[NeRF进展，大规模3DSRF数据集与合成模型]KAUST与慕尼黑工业大学Matthias团队提出SPARF数据集和SuRFNet，提升SRF渲染质量与性能
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[NeRF进展，风格化与重着色，NPR方向]东京大学使用一种新的Palette提取方法，使NeRF重着色可达到实时性能，实现NPR效果（EGSR 2022）
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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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[NeRF进展，人脸动画，褶皱渲染] 华沙工业大学、UBC、微软、Google等提出BlendFields，在少量数据下，结合图形学方法，生成细节表情动画
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[Neural Rendering]Facebook Reality Lab提出AutoAvatar，推进神经场技术到真实人体动效生成领域(ECCV 2022)
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[NeRF进展，高精度人头部动作生成] TUM提出NeRSemble，组合变形场和多分辨率3Dhash编码高精度生成人头运动。同时提供多视角高精度运动数据集
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[NeRF进展，使用不同场景时期图片重建NeRF] 华盛顿大学、Google Research提出PersonNeRF，灵活使用各场景、时期图片重建人物NeRF
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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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[NeRF进展，街景重建方向] 复旦大学提出S-NeRF，将街景重建PSNR提升45%，可以兼顾大规模场景背景与前景移动车辆处理
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[NeRF+文本转3D] nVidia，多伦多大学Sanja团队：ATT3D，在一秒内使用文本生成3D的方法，极大提升了生成速度，并可完成简单的3D转换型动画
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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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[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进展]：LaTeRF，使用弱标记从图片中获得真实感3D物体表达（ECCV 2022）
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[NeRF, 复杂场景合成与控制] 香港中文大学、Snapchat、香港科技大学、浙大、UCLA等提出DisCoScene，在复杂场景上合成、编辑和操控物体
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[群友工作] 上科大，Deemos等推出Media2Face，语音合成 3D 面部动画的新算法以及多型、多样化的扫描级别语音与3D协同数据集M2M-D
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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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数字人SyncTalk数据集制作教程一键制作只需一个视频即可制作要求512分辨率
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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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[NeRF进展，多视角数据集，群友工作] 香港中文大学：MVImgNet和MVPNet，650万帧238类标记多视角数据集，近9万点云样本，桥接2D到3D视觉
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[NeRF进展，Talking Head应用] 清华大学、鉴智机器人提出DFRF，快速小样本生成高真实感、自然的讲话头，可用于数字人等（ECCV 2022）
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[NeRF进展，鲁棒的动态NeRF] RoDynRF CVPR最终presentation视频，联合预测静态、动态和相机姿态焦点信息，提升动态nerf鲁棒性
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[NeRF进展，实时渲染方向]格拉茨科技大学与Meta提出AdaNeRF，通过双网络模型自适应采样实现NeRF的实时渲染（ECCV 2022)
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[NeRF进展，点云重建] 捷克理工大学提出Tetra-NeRF，使用点云为输入，使用四面体和其德劳内表达进行重建，实现更好的重建性能和效果
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[NeRF进展] 香港中文大学提出双边滤波器引导的NeRF重构，可以消除相机拍摄变化引起的artifact，也可以进行3D风格化渲染
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[NeRF进展，任意拓扑重建] 腾讯提出NeAT，另一个可用于重建衣物等任意拓扑的工作，NeuralUDF姊妹篇，计算量更低，效果的缺陷更小，代码开源（CVPR
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[Generative AI进展]Adobe，特拉维夫大学，CMU提出一种使用已训练生成模型和目标概念，直接生成目标域内容的方法，可批量生成大量效果
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[3DGS几何优化]上科大、图宾根大学提出2DGS，一种从多视图图像中建模和重建几何精确辐射场的新方法，解决3DGS几何一致性差的问题
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[NeRF+点云，点云渲染] 香港中文大学、思谋科技提出Point2Pix，使用NeRF将点云渲染为真实感图像的方法，并可完成点云inpainting和上采样
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[NeRF进展，稀疏视角+depth先验] 南洋理工大学ICCV提出SparseNeRF，利用现实世界不准确观测的深度先验来蒸馏深度排名，达到较好的重建效果
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[GAN进展，真实感人图片生成] 3DHumanGAN，上海人工智能实验室与商汤提出3D-Aware的真实感人全身图片生成方法
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[NeRF进展，镜头硬件参数校准] 康奈尔大学、Meta提出Neural Lens Modeling，在训练模型时同步优化相机参数，解决光学镜头参数校准问题
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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进展，单视角3D重建]香港大学、未来智联等联合推出S3-NeRF，挖掘Shading和Shadow信息提升单视角3D重建(NeurIPS 2022)
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[3DGAN]浙江大学、香港理工和蚂蚁提出TeFF，无相机位姿3D感知GAN训练方法，在多个挑战的2D数据集上训练，生成样本可360度图像合成，并有完整几何形状
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[文本转3D进展] 清华、人大等：ProlificDreamer，使用VSD解决过饱和、过平滑、低多样性问题，SDS是VSD的特殊情况，可应用在NeRF生成场景
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[Transformer进展，用人体动作合成场景，可结合文本合成3D继续生成新效果？]斯坦福、丰田研究院提出SUMMON，使用人体动作反向生成合理有效的场景
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[NeRF进展，单图重建] TUM, MCML和牛津大学提出BTS，一个密度场将输入图像的每个位置映射到体密度上，然后从图片采样颜色，可处理被遮挡区域
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[NeRF进展，交互编辑方向] Inria, 马克斯普郞克学院提出NerfShop，使用基于Cage变形的方法进行物体的交互式选择与编辑，进一步推动实用
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[AIGC&CG进展] 上海科技大学、Deemos提出DreamFace，仅通过文本控制生成个性化的3D人脸，并可以支持人脸老化、化妆或通过视频进行人脸动画控制
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[大佬讲paper第三期] 腾讯AI实验室胡文博大佬讲神经渲染中的Anti-Aliasing问题，以及SIG24中的新作Rip-NeRF等相关工作
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[3D表达进展]密西根大学提出Neural Shape Compiler，可以实现文本、点云和程序间统一的转换框架，在多种3D表达任务中达到提升