[NeRF+Diffusion进展，图片生成3D] 上海交通大学，香港科技大学，微软提出MakeIt3D，使用Diffusion Prior将单图转为3D效果
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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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[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进展，实时建图] 中山大学、香港科技大学提出H2Mapping，第一个基于NeRF构建在可手持设备上运行的建图方法，效果优于NICE-SLAM
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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+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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[CLIP进展，3D内容理解与检索] 约翰霍普金斯大学提出CG3D，使用点云、2D图像和文字训练，使CLIP可提取3D几何特征时，ChatGPT 3D又一方案
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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，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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[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进展，few-shot重建，群友工作] UCLA, nVidia提出FreeNeRF，一个关键观察触发了一个极简的优化，使少量视角重建效果大幅度提升
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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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[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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[Diffusion进展，文本转视频]新加坡国立大学、腾讯ARC实验室提出Tune-A-Video，使用文本生成图片模型One-Shot精调至视频，效果很棒
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[3D数据集，超百万文本标注3D数据集] Objaverse公开发布，近百万文本详细标注的3D数据集可下载，已有数个关联的文本生成3D论文发表，值得关注和实验
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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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[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+Diffusion进展，少量视触目] Nitantic推出DIffusioNeRF，使用RGBD贴片训练的DDM模型，正则化few-shot重建过程
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[Diffusion+Transformer，人体动画进展] 阿里达摩院刚刚提出一个统一的预训练扩散模型MoFusion，用于人体动画合成 (arXiv)
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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，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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[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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[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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[NeRF进展，反射折射物体表达] 南开大学提出MS-NeRF，一种针对场景中反射和折射物体表达和渲染的方法，低消耗地提升NeRF模型，对相应场景效果提升显著
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[NeRF进展，单目视频重建动态人-物-场景] 新加坡国立大学，腾讯等提出HOSNeRF，使用单目视频动态人-物-场景，LPIPS相比SOTA提升40%以上
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[NeRF进展，单图重建] TUM, MCML和牛津大学提出BTS，一个密度场将输入图像的每个位置映射到体密度上，然后从图片采样颜色，可处理被遮挡区域
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[NeRF进展] 多伦多大学，SFU，Google和Adobe提出Bayers' Rays，在预训练的NeRF里预测不确定性，清除由不完整或遮挡造成的重建缺陷
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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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[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，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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[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，重着色方向]香港中文大学提是出RocolorNeRF，提取场景中的颜色层信息，在后期使用调色板对NeRF进行重新着色
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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
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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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[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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[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纹理生成，SIGGRAPH] 中科院，腾讯等提出NeRF-Texture，从多视角图像采集和生成纹理，可应对如草、叶子、纺织品等3D空间复杂纹理生成
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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，TensoRF+PBR] 浙江大学、UCSD等提出TensoIR，将场景以神经场与密度、法向、光照、材质等信息一起建模，实现高质量建模
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[三维重建] nVidia提出NKSR，一种新的从噪声的稀疏的点云重建地球级别3D表面的方法，可以在数秒中内完成对百万点的重建，并达到极好的效果
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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