[逆渲染] 南洋理工、浙大、商汤等提出MIRReS，一种NeRF逆渲染算法，加入多次反弹光追，在复杂场景下达到更好的几何、材质和光照的重建效果
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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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[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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[3D生成] 浙大、字节SIG 24工作Coin3D，使用粗糙模型三维控制，可控且交互地生成三维资产，提升导出带纹理网格的质量
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[3DGS编辑] 南洋理工、清华、商汤提出GaussianEditor，可交互式编辑3DGS场景，并提供WebUI实时体验
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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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[3DGS大规模场景] 3DGS原作者在大规模场景高斯层次细节表达新工作，可达到覆盖数公里的超大规模数据集上的实时渲染
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[NeRF进展，使用事件相机生成高质量NeRF] 马克思普朗克研究院，萨尔大学提出EventNeRF，使用事件相机生成高质量NeRF，低功耗、低数据量、快速重建
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[3D特征] 克莱姆森大学，微软，CMU提出CVRecon，一个新的端到端 的3D神经重建框架，挖掘cost volume中的几何信息，提供了优质的3D特征
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[NeRF进展，Relighting方向] 浙江大学，MSRA等提出一种新的可重光照的NeRF的表达，通过向MLP提供多种hint，实现不同光照效果
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[可泛化GS重建] 华中科技大学、南洋理工等提出MVSGaussian，一种从MVS快速的可泛化的GS重建方法，可以有效、通用地重建未见的场景，并达到实时渲染
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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，避免重建干扰，提升重建效果] Google研究院，多伦多大学，SFU提出RobustNeRF，在场景中有影响效果时，用优化算法达到更好的重建效果
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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] Oppo, Buffalo, 上科大提出NeuRBF，使用自适应的RBF进行神经场表达，相比INGP, TensoRF等取得更好的渲染效果
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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，稀疏输入视角重建]CMU提出GBT，在稀疏图片输入的情况下，使用几何biased Transformer显著提升稀疏图片重建效果
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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，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] 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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多视图三维重建技术发展
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[3DGan进展] nVidia, UCSD提出新的3D GAN方法，无监督地将神经体积渲染缩放到原始2D图像的更高分辨率，生成超细粒度3D几何效果
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[NeRF+自动驾驶]浙江大学提出READ，使用神经渲染方法完成大尺度级别的街景场景渲染，合成、缝合、编辑真实感自动驾驶场景（AAAI 2023）
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[单视图重建]ETH、Google和TUM提出KYN，一种基于NeRF的3D密度重建方法，使用单视图恢复3D形状，提升了零样本泛化能力
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[NeRF进展，带纹理的Mesh重建] 北京大学、百度提出NeRF2Mesh，优化现有Mesh重建方法，达到更好的Mesh效果、实时的渲染效果和后期处理能力
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[街景重建]浙大、华为等提出EDUS，一种高效深度引导城市视图合成方法，在新街景合成有良好的泛化效果，并在稀疏视图输入达到很好的鲁棒性
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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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[NeRF进展] CMU，亚琛工业大学，Inria提出动态3D高斯方法，将3D Gaussian Splatting扩展到动态场景，灵活支持多种下游应用
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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，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，单视频大规模场景重建] KAIST，台大，Meta等发表Progressive LocalRF，使用单视频重建大规模场景NeRF，提升显著
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ECCV'24 | JHU提出无需SfM的X光3DGS技术: X-Gaussian，使得X射线新视图合成推理速度提升73倍！
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[数字人] 华中科大、南洋理工、大湾区大学等提出WildAvatar，开源的在不可控自然场景中，利用普通只能手机重建数字人形象的数据集和方法
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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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【三维重建】IROS 2024论文解读MonoPlane单目几何知识引导的可泛化三维平面重建
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[动态NeRF进展]马里兰大学提出DMRF，一种在渲染和模拟中混合了Mesh和NeRF的方法，提出了光源、阴影和物理模拟的可实时交互方法，在网格插入取得良好效果
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[NeRF进展，复杂场景编辑]斯坦福大学、Adobe提出PaletteNeRF，对复杂场景的外观属性进行后期编辑，NeRF向Adobe产品家族整合成为可能
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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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【三维重建】Robust 3D GS：对模糊性进行建模的三维高斯重建方法