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![[3DGS+RT] Google提出EVER，可替代 3DGS的方法，可对恒定密度椭球进行光线追踪，比 3DGS 的图像质量和灵活性更高，同时保持实时速度](/image/126a38808bb6e1dac422bd489c25e24e6b218da5.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[3DGS+RT] Google提出EVER，可替代 3DGS的方法，可对恒定密度椭球进行光线追踪，比 3DGS 的图像质量和灵活性更高，同时保持实时速度
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发布时间：2024-10-03
![[3DGS进展] ETH等DepthSplat证明3DGS与深度估计任务是可相互促进提升的，并在多个数据集上同时取得深度估计和NVS任务的SOTA](/image/891d78843a740c6823d24b985043303cccea6609.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[群友工作] SCube，nVidia，多大，上交大等NeurIPS新工作，从稀疏图像生成大规模3D场景的方法，可使用3张图像20秒几生成数百米空间场景](/image/1a2dfbeef3bacd920b8ce0b5baae30b15219962e.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[群友工作] SCube，nVidia，多大，上交大等NeurIPS新工作，从稀疏图像生成大规模3D场景的方法，可使用3张图像20秒几生成数百米空间场景
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发布时间：2024-11-10
![[群友工作]香港大学、大连理工等提出SuperGaussians，一种使用空间变化颜色和不透明度来提高高斯表示能力的方法，并提出了三种不同的方法实现该表达](/image/2a91d89bbae800ac7f996014f36ffd9ad11d9c0b.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[群友工作]香港大学、大连理工等提出SuperGaussians，一种使用空间变化颜色和不透明度来提高高斯表示能力的方法，并提出了三种不同的方法实现该表达
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发布时间：2024-12-02
![[3DGS进展] 浙大、蚂蚁集团等群友提出FLARE，能够在0.5秒内使用无位姿的稀疏视角输入快速重建高质量3DGS，并且能够主动估计相机位姿](/image/eb751c899dcca7abc3e9583d16c2b2f94a7e1fe8.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[3DGS进展] 阿里通义Lab开源LHM代码和模型，从单张图像生成可驱动的3D人体模型，并开放在线演示，模型和数据都具有scalable能力](/image/3b687fd5da12bdd702c91eb3589ad4db5ff30bf3.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[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](/image/fc1a2592fb85b6022ece91394cde9099a440477f.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-04-21
![[CV进展，CV自监督学习大模型] Meta发布DINO v2，自监督大模型再出奇力，可支持高质量切分，内容分类，内容理解等多个CV任务，全面开源代码与模型](/image/d3e73b551e95bc0a68a13235569bc39a09309401.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[CV进展，CV自监督学习大模型] Meta发布DINO v2，自监督大模型再出奇力，可支持高质量切分，内容分类，内容理解等多个CV任务，全面开源代码与模型
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发布时间：2023-04-18
![[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](/image/99d728f2c9d73cffb1865edb27dee71cc3295120.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-04-11
![[CV时展，SegGPT切分上下文中的一切] 北京智源人工智能研究院，浙大，北京大学推出SegGPT，在使用单模型条件下，切分上下文中一切物体](/image/ed37accba428a9b4f1cc208823a1a109a0fb61b0.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[CV进展，SAM切分一切] MetaAI推出SAM，以及SA-1B数据集，Segmentation自由了](/image/11084719b8c5067fc45f941b88399a7553f960a2.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[SfM进展] [SfM进展] 浙江大学、影像梯度等提出DetectorFreeSfM，从无序图片序列精确恢复相机姿态和点云，2023年图像匹配第一名](/image/f1b2cafb08830dd25e9cda357b505590d81dc732.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[SfM进展] [SfM进展] 浙江大学、影像梯度等提出DetectorFreeSfM，从无序图片序列精确恢复相机姿态和点云，2023年图像匹配第一名
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发布时间：2023-06-28
![[Diffusion+隐特征场，单图3D重建] 斯坦福，nVidia提出GeNVS，隐特征场+2D Diffusion在单图上合成新视角，优于PixelNeRF](/image/df00abbb65ef738aea0b09e08616805e7b403eed.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[Diffusion+隐特征场，单图3D重建] 斯坦福，nVidia提出GeNVS，隐特征场+2D Diffusion在单图上合成新视角，优于PixelNeRF
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发布时间：2023-04-07
![[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](/image/6d32bbadeae177536ad1bef7e9b7bfcf3d39110c.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-03-29
![[AIGC进展，文本生成3D模型方向] 华南理工大学提出Fantasia3D，将几何和外观学习进行分离，在转化过程中考虑空域变换的BRDF，提升真实感](/image/a6783de86121c59086e3b03f4867e5dd401cd48d.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[AIGC进展，文本生成3D模型方向] 华南理工大学提出Fantasia3D，将几何和外观学习进行分离，在转化过程中考虑空域变换的BRDF，提升真实感
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发布时间：2023-03-28
![[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](/image/7286d2cc77dbb0260a081fe85a1360d6e9b806f6.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-03-24
![[AIGC进展，词转创意图片] 特拉维夫大学Daniel大神实验室推出WordAsImage，将文字转换为创意态，既保持视觉与含义一致性，还保持可读性](/image/5aa1ffec4d243a202879b0faf3c1e97a2b49df8f.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[AIGC进展，词转创意图片] 特拉维夫大学Daniel大神实验室推出WordAsImage，将文字转换为创意态，既保持视觉与含义一致性，还保持可读性
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发布时间：2023-03-07
![[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](/image/f2006d0ad30936aeb137e7bfb1d5057886b449bb.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-01-30
![[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](/image/acd5b106d911577a175d76c2d432c37a1be61590.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[基础开源框架，实体分割工具箱]浙江大学Wentong Li开源BoxInstSeg，提供4种box-supervised实体分割算法（包括当前SOTA方法）](/image/91b2fc44174e30428d185522b5a3695899e05ced.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[基础开源框架，实体分割工具箱]浙江大学Wentong Li开源BoxInstSeg，提供4种box-supervised实体分割算法（包括当前SOTA方法）
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发布时间：2023-01-09
![[Neural Rendering火热应用] 日本东京公司产品xpression camera使用神经网络渲染+人脸关键点检测与跟踪实现高清换脸虚拟摄像头](/image/1e01718d8cbb5cb377b0c646d2b904e8844f41d2.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[Neural Rendering火热应用] 日本东京公司产品xpression camera使用神经网络渲染+人脸关键点检测与跟踪实现高清换脸虚拟摄像头
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发布时间：2022-12-11
![[AIGC产品]Yi Shen即将发布一个新AI产品，2D图片转气球或乐高风格3D Mesh，支持导出，适合制作乐高，或者3D资产](/image/6627e20e65fcaa10fac074784f02749496492798.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[GAN进展，真实感人图片生成] 3DHumanGAN，上海人工智能实验室与商汤提出3D-Aware的真实感人全身图片生成方法](/image/48d4853d8ee68849e72189371e7f064cd9967443.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[NeRF App] Luma AI推出新APP：Flythroughs，unbounded场景通过iPhone即可完成建模和漫游，已经发布上线，可开放体验](/image/fae4f09431ffe507ce52998d6f9ce1864afa3cc3.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[NeRF App] Luma AI推出新APP：Flythroughs，unbounded场景通过iPhone即可完成建模和漫游，已经发布上线，可开放体验
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发布时间：2023-08-19
![[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](/image/b88d75d269a94f36d8479f980e7022543e4f2745.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-04-27
![[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](/image/f64668846e97bd207d40000258c10071dae81334.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-04-26
![[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](/image/e0f12b066d13947c7942f2ad5c7df557708591f6.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-04-26
![[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](/image/2e9a4abbf181df3db6ca89867036290ddeb93519.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[NeRF+Diffusion进展，无条件或单视角重建] 同济大学、Apple等提出SSDNeRF，使用单阶段扩散prior生成NeRF，支持无条件或单视角重建](/image/508866443b3824cdf8be1283626a18c6086547c1.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[NeRF+Diffusion进展，无条件或单视角重建] 同济大学、Apple等提出SSDNeRF，使用单阶段扩散prior生成NeRF，支持无条件或单视角重建
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发布时间：2023-04-23
![[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](/image/222ba3235113fd5f67426e00f0603c67e1b149c3.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-04-20
![[点云+神经渲染进展] Apple, CMU, UBC提出Pointersect，给定一个点云，在不转换为其他表达的情况下，进行推理光线与表面相交性](/image/da2ae69c8e98d6ade6e3d686a3734451f0baca21.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[点云+神经渲染进展] Apple, CMU, UBC提出Pointersect，给定一个点云，在不转换为其他表达的情况下，进行推理光线与表面相交性
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发布时间：2023-04-28
![[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](/image/432355d0dd2d6381da066fdf3bdad23e75a34ef3.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[点云法向，SIGGRAPH最佳论文] 山东大学、香港大学等提出通过正则化Winding-number场，全局一致性点云法向算法](/image/12713d7021aad453b808be464b444e6605d873c8.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[Transformer进展，人体运动表达模型] 北京大学、商汤等开源MotionBERT，通过构建空时域双流Transformer，从2D视频提取人体运动表达](/image/7f75b2b6307522e5e91e6ed6ea5c8b67836e1eb0.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[Transformer进展，人体运动表达模型] 北京大学、商汤等开源MotionBERT，通过构建空时域双流Transformer，从2D视频提取人体运动表达
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发布时间：2023-04-19
![[Transformer进展，用人体动作合成场景，可结合文本合成3D继续生成新效果？]斯坦福、丰田研究院提出SUMMON，使用人体动作反向生成合理有效的场景](/image/235e4b4916d1cc631de9c28ac9e16b8eb3650b2b.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[Transformer进展，用人体动作合成场景，可结合文本合成3D继续生成新效果？]斯坦福、丰田研究院提出SUMMON，使用人体动作反向生成合理有效的场景
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发布时间：2023-01-06
![[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](/image/7d9ced0beefb565a08adf5bf47ac3d2f8d2a8ffc.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2023-01-04
![[Transformer进展] ViewFormer，基于codebook+transformer模型的视角生成方法（优于NeRF，ECCV 2022）](/image/4b82b20e7aee3c79dcf5d71aa003e8d9425defc8.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[Transformer进展] ViewFormer，基于codebook+transformer模型的视角生成方法（优于NeRF，ECCV 2022）
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发布时间：2022-11-29
![[Neural Rendering，任意拓扑重建] 香港大学、腾讯游戏、普朗克研究院等提出NeuralUDF，用来重建衣物等任意拓扑曲面的方法，弥补SDF不足](/image/7940107f900c9ce65e4eb274e573b501edf636ca.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[Neural Rendering，任意拓扑重建] 香港大学、腾讯游戏、普朗克研究院等提出NeuralUDF，用来重建衣物等任意拓扑曲面的方法，弥补SDF不足
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发布时间：2023-01-02
![[3D表达进展]密西根大学提出Neural Shape Compiler，可以实现文本、点云和程序间统一的转换框架，在多种3D表达任务中达到提升](/image/b2a1290eef2f19be2fb3ba4fa6a86b7b65d88a1c.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[神经网络驱动3D建模] 特拉维夫大学、芝加哥大学、普渡大学提出GeoCode，一个人类可解释、可修改编辑的3D建模方法，提升对生成模型的操控力](/image/2b12e8104e3dddfa097f6b62812adc3f360b20bf.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[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)](/image/b3190bc4124663a486cd925ac8cc45043d00cb2f.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[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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发布时间：2022-12-12
![[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](/image/1ea1b06908aaaeb6b63df8f0edc00ff3c791c9e3.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[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](/image/18d1dd028d6b34dd188a7f8a7bcd8eb659b9e478.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[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](/image/d88135e84920e97a35a27003f90111f177233d23.png@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
![[NeRF进展] 图宾根大学、Google提出Binary Opacity Grids，加强版本BakedSDF，生成视图质量更高，移动设备场景实时渲染](/image/2c72358f23e415a4f0678eca18cc400f92a68f2f.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[NeRF进展] 图宾根大学、Google提出Binary Opacity Grids，加强版本BakedSDF，生成视图质量更高，移动设备场景实时渲染
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发布时间：2024-02-26
![[NeRF 3D场景理解] UC伯克利、Luma AI提出GARField，使用辐射场对任何事物进行分组，从姿势图像输入分解为具有语义意义的组的层次结构的方法](/image/d4188a11014b9590d8d6fe321104e309f347ec36.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[NeRF 3D场景理解] UC伯克利、Luma AI提出GARField，使用辐射场对任何事物进行分组，从姿势图像输入分解为具有语义意义的组的层次结构的方法
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发布时间：2024-01-18
![[NeRF进展] Google，图宾根大学等提出SMERF，支持实时、大规模场景漫游的，可流式传输的，存储高效的NeRF，可在各设备浏览器中实时渲染](/image/5bc895c60aacd4ff879efaf8915c9a1d701052d7.jpg@336w_190h_!web-video-rcmd-cover.avif)
[NeRF进展] Google，图宾根大学等提出SMERF，支持实时、大规模场景漫游的，可流式传输的，存储高效的NeRF，可在各设备浏览器中实时渲染
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发布时间：2023-12-13