论文提出了一种统一框架，用于解决单幅图像特定类别的 3D 重建和新 3D 形状生成的问题。该方法支持弱监督学习，只需要单个实例的 2D 图像，使用网格作为输出表示，并利用光照信息提高了性能。实验结果表明，该方法在定量度量上与最新的基于体素方法相当或优于，而且结果更加美观，并且在弱监督学习方面表现良好。

Jul, 2018

本文提出了一种基于自由形变（FFD）的学习方法，用于从单个图像中重建 3D 形状，实现了细节几何信息的精确编码，并在点云和体积度量方面取得了最先进的结果，同时展示了其在 3D 语义分割中的应用。

Mar, 2018

本文提出了一种基于图卷积神经网络的端到端深度学习架构，从单个彩色图像中生成三角网格的 3D 形状，并采用粗到细的策略、不同级别的网格相关损失来保证生成的几何形状具有良好的视觉效果和物理精度。

Apr, 2018

使用深度神经网络从单一图像中重建 3D 点云坐标，设计了面对真实世界几何转换不变性和地面真实性模糊的问题的新型方法，包括条件形状采样器，能够预测多个可能的 3D 点云。在实验中表现优异，不仅在单图像 based 3D 重建基准测试中胜过现有技术，也在形状补全方面表现出强大性能，有望在多个可能性预测方面表现出色。

Dec, 2016

提出了一种深度学习技术，用于从单个图像进行三维物体重建。与以往的方法不同的是，该方法使用只有单一视角的图像进行训练，并具有自我监督学习能力，可实现与使用更多监督信息的方法相媲美的性能。该方法还可以进行测试时间优化。

May, 2020

本文提出了一种使用深度学习技术进行 3D 面部重建的新方法，其中使用了混合损失函数进行弱监督学习，同时利用多个图像进行面部重建，实现了快速、准确、鲁棒的重建效果，对不同数据集进行了综合实验，并与 15 种现有方法进行了比较，证明了其性能处于领先地位。

Mar, 2019

该研究提出了一种新的框架，可以在只有 2D 图像且每个实例只有一个视角的情况下，从单张图像中进行特定类别的三维重建和新形状的生成，并支持较弱的监督。采用网格作为输出表达方式，利用光照参数和明暗信息进行训练，支持对洼地的物体类别进行学习。通过五项应用评估，发现该方法的性能表现优于现有的一些方法。

Jan, 2019

该研究提出了一种新的方法，使用单个图像进行 3D 重建，生成了一个完整的 360 度 3D 纹理网格，改进于现有方法，具有更好的几何形状和一致性。

Jun, 2023

本论文介绍了一种基于卷积神经网络和生成随机几乎逼真的面部图像的方法，可以通过单张照片快速、稳健地重建面部的三维几何结构，即使在极端表情和各种光照条件下也可以成功恢复面部形状。

Sep, 2016

介绍 Deformable Tetrahedral Meshes (DefTet) 作为一种特殊的参数化，利用容积四面体网格用于重建问题，该方法可以同时达到高精度、容积、可学习神经架构，并且可以产生比替代容积方法小得多的网格大小的高保真重建。

Nov, 2020