[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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[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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Gaussian Splatting三维重建之沈阳理工大学图书馆
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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 N-Series
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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] 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，文本生成3D] Google，Ben、Jonathan提出DreamBooth3D，DreamBooth+DreamFusion，文本生成3D
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华盛顿大学《动态公共演讲(信息性演讲，劝说性演讲，激励性演讲，第2、3、4课，共4课)|Dynamic Public Speaking》英中字幕
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[NeRF进展，稀疏视角重建] 斯坦福，Google, SFU提出SCADE，使用cIMLE和space carving方法，提升稀疏无约束室内NeRF重建效果
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华盛顿大学之忙碌期末周的一天
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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，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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华盛顿大学《动态公共演讲(公开演讲简介，第1课，共4课)|Dynamic Public Speaking》英中字幕
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[NeRF编辑进展，开源] Seal-3D(浙江大学CS&AUS, CAD&CG实验室)，一种可让用户自由在像素级别NeRF编辑的方法，并可实时预览编辑结果
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研究生入门【无监督学习GAN基础算法】的宝藏教程，原理+实战，深入理解生成模型与判别模型，看这一套就够了！！！（神经网络与神经网络/人工智能课程）
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[NeRF进展，文本生成NeRF场景] 香港城市大学、腾讯提出Text2NeRF，一种由文本生成NeRF场景的方法，室内外生成效果都不错
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[NeRF+点云，点云渲染] 香港中文大学、思谋科技提出Point2Pix，使用NeRF将点云渲染为真实感图像的方法，并可完成点云inpainting和上采样
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救命！【多模态3D目标检测+3D点云】从未见过这么全的三维重建PointNet++算法教程！——自动驾驶/点云分割/计算机视觉/MMLAB
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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，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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[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，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，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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【已完结】这可能是B站目前唯一能将【3D点云+三维重建】讲清楚的教程了，原理解读+实战分析，迪哥一次性全讲明白！—人工智能/神经网络/深度学习
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HQ-G4拆装及小优化教程（不含缸）
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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，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
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[NeRF报告] Google I3D 2023 Keynote，NeRF落地的两个方向，大场景与实时渲染各自的发展路线和现状，和一些关键问题的看法
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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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地面重建测试 | DLIO+UFOMap
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【三维编辑】Gaussian Grouping与GaussianEditor：基于GS的三维编辑与修复（原理讲解）
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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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[动态3DGS与场景编辑] 请香港大学黄熠华博士一起讲讲SC-GS和Deformable 3DGS两项工作
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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，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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[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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TUM AI Lecture Series - Ben Poole（Google Brain）基于2D先验的3D生成方法（2023.07.18）
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[Neural Rendering]Facebook Reality Lab提出AutoAvatar，推进神经场技术到真实人体动效生成领域(ECCV 2022)
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[NVS和三维生成进展] 香港大学、腾讯等提出SyncDreamer，不使用SDS损失，使用单图生成多视角一致性图片，进而使用Neus和NeRF重建三维模型