[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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从985到苏黎世联邦理工大学，我都经历了什么
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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，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，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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[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，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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SyncTalk第五讲以deepspeech方式训练解决双下巴问题并新增NPY文件生成工具
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I3D 2023 Papers Session 1 - Neural Rendering and Image Warping
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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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[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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[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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SyncTalk三种训练方式ave、deepspeech、hubert效果对比其中hubert防抖效果最好
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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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[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，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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[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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[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，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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[NeRF进展，3D形状表达] KAUST和TUM发表3DShape2VecNet，面向扩散生成模型的形状神经场表达，对3D形状编码和生成及多个下游任务非常有效
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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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[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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[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，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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[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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[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，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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SyncTalk第三讲：【训练】拥有自己的专属数字人模型就可以无限次推理
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[点云进展，单图生成3D图片动画] 华中科技大学，Adobe，南洋理大学CVPR提出使用单图片生成3D图片动画的工作，提升图片内容表现力
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[Generative AI进展]Adobe，特拉维夫大学，CMU提出一种使用已训练生成模型和目标概念，直接生成目标域内容的方法，可批量生成大量效果
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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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[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+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，CLIP加NeRF，支持语言查询] 另一位创世大神Matthew新作提出LERF，在NERF中支持语言查询，ChatGPT将可与3D交互？
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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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[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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[Diffusion生成点云，开源]OpenAI开源大招Point-E，通过文本生成3D point cloud的方法，快速有效地生成多样化复杂的3D模型
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[NeRF进展，高精度人头部动作生成] TUM提出NeRSemble，组合变形场和多分辨率3Dhash编码高精度生成人头运动。同时提供多视角高精度运动数据集