[文本转3D进展] 清华、人大等：ProlificDreamer，使用VSD解决过饱和、过平滑、低多样性问题，SDS是VSD的特殊情况，可应用在NeRF生成场景
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[NeRF+Diffusion进展，图片生成3D] 上海交通大学，香港科技大学，微软提出MakeIt3D，使用Diffusion Prior将单图转为3D效果
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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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[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，重着色方向]香港中文大学提是出RocolorNeRF，提取场景中的颜色层信息，在后期使用调色板对NeRF进行重新着色
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[Generate AI进展，合成大规模无界3D场景] 南洋理工大学提出SceneDreamer，使用2D图片训练、使用随机噪声生成多样化无界3D场景
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[NeRF进展，单图片生成多视角] Apple, UC圣迭戈分校，马普所，宾大发布NerfDiff，使用CDM+NeRF提高生成质量与效果
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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，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，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+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，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，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+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，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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[AIGC进展，使用shape+文本生成纹理] 特拉维夫大学提出TEXTure，通在已知3D shape情况下，使用文本可生成、编辑和迁移纹理效果
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[Diffusion进展，文本生成360度体验] Intel提出LDM3D，使用文本生成RGBD图，并将RGBD图渲染为360度三维体验感内容
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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，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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[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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[NeRF进展，反射折射物体表达] 南开大学提出MS-NeRF，一种针对场景中反射和折射物体表达和渲染的方法，低消耗地提升NeRF模型，对相应场景效果提升显著
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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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[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] nVidia，多伦多大学提出Adaptive Shell的高效NeRF渲染方法，在体渲染和表面渲染方法之间平滑切换，可以高质量高速渲染NeRF
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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+自动驾驶]浙江大学提出READ，使用神经渲染方法完成大尺度级别的街景场景渲染，合成、缝合、编辑真实感自动驾驶场景（AAAI 2023）
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[扩散模型] 浙江大学群友SIGGRAPH 24：MaPa，一种使用文本生成三维网格材质的方法，支持高质量渲染和可编辑的灵活性
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[NeRF进展，深度估计方向，群友推荐] 博洛尼亚大学、Google等提出NeRF监督的深度立体方法，使用NeRF监督更加准确的深度度和视差图，提升超过30%
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[NeRF, 复杂场景合成与控制] 香港中文大学、Snapchat、香港科技大学、浙大、UCLA等提出DisCoScene，在复杂场景上合成、编辑和操控物体
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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，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] 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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[NeRF进展，单图实时3D画像] UCSD, nVidia，斯坦福提出LP3D，使用无姿态单图，实时推理和渲染真实感3D表达，合成高质量3D画像
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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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[AIGC视频生生]Google等提出Lumiere，使用时空U-Net，单次传递，一次性生成视频完整时间，实现高质量文本转视频、图像转视频、视频修复、风格化等
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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] MPI提出NeuralClothSim，一种使用Kirchhoff-Love布料模拟方法，将表面变化过程编码到神经网络中，实现更好的模拟效果
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[NeRF进展，高精度人头部动作生成] TUM提出NeRSemble，组合变形场和多分辨率3Dhash编码高精度生成人头运动。同时提供多视角高精度运动数据集
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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，Avatar实时生成] 苏黎世I联邦理工，普朗克研究所提出InstantAvatar，相比SOTA方法速度提升130倍以上，秒级别训练，实时渲染