[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，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，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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[神经渲染进展，人体与物体合成] 首尔大学、Meta提出NCHO，一种将人体与物体组合，且反应物理接触关系变化的无监督学习模型，支持重新组合与动画效果
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[点云进展，单图生成3D图片动画] 华中科技大学，Adobe，南洋理大学CVPR提出使用单图片生成3D图片动画的工作，提升图片内容表现力
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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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[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，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，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，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，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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UCLA博士答辩 | 阿芬波、湍流及太阳风结构：来自帕克太阳探针号的启示
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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]：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进展，文本转3D，20221228发表]腾讯ARC Lab、PCG，上海科技大学等提出Dream3D，使用文本转形状+CLIP，提升文本转3D效果
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[CLIP进展，3D内容理解与检索] 约翰霍普金斯大学提出CG3D，使用点云、2D图像和文字训练，使CLIP可提取3D几何特征时，ChatGPT 3D又一方案
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[NeRF进展，高保真3D Avatar生成]香港科技大学、微软研究院提出Rodin，自动高保真、高细节度生成3D Avatar NeRF模型，数字虚拟人再突破
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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、Generative AI，文本或图片生成动态3D场景，过年期间看到最好的工作] Meta AI提出MAV3D，首个使用文本或图片生成动态3D场景
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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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[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 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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[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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[Transformer进展] ViewFormer，基于codebook+transformer模型的视角生成方法（优于NeRF，ECCV 2022）
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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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[神经渲染，自动驾驶方向] Waabi，多大，MIT提出UniSim，一种神经sensor模拟器，可以用从录制结果生成真实的close-loop多传感器仿真效果
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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，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，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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[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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[NeRF进展，实时建图] 中山大学、香港科技大学提出H2Mapping，第一个基于NeRF构建在可手持设备上运行的建图方法，效果优于NICE-SLAM
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[NeRF进展，动态3D场景表达速度提升100倍] 密西根大学提出HexPlane，一种新的快速的3D动态场景表达方法
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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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[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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[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，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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IBM客户关系管理系统 颜冠英 | 2002年广告
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[NeRF进展，实时流建模] 斯坦福大学提出NeRFBridge，将机器人操作系统ROS与nerfstudio桥接，实时在线流式训练NeRF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，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)