[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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[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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[AIGC进展，使用多种因素合成，提升合成控制力] 阿里与蚂蚁金服提出Composer，使用多种因素训练diffusion model，提高合成的组合能力和可控
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[NeRF+Diffusion进展，无条件或单视角重建] 同济大学、Apple等提出SSDNeRF，使用单阶段扩散prior生成NeRF，支持无条件或单视角重建
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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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[3DGS进展] UCSD，nVidia，伯克利提出CF-3DGS，连续处理视频帧数据，在剧烈相机运动的情况下渐进重建整个场景
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[NeRF进展，无pose prior的NeRF重建] 牛津大学提出NoPe-NeRF，在没有先验相机pose信息的情况下，优化NeRF和相机姿态（CVPR）
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[NeRF进展，时间一致动态场景重建] MPI, Meta提出SceNeRFlow，一种通用的，非刚性场景的，时间一致性的NeRF重建方法，可重建大尺度运动
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[NeRF进展，任意相机路径NeRF快速重建] 香港大学、南洋理工大学、马克斯普朗克等CVPR Highlight：F2NeRF，任意相机路径NeRF快速重建
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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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[NeRF进展，动态NeRF编码与串流] 上海科技大学、NeuDim推出ReRF，通过设计辐射场编码Codec，实现FVV长内容低码率编码与实时传输与播控
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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，实时渲染方向，四创始大神新作，必看！] Google Research、蒂宾根大学发布MERF，低内存实时NERF渲染，优于InstantNGP
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[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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[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，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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[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，few-shot重建，群友工作] UCLA, nVidia提出FreeNeRF，一个关键观察触发了一个极简的优化，使少量视角重建效果大幅度提升
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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，动态系统建模，优于D-NeRF] UCLA、MIT、马里兰大学等提出Pac-NeRF，从多视角视频中提取高动态优物体的几何与物理参数信息
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[NeRF编辑] 腾讯Pixel Lab，上科大提出Neural Imposters，一种将四面体网格与隐式表达混合的方法，可以实现神经场的编辑和控制操作
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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，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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[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] Strivec(USC, UCSD, Adobe研究院），稀疏分布紧凑分解的局部张量特征grid的辐射场，比TensoRF和NGP效果好参数少
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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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[NeRF进展，快速人体动态NeRF建模] 浙江大学提出InstantNVR，速度提升100倍以上的快速人体动态NeRF建模方法，CVPR 2023已发布
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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+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进展，物体相机] MIT与莱斯大学脑洞大开：ORCa，将有光泽的物体转为神经场相机，将反光的不可见场景建模，可以看到物体看到的而不是相机看到的场景
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[NeRF进展] 多伦多大学，SFU，Google和Adobe提出Bayers' Rays，在预训练的NeRF里预测不确定性，清除由不完整或遮挡造成的重建缺陷
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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 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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西安交通大学2024级研究生开学典礼全程看
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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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[NeRF进展，渲染质量提升] Google NeRF的几位创始人：Zip-NeRF，解决Mip-NeRF 360锯齿问题，复杂场景渲染提升，训练速度提升22倍
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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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[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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[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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[3D人脸采集，偏振光重建方向] 慕尼黑工业大学、Meta，Matthias大神、Justus提出PolFace，使用偏振光在手机上即可采集出高质量3D人脸效果
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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