[逆渲染进展，室内大规模场景] 如视、西北工业大学提出TexIR，使用3D Mesh和HDR纹理的TBL方案+三阶段材质优化方法，建模大规模可编辑的复杂室内场景
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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+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，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+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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[NeRF进展，渲染质量提升] Google NeRF的几位创始人：Zip-NeRF，解决Mip-NeRF 360锯齿问题，复杂场景渲染提升，训练速度提升22倍
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[扩散模型] 浙江大学群友SIGGRAPH 24：MaPa，一种使用文本生成三维网格材质的方法，支持高质量渲染和可编辑的灵活性
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[NeRF进展，交互编辑方向] Inria, 马克斯普郞克学院提出NerfShop，使用基于Cage变形的方法进行物体的交互式选择与编辑，进一步推动实用
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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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[NeRF进展，复杂场景编辑]斯坦福大学、Adobe提出PaletteNeRF，对复杂场景的外观属性进行后期编辑，NeRF向Adobe产品家族整合成为可能
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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，大型城市场景建模] 香港中文大学、浙江大学、马克斯普朗克等发布GridNeRF，高效建模大规模真实感城市3D场景
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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，镜头硬件参数校准] 康奈尔大学、Meta提出Neural Lens Modeling，在训练模型时同步优化相机参数，解决光学镜头参数校准问题
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[AIGC进展，文本生成室内3D Mesh] 慕尼黑工业大学Matthias团队与密西根大学Justin团队，推出Text2Room，用文本生成室内3D场景建模
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[NeRF进展，编辑方向] 三星多伦多AI中心，多伦多大学，约克大学等：SPIn-NeRF，可快快速完成3D Segmentation和Inpainting任务
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面向复杂场景的水空两栖智能飞行器（留档用）
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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+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，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，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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[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，实时流建模] 斯坦福大学提出NeRFBridge，将机器人操作系统ROS与nerfstudio桥接，实时在线流式训练NeRF模型
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[AIGC进展，文本到3D Mesh] nVidia在CVPR 23年的Highlight工作Magic3D，选择使用Mesh进行扩散，生成高清晰度Mesh
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[NeRF进展，Avatar实时生成] 苏黎世I联邦理工，普朗克研究所提出InstantAvatar，相比SOTA方法速度提升130倍以上，秒级别训练，实时渲染
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[NeRF进展，单视频大规模场景重建] KAIST，台大，Meta等发表Progressive LocalRF，使用单视频重建大规模场景NeRF，提升显著
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[SDF进展，哈希+SDF] nVidia, 约翰霍普金斯大学提出Neuralangelo，综合了多分辨率的hash grid和SDF，实现了更好的从RGB视频
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[NeRF进展，物体相机] MIT与莱斯大学脑洞大开：ORCa，将有光泽的物体转为神经场相机，将反光的不可见场景建模，可以看到物体看到的而不是相机看到的场景
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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，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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[动态NeRF进展] 三星尖端技术研究院提出时域插值动态NeRF方法，通过在时域进行特征向量插值，构建动态场景的神经网络表达，训练速度与质量大幅度提升
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[CG进展，头颈建模与动画] 上海科技大学、影眸科技提出HACK，将头颈一体化，构建一个高精度、高质量的参数化头颈模型，达到真实感新高度，并支持运动合成t和迁移
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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，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
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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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[NeRF进展，任意拓扑重建] 腾讯提出NeAT，另一个可用于重建衣物等任意拓扑的工作，NeuralUDF姊妹篇，计算量更低，效果的缺陷更小，代码开源（CVPR
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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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[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