[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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CVPR24 最佳学生论文：实现3DGS新突破，任意尺度无锯齿渲染！三名华人学者参与！
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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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[3DGS+无相机位姿] UTAustin，nVidia，厦大等提出InstantSplat，40秒以内，从完全不知道内外参的多视角图片，重建出3DGS
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[3DGS进展] 南京大学、复旦大学提出Relightable 3DGS，基于点的可微分渲染，从多视图中进行材质和照明分解，实现3D点云的编辑、光线追踪和重照明
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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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[3DGS] 南开大学实时新视图合成、HDR 渲染、重新聚焦和色调映射更改，相比体渲染，训练速度缩短至1%，2K分辨率渲染提升4000倍
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用AI续写新闻联播片头曲，没想到燃成这样
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[3DGS进展] 浙大CADCG，字节提出可变形的3DGS方法，对单目动态场景进行建模，在渲染质量和速度取得优势，适合NVS问题，时间序列合成和实时渲染
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[NeRF进展，高质量快速训练、1080P实时渲染] INRIA，MPI等推出3D Gaussian Splatting，使用3D高斯表达场景和快速可见感知渲染
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超大规模三维高斯溅射：苏州园林沧浪亭
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CVPR 2024 最佳学生论文！改进3DGS！图宾根大学和上科大提出Mip-Splatting：用于3D渲染的抗锯齿 3DGS 方法
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[点云+神经渲染进展] Apple, CMU, UBC提出Pointersect，给定一个点云，在不转换为其他表达的情况下，进行推理光线与表面相交性
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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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[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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全球首个开源自动驾驶场景3DGS工作—S Gaussian：用于自动驾驶的自监督街道高斯，无需标注，就可实现逼真的街景重建
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[人体建模] 浙大CADCG、达摩院提出TransHuman，基于Transformer和TransHE、DPaRF和FDI实现可泛化的神经人体渲染任务
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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，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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[逆渲染进展，室内大规模场景] 如视、西北工业大学提出TexIR，使用3D Mesh和HDR纹理的TBL方案+三阶段材质优化方法，建模大规模可编辑的复杂室内场景
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[NeRF进展，动态3D场景表达]UC伯克利、意大利技术研究院、丹麦技术大学提出KPlane，使用6-plane特征表现4D体数据，HexPlane类似解决方案
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[SDF进展，哈希+SDF] nVidia, 约翰霍普金斯大学提出Neuralangelo，综合了多分辨率的hash grid和SDF，实现了更好的从RGB视频
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3DGS隐写术—GS-Hider，用以保护三维场景的版权与隐私【可在主页预约与3DGS相关的两场直播公开课】
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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] 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，稀疏重建，开源, SIGGRAPH] 印度理工学院ViP-NeRF，用平面扫描volume获得可见先验正则化NeRF，完成稀疏视角NeRF重建
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[3D生成] 港科大、LightIllusions等提出CraftsMan（匠心），使用3D原生diffusion生成高质量3D网格，也可支持可交互的网格生成
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【学习记录】3DGS几何精度：SuGaR，2DGS，NeuSG，GSDF
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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，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，文本编辑NeRF] 创始大神Matthew+18岁大学生一作提出Instruct-NeRF2NeRF，使用文本指令进行3D场景的真实感编辑
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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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[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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超越所有SOTA！3DGS结合NeRF到4DGF 重塑动态城市场景新视图合成
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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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[NeRF进展，TensoRF+PBR] 浙江大学、UCSD等提出TensoIR，将场景以神经场与密度、法向、光照、材质等信息一起建模，实现高质量建模
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[AIGC进展，文本生成室内3D Mesh] 慕尼黑工业大学Matthias团队与密西根大学Justin团队，推出Text2Room，用文本生成室内3D场景建模
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[NeRF进展，移动实时渲染方向]Snapchat与东北大学联合推出MobileR2L，在移动设备上实时、低消耗、高质量地渲染NeRF三维场景，移动应用有突破
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AI三维重建的立体商业：金地广场
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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