[NeRF，三维风格化效果] NeRF-Art是由香港城市大学、香港理工大学、Snapchat、USC、微软等联合推出的文本驱动生成的NeRF风格化方法
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[NeRF进展，单视角3D重建]香港大学、未来智联等联合推出S3-NeRF，挖掘Shading和Shadow信息提升单视角3D重建(NeurIPS 2022)
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[NeRF+文本转3D] nVidia，多伦多大学Sanja团队：ATT3D，在一秒内使用文本生成3D的方法，极大提升了生成速度，并可完成简单的3D转换型动画
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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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[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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[NeRF产品应用] 开源的NerfStudio（目前Github star 2600）使用不同设备采集后重建、渲染效果
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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，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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[神经网络驱动3D建模] 特拉维夫大学、芝加哥大学、普渡大学提出GeoCode，一个人类可解释、可修改编辑的3D建模方法，提升对生成模型的操控力
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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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[NeRF进展，人脸动画，褶皱渲染] 华沙工业大学、UBC、微软、Google等提出BlendFields，在少量数据下，结合图形学方法，生成细节表情动画
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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
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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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[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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[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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[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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[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] Strivec(USC, UCSD, Adobe研究院），稀疏分布紧凑分解的局部张量特征grid的辐射场，比TensoRF和NGP效果好参数少
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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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[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，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，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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[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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[AIGC进展，文本生成3D模型方向] 华南理工大学提出Fantasia3D，将几何和外观学习进行分离，在转化过程中考虑空域变换的BRDF，提升真实感
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[NeRF进展，文本转3D，20221228发表]腾讯ARC Lab、PCG，上海科技大学等提出Dream3D，使用文本转形状+CLIP，提升文本转3D效果
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[Diffusion，人体动画进展] nVidia提出PhysDiff，在diffusion生成动画中加入物理规律优化，昨日关注度高，效果极好
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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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[Avatar生成] 快手、卡迪夫大学提出TRAvatar，高保真度、实时动态全局光照，可变表情的Avatar生成方法
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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 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，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，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] 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，超高清渲染方向]阿里提出4K级别的超高清NeRF训练和渲染方法，在主观和客观质量评价下都取得了很好的效果
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[Diffusion+SDF，三维重建] 港中文、上海AI实验室、浙大提出DiffRoom，基于occupancy先验重建TSDF，生成高质量3D室内重建效果
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[NeRF进展，Talking Head应用] 清华大学、鉴智机器人提出DFRF，快速小样本生成高真实感、自然的讲话头，可用于数字人等（ECCV 2022）
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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，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