展] MPI提出NeuralClothSim，一种使用Kirchhoff-Love布料模拟方法，将表面变化过程编码到神经网络中，实现更好的模拟效果
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[NeRF+Diffusion进展，少量视触目] Nitantic推出DIffusioNeRF，使用RGBD贴片训练的DDM模型，正则化few-shot重建过程
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[NeRF进展，深度估计方向，群友推荐] 博洛尼亚大学、Google等提出NeRF监督的深度立体方法，使用NeRF监督更加准确的深度度和视差图，提升超过30%
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[NeRF进展，单图片生成多视角] Apple, UC圣迭戈分校，马普所，宾大发布NerfDiff，使用CDM+NeRF提高生成质量与效果
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[Diffusion进展，文本转视频]新加坡国立大学、腾讯ARC实验室提出Tune-A-Video，使用文本生成图片模型One-Shot精调至视频，效果很棒
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[NeRF，三维风格化效果] NeRF-Art是由香港城市大学、香港理工大学、Snapchat、USC、微软等联合推出的文本驱动生成的NeRF风格化方法
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[AIGC视频生生]Google等提出Lumiere，使用时空U-Net，单次传递，一次性生成视频完整时间，实现高质量文本转视频、图像转视频、视频修复、风格化等
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[NeRF进展，城市建模] 南洋理工大学：CityDreamer，一种unbounded 3D城市设计的组合生成模型，效果超过SceneDreamer
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[NeRF进展，开源大规模场景] DNMP（同济、港中文、上海AI实验室，CPII），一种使用可变形神经mesh的，高质量快速的重建和渲染城市级别神经场的方法
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[NeRF进展，文本编辑NeRF] 创始大神Matthew+18岁大学生一作提出Instruct-NeRF2NeRF，使用文本指令进行3D场景的真实感编辑
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[NeRF进展，语义驱动编辑] 浙江大学3DV国家重点实验室联合Google提出SINE，通过语义驱动NeRF编辑，完成多视角高质量、一致性的编辑操作
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[Generative AI进展，基于2D Label的3D感知的生成模型] CMU提出pix2pix3D，基于2D Label的3D感知的可控真实感图生成模型
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[NeRF进展，场景天气风格化渲染]UIUC、浙江大学，马里兰大学提出ClimateNeRF，在NeRF场景中融合天气物理渲染，实现真实感天气场景渲染效果