[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，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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现在的 AI 技术太强了，尔康：太为难我了
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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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[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，实时动态、静态6-DoF视频渲染]CMU, Meta等联合推出HyperReel，在低内存消耗下，实现实时的、高质量的、高分辨率的体渲染方法
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[NeRF进展，鲁棒的动态NeRF]Meta，台湾大学、KAIST、马里兰大学提出RoDynRF，联合预测静态、动态和相机姿态焦点信息提升鲁棒性
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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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研究生宝藏公开课《神经网络与自然语言处理NLP》，号称AI第一重镇的CMU卡内基梅隆大学课程，分分钟带你上名校！！！（计算机专业/人工智能课程）
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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，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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SyncTalk第五讲以deepspeech方式训练解决双下巴问题并新增NPY文件生成工具
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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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SyncTalk三种训练方式ave、deepspeech、hubert效果对比其中hubert防抖效果最好
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[NeRF进展，3D形状表达] KAUST和TUM发表3DShape2VecNet，面向扩散生成模型的形状神经场表达，对3D形状编码和生成及多个下游任务非常有效
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【AI视频音效生成】当AI遇见逮虾户，开源免费的AI工具为视频增添生动音效！
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[Diffusion生成点云，开源]OpenAI开源大招Point-E，通过文本生成3D point cloud的方法，快速有效地生成多样化复杂的3D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，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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I3D 2023 Papers Session 1 - Neural Rendering and Image Warping
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[NeRF进展，严重相机pose错位重建，强于BARF] 西安交通大学、蚂蚁金服、腾讯AI Lab提出L2G-NeRF，使用局部-全局优化相机严重错位重建问题
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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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[3DGS] 作者Bernhard Kerbl讲讲3DGS的历史、思考过程（感谢群友的投喂）
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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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[NeRF进展，模型任意转换]北航、旷视提出PVD，可以实现任意到任意的模型转化，训练一个NeRF，可以使用框架进行处理（AAAI 2023)
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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，单图片成3D内容] 德克萨斯大学奥斯丁分校提出NeuralLift-360，使用单图生成3D物体
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[Transformer进展，文本生成图片]GoogleAI提出Muse，首次使用Transformer代替Diffusion模型完成文本生成图片，速度快
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纯文字生成AI视频，Stable Diffusion保姆级教程，1分钟快速教你掌握AI制作视频，AI绘画小白零基础入门到精通（附SD安装包及插件）
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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，稀疏视角重建] 斯坦福，Google, SFU提出SCADE，使用cIMLE和space carving方法，提升稀疏无约束室内NeRF重建效果
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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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Runway可灵效果对比｜Gen-3预定AI视频王座？我看未必……
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[AIGC产品]Yi Shen即将发布一个新AI产品，2D图片转气球或乐高风格3D Mesh，支持导出，适合制作乐高，或者3D资产
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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，大型城市场景建模] 香港中文大学、浙江大学、马克斯普朗克等发布GridNeRF，高效建模大规模真实感城市3D场景
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[NeRF进展，动画方向] 东京大学在同年提出与我国CageNeRF类似的NeRF动画控制方法，同步了解别人的想法（ECCV 2022)
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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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[神经网络驱动3D建模] 特拉维夫大学、芝加哥大学、普渡大学提出GeoCode，一个人类可解释、可修改编辑的3D建模方法，提升对生成模型的操控力