[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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[动态3DGS与场景编辑] 请香港大学黄熠华博士一起讲讲SC-GS和Deformable 3DGS两项工作
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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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[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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[大佬讲paper第三期] 腾讯AI实验室胡文博大佬讲神经渲染中的Anti-Aliasing问题，以及SIG24中的新作Rip-NeRF等相关工作
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【学习记录】3DGS几何精度：SuGaR，2DGS，NeuSG，GSDF
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[3D生成] 港科大、LightIllusions等提出CraftsMan（匠心），使用3D原生diffusion生成高质量3D网格，也可支持可交互的网格生成
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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，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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[3DGS+无相机位姿] UTAustin，nVidia，厦大等提出InstantSplat，40秒以内，从完全不知道内外参的多视角图片，重建出3DGS
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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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【较真系列】讲人话-3d gaussian splatting全解(原理+代码+公式)【4】 高性能渲染与机器学习
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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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【学习记录】3DGS滤波器：mipsplatting，MS-GS，SA-GS，RAIN-GS
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[3DGS大规模场景] 3DGS原作者在大规模场景高斯层次细节表达新工作，可达到覆盖数公里的超大规模数据集上的实时渲染
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[3DGan进展] nVidia, UCSD提出新的3D GAN方法，无监督地将神经体积渲染缩放到原始2D图像的更高分辨率，生成超细粒度3D几何效果
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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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[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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[3DGS] 南开大学实时新视图合成、HDR 渲染、重新聚焦和色调映射更改，相比体渲染，训练速度缩短至1%，2K分辨率渲染提升4000倍
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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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[NeRF进展] 神经网络反向渲染的多视角光度立体视觉算法 (ECCV 2022)
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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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[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，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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[3D特征] 克莱姆森大学，微软，CMU提出CVRecon，一个新的端到端 的3D神经重建框架，挖掘cost volume中的几何信息，提供了优质的3D特征
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SIGGRAPH 2024 最佳论文荣誉提名！港中文提出：双边引导辐射场处理技术！3D重建新突破！
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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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[NeRF，快速高质量重建] Tri-MipRF（PICO，清华，中科院），结合实时重建和抗锯齿高质量渲染的神经场方法，更小模型可达SOTA渲染质量和重建速度
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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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[Diffusion生成NeRF] TUM, Apple提出HyperDiffusion，用Diffusion计算神经场权重，统一框架下生成3D权重或4D动画
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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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[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3D场景表达]UC伯克利、意大利技术研究院、丹麦技术大学提出KPlane，使用6-plane特征表现4D体数据，HexPlane类似解决方案
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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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[4D扩散模型] 多伦多大学、北交大等提出Diffusion4D，高效且可扩展的 4D 内容生成，在生成效率和跨各种提示模式的 4D 几何一致性方面达到SOTA
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[NeRF进展] Oppo, Buffalo, 上科大提出NeuRBF，使用自适应的RBF进行神经场表达，相比INGP, TensoRF等取得更好的渲染效果
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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，快速非刚体NeRF数百倍提升]布伦瑞克工业大学，马克思普朗克计算研究所提出MoNeRF，将非刚体NeRF训练时间提升数百倍，渲染质量更好
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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