[大佬讲paper第三期] 腾讯AI实验室胡文博大佬讲神经渲染中的Anti-Aliasing问题，以及SIG24中的新作Rip-NeRF等相关工作
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[CVPR大佬讲paper第二期] 上海AI实验室鲁涛大佬讲Scaffold-GS, GSDF, OctreeGS录制内容
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2024最强 AI 集合！12个领域，47款AI工具，每一个都变态又好用！打工人必备！【建议收藏】
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[3D生成] 浙大、字节SIG 24工作Coin3D，使用粗糙模型三维控制，可控且交互地生成三维资产，提升导出带纹理网格的质量
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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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【全198集】不愧是吴恩达！一口气讲完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等深度学习神经网络算法，简直不要太爽！
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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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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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[NeRF开源框架，快速试错]SDFStudio，统一模块化的开源神经隐表面重建框架，快速尝试各种想法，支持UniSurf, VolSDF, NeuS等主要工作
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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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吹爆！这可能是导师都不讲的Chatgpt论文写作指导教程，哈工大博士手把手带你亲历论文从选题到投稿完整版，还搞不定一篇论文你来打我！
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[NeRF进展] 神经网络反向渲染的多视角光度立体视觉算法 (ECCV 2022)
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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] MoFaNeRF，基于NeRF的面部可变形模型，让面部拟合、生成、面部绑定、面部编辑更容易，效果更好（ECCV 2022）
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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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【自用】北航研究生矩阵理论【课堂回放】
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[动态NeRF进展] ETH,微软,苏黎世大学提出ResFields，将复杂的时域层合并至神经场，解决MLP时域复杂信号表达力弱问题，合用于动态形状建模问题
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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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[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机器人] 斯坦福报告:Perception-Rich Robot Autonomy with Neural Environment Models
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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编辑] 腾讯Pixel Lab，上科大提出Neural Imposters，一种将四面体网格与隐式表达混合的方法，可以实现神经场的编辑和控制操作
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【2024版SD教程】这可能是B站唯一能将Stable Diffusion讲明白的教程，存下吧，比啃书好太多了！7天从入门到精通商业变现！拿走不谢，允许白嫖！
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[Generative AI，自然场景生成] 山东大学、腾讯、北大提出Sin3DGen，一个3D生成模型，使用单个patch生成3D场景
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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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[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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[Diffusion+NeRF进展]慕尼黑工业大学、Meta研究院提出DiffRF (也许是首次)基于扩散模型的3D辐射场生成方法
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[Diffusion生成NeRF] TUM, Apple提出HyperDiffusion，用Diffusion计算神经场权重，统一框架下生成3D权重或4D动画
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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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[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，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] 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SIGGRAPH工作] 上科大等推出DressCode，使用文本生成真实感服装，通过大语言模型交互生成CG友好的服装
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[3D特征] 克莱姆森大学，微软，CMU提出CVRecon，一个新的端到端 的3D神经重建框架，挖掘cost volume中的几何信息，提供了优质的3D特征
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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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可视化SGD、Adam优化器在深度学习中的作用，以及为什么特征选择在机器学习中很重要
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[NeRF进展，实时渲染方向]格拉茨科技大学与Meta提出AdaNeRF，通过双网络模型自适应采样实现NeRF的实时渲染（ECCV 2022)
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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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[3D生成] 南洋理工、香港中文、上海AI实验室提出DiffTF，一个基于扩散模型和三平面的前馈框架，用于生成多样化的、大语料量规模的真实世界3D物体
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[数据集] 上海AI实验室、商汤等提出DNA-Rendering，一个多样化的，高精度，以人物为中心的，包含2D/3D人体关键点，前景mask等大规模人体数据集
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[NeRF+强化学习]柏林工业大学、MIT、Google使用NeRF监督强化学习agent的方法，加强自动物体操控能力（NeurIPS 2022）