[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）
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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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进来看看吧！零基础入门【王树森深度强化学习】完整版教程，含配套项目代码—王树森、深度强化学习、人工智能、深度学习、强化学习
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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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全网最通俗易懂，大模型偏好对齐RLHF从PPO推导DPO再推导simPO
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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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【强化学习入门到实战】这也太全了！Q-learning算法、DQN算法、PPO算法、A3C算法等强化学习核心算法一口气学完！_AI/人工智能/深度学习/强化学习
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[3DGS] 作者Bernhard Kerbl讲讲3DGS的历史、思考过程（感谢群友的投喂）
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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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比刷剧还爽！一口气学完深度强化学习零基础入门视频教程全套课程！PPO算法/DQN算法/A3C （人工智能、深度学习、机器学习、神经网络、图像处理、AI）
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【比刷剧还爽！】太完整了吧！中国科学院大学和上海交大强联合的（PyTorch+深度学习+强化学习+机器学习）课程分享！快速入门极简单——人工智能_AI_神经网络
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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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mmyolo从环境部署到训练自己的数据集，手把手带你玩转YOLO系列开源工具箱—MMyolo！（深度学习/计算机视觉/目标检测）
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终于找到了这个逐行解读代码的网站！全网近百万大学生研究生收藏！github标星超55.6k！----机器学习/深度学习/CV/NLP
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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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[NeRF进展，移动实时渲染方向]Snapchat与东北大学联合推出MobileR2L，在移动设备上实时、低消耗、高质量地渲染NeRF三维场景，移动应用有突破
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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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强推！我居然只花了1小时就学会了【优化算法】遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群优化算法一次吃透！真的太简单易懂了！（人工智能、神经网络、机器学习）
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火遍油管！大神把【马尔科夫链】给做成动画了！一步一步动画深入理解原理，从模型理论到核心概念 (附讲解视频+资料)-机器学习算法、马尔科夫链、随机过程
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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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千万级大赛来袭！扶我起来！Kaggle ARC Prize2024赛题分析 #强化学习 #推理语料库 #人工智能系统
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[Transformer进展，文本生成图片]GoogleAI提出Muse，首次使用Transformer代替Diffusion模型完成文本生成图片，速度快
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[NeRF进展，自动数据收集] INSA, UCBL, Meta提出AutoNeRF，一种不需要人工干预的自动agent，采集NeRF训练数据，协助完成下游任务
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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，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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I3D 2023 Papers Session 1 - Neural Rendering and Image Warping
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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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10大模型全栈-强化学习03-RLHF原理以及流程介绍
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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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[群友工作] 上科大，Deemos等推出Media2Face，语音合成 3D 面部动画的新算法以及多型、多样化的扫描级别语音与3D协同数据集M2M-D
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12大模型全栈-强化学习05-RLHF实战-端到端全流程解决方案-轩辕大模型强化学习完整流程介绍（数据+奖励模型+强化学习调参经验）
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11大模型全栈-强化学习04-RLHF实战-deepspeed-chat实战
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[NeRF进展，实时动态、静态6-DoF视频渲染]CMU, Meta等联合推出HyperReel，在低内存消耗下，实现实时的、高质量的、高分辨率的体渲染方法
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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又一大神作，实时渲染、NeRF光照、编辑以及物理模拟] 几位google创始大神再发新作BakeSDF，60fps以上实时渲染，并支持编辑与物理模拟
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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进展，鲁棒的动态NeRF] RoDynRF CVPR最终presentation视频，联合预测静态、动态和相机姿态焦点信息，提升动态nerf鲁棒性
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基于QT的可视化路由训练平台+DQN强化学习（七剑学院QT项目，开发中）
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通过对抗运动先验学习四足机器人的双足行走
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【斯坦福】Robotics and Embodied AI Lab REALab at Stanford University