[NeRF，场景语义建模与应用]Meta提出SSDNeRF，首个通用NeRF场景语义分割方法，将场景按语议分割建模，让NeRF二次编辑、丰富动画场景变为可能
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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，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，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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[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，大规模3DSRF数据集与合成模型]KAUST与慕尼黑工业大学Matthias团队提出SPARF数据集和SuRFNet，提升SRF渲染质量与性能
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[GAN进展，真实感人图片生成] 3DHumanGAN，上海人工智能实验室与商汤提出3D-Aware的真实感人全身图片生成方法
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[单视图重建]ETH、Google和TUM提出KYN，一种基于NeRF的3D密度重建方法，使用单视图恢复3D形状，提升了零样本泛化能力
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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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[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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[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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[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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老鹿学Ai绘画：ControlNet对象类控制及语义颜色对照表制作方法
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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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[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，时间一致动态场景重建] MPI, Meta提出SceNeRFlow，一种通用的，非刚性场景的，时间一致性的NeRF重建方法，可重建大尺度运动
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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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图像反推语义分割文字识别一个模型全搞定，Florence2微软多任务视觉模型，轻量王者
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SyncTalk三种训练方式ave、deepspeech、hubert效果对比其中hubert防抖效果最好
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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，场景天气风格化渲染]UIUC、浙江大学，马里兰大学提出ClimateNeRF，在NeRF场景中融合天气物理渲染，实现真实感天气场景渲染效果
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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，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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GPT-5 将让 GPT-4o看起来像是一个小孩的玩具（人工智能大模型技术）！
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[数据集] 俄亥俄州立大学、滑铁卢大学:MagicBrush，一个人工标记的数据集，用来训练文本驱动的图片编辑，并精调instructPix2Pix验证了效果
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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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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、Generative AI，文本或图片生成动态3D场景，过年期间看到最好的工作] Meta AI提出MAV3D，首个使用文本或图片生成动态3D场景
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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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[基础开源框架，实体分割工具箱]浙江大学Wentong Li开源BoxInstSeg，提供4种box-supervised实体分割算法（包括当前SOTA方法）
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[NeRF进展，多视角数据集，群友工作] 香港中文大学：MVImgNet和MVPNet，650万帧238类标记多视角数据集，近9万点云样本，桥接2D到3D视觉
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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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遥感图像语义分割新前景：即插即用解码器设计，金字塔特征融合Mamba
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[3D表达进展]密西根大学提出Neural Shape Compiler，可以实现文本、点云和程序间统一的转换框架，在多种3D表达任务中达到提升
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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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[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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[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 3D场景理解] UC伯克利、Luma AI提出GARField，使用辐射场对任何事物进行分组，从姿势图像输入分解为具有语义意义的组的层次结构的方法