【Eodslv】Summoning 101- Mili [粉丝自制]
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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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【中英精校+笔记】12分钟浓缩版 Meta Connect大会，扎克伯格公布了一系列有关AR/VR和AI的产品进展｜Quest 3S｜2024.09.26
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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，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+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，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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[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，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，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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[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，鲁棒的动态NeRF]Meta，台湾大学、KAIST、马里兰大学提出RoDynRF，联合预测静态、动态和相机姿态焦点信息提升鲁棒性
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[SAM应用] CV不仅没有终结，而是更强了，新加坡国立大学LVLAB展示通过SAM+其他技术，实现Anything-3D，大模型的基础上，下游应用值得重来一次
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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，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，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，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，3D形状表达] KAUST和TUM发表3DShape2VecNet，面向扩散生成模型的形状神经场表达，对3D形状编码和生成及多个下游任务非常有效
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[Mesh进展] nVidia，多伦多大学提出FlexiCubes，使用isosurface或标量场迭代优化3D表面Mesh，相比MC和DMTeT取得巨大提升
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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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[可泛化GS重建] 华中科技大学、南洋理工等提出MVSGaussian，一种从MVS快速的可泛化的GS重建方法，可以有效、通用地重建未见的场景，并达到实时渲染
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[NeRF进展，体渲染几何优化] UCSD，Adobe, ETH，蒂宾根大学提出NeuManifold，结合体渲染与流形生成精确网格的高速渲染，与传统管线兼容
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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，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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[CV进展，SAM切分一切] MetaAI推出SAM，以及SA-1B数据集，Segmentation自由了
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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，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+Diffusion进展] nVidia，多伦多大学等推出NeuralField-LDM，使用神经场和生成模型解决复杂开放世界3D场景的建模和编辑能力
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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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[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+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，Relighting方向] 浙江大学，MSRA等提出一种新的可重光照的NeRF的表达，通过向MLP提供多种hint，实现不同光照效果
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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，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，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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[动态NeRF进展] 三星尖端技术研究院提出时域插值动态NeRF方法，通过在时域进行特征向量插值，构建动态场景的神经网络表达，训练速度与质量大幅度提升
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[NeRF进展] 浙江大学、阿里提出Mirror-NeRF，可以学习镜子准确的几何和反射效果，并可以支持多种不同的场景操控应用，如在场景中添加物体或镜子等
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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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[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