[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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Adobe Firefly 视频模型测试版即将推出，具备文本、图像生成视频或视频添加元素的多种功能
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[单图生成3D] UCSD, UCLA, 浙大, 康奈尔等：One-2-3-45，Zero123+SDF，超快速生成3D且几何一致性高，图片或文本生成高质量3D
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[NeRF进展] Strivec(USC, UCSD, Adobe研究院），稀疏分布紧凑分解的局部张量特征grid的辐射场，比TensoRF和NGP效果好参数少
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[NeRF+自动驾驶] 浙大、图宾根大学提出PanopticNeRF360，将3D标记与带噪声的2D语义线索组合生成一致性全景标签和高质量任意视角图片的方法
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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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[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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仿 ETH 四轮足终于走起来了
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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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ETH发布！ 使用腿式移动机械手学习开门和穿过门
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[动态NeRF进展] ETH,微软,苏黎世大学提出ResFields，将复杂的时域层合并至神经场，解决MLP时域复杂信号表达力弱问题，合用于动态形状建模问题
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[NeRF进展] 浙江大学、阿里提出Mirror-NeRF，可以学习镜子准确的几何和反射效果，并可以支持多种不同的场景操控应用，如在场景中添加物体或镜子等
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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，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，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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[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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[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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[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，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，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，城市建模] 南洋理工大学：CityDreamer，一种unbounded 3D城市设计的组合生成模型，效果超过SceneDreamer
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手机本地运行AI大模型 最全面横评 效果实测（一）2B-4B参数模型
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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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[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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[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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[群友SIGGRAPH工作] 上科大等推出DressCode，使用文本生成真实感服装，通过大语言模型交互生成CG友好的服装
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[NeRF进展，时间一致动态场景重建] MPI, Meta提出SceNeRFlow，一种通用的，非刚性场景的，时间一致性的NeRF重建方法，可重建大尺度运动
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宝二爷最新直播：当年低价买入矿机，有几十万枚以太坊ETH，如何在低迷的时候获取筹码的思路
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[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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[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，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] 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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[NeRF进展，Relighting方向] 浙江大学，MSRA等提出一种新的可重光照的NeRF的表达，通过向MLP提供多种hint，实现不同光照效果
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[AIGC&CG进展] 上海科技大学、Deemos提出DreamFace，仅通过文本控制生成个性化的3D人脸，并可以支持人脸老化、化妆或通过视频进行人脸动画控制
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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编辑] 腾讯Pixel Lab，上科大提出Neural Imposters，一种将四面体网格与隐式表达混合的方法，可以实现神经场的编辑和控制操作
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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，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，稀疏重建，开源, SIGGRAPH] 印度理工学院ViP-NeRF，用平面扫描volume获得可见先验正则化NeRF，完成稀疏视角NeRF重建
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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）