[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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[Diffusion进展] Google Research Imagen模型，提出一种新的图片生成文字的AIGC框架，更好的生成效果（NeurIPS 2022)
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[NeRF进展，文本转3D，20221228发表]腾讯ARC Lab、PCG，上海科技大学等提出Dream3D，使用文本转形状+CLIP，提升文本转3D效果
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[NVS和三维生成进展] 香港大学、腾讯等提出SyncDreamer，不使用SDS损失，使用单图生成多视角一致性图片，进而使用Neus和NeRF重建三维模型
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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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[3D生成] 南洋理工、香港中文、上海AI实验室提出DiffTF，一个基于扩散模型和三平面的前馈框架，用于生成多样化的、大语料量规模的真实世界3D物体
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[Diffusion进展，文本生成360度体验] Intel提出LDM3D，使用文本生成RGBD图，并将RGBD图渲染为360度三维体验感内容
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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，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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生化环材研究生必看! 材料测试仪器实操第4期-X射线衍射仪。包含仪器介绍 样品制备 样品测试 数据导出~
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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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[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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[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，2D图片生成3D人体] 南洋理工大学提出EVA3D，通过使用人体的分解NeRF表达，使用2D图片集训练生成高质量3D人体模型
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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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[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，大规模3DSRF数据集与合成模型]KAUST与慕尼黑工业大学Matthias团队提出SPARF数据集和SuRFNet，提升SRF渲染质量与性能
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[NeRF、Generative AI，文本或图片生成动态3D场景，过年期间看到最好的工作] Meta AI提出MAV3D，首个使用文本或图片生成动态3D场景
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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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建筑设计作品集代做：NUS新加坡国立建筑作品集“滨城可持续渔村改造设计”
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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，稀疏输入视角重建]CMU提出GBT，在稀疏图片输入的情况下，使用几何biased Transformer显著提升稀疏图片重建效果
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[数据集] 上海AI实验室、商汤等提出DNA-Rendering，一个多样化的，高精度，以人物为中心的，包含2D/3D人体关键点，前景mask等大规模人体数据集
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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+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] 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，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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[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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[神经渲染，自动驾驶方向] Waabi，多大，MIT提出UniSim，一种神经sensor模拟器，可以用从录制结果生成真实的close-loop多传感器仿真效果
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[NeRF进展，使用事件相机生成高质量NeRF] 马克思普朗克研究院，萨尔大学提出EventNeRF，使用事件相机生成高质量NeRF，低功耗、低数据量、快速重建
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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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[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，模型任意转换]北航、旷视提出PVD，可以实现任意到任意的模型转化，训练一个NeRF，可以使用框架进行处理（AAAI 2023)
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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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基于SVD首尾帧进行关键帧插值，进行视频生成
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【讨论班】生成式扩散模型综述
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[SAM应用] CV不仅没有终结，而是更强了，新加坡国立大学LVLAB展示通过SAM+其他技术，实现Anything-3D，大模型的基础上，下游应用值得重来一次
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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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与 Pony Diffusion XL V6 的作者的访谈 // Civitai 客座创作者
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[NeRF+自动驾驶]浙江大学提出READ，使用神经渲染方法完成大尺度级别的街景场景渲染，合成、缝合、编辑真实感自动驾驶场景（AAAI 2023）