[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，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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[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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[AIGC&CG进展] 上海科技大学、Deemos提出DreamFace，仅通过文本控制生成个性化的3D人脸，并可以支持人脸老化、化妆或通过视频进行人脸动画控制
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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，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，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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[NeRF+Mesh进展，城市场景建模] nVidia，多伦多大学等提出FEGR，结合Mesh，将复杂几何和材质与光照效果分离，实现真实感光照效果，以及场景操控
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[NeRF进展，文本生成3D] Google，Ben、Jonathan提出DreamBooth3D，DreamBooth+DreamFusion，文本生成3D
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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，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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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，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，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，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，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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[Diffusion+Transformer，人体动画进展] 阿里达摩院刚刚提出一个统一的预训练扩散模型MoFusion，用于人体动画合成 (arXiv)
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[NeRF进展，大规模城市场景建模] CMU, Argo AI提出SUDS，构建最大的动态NeRF，可快速重建大规模城市场景，并因分支建模，支持一定后期处理能力
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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，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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[NeRF进展，Talking Head应用] 清华大学、鉴智机器人提出DFRF，快速小样本生成高真实感、自然的讲话头，可用于数字人等（ECCV 2022）
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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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[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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NERF先驱者，99元的精准球弹喷子简单分享
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[NeRF进展，肖像光照] 中科院、北交大、香港城市大学提出NeRFFaceLighting，使用三平面解决人物肖像的3D感知的真实感光照效果，并达到实时处理
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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]：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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I3D 2023 Papers Session 1 - Neural Rendering and Image Warping
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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，单目视频重建动态人-物-场景] 新加坡国立大学，腾讯等提出HOSNeRF，使用单目视频动态人-物-场景，LPIPS相比SOTA提升40%以上
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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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[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，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，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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[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，自动数据收集] INSA, UCBL, Meta提出AutoNeRF，一种不需要人工干预的自动agent，采集NeRF训练数据，协助完成下游任务
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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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[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，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