本文提出一种方法，通过单个 RGB 图像估计刚性物体的六自由度姿态，其中通过 3D 模型在摄像机视锥中采样三维查询点预测三维物体坐标，并借助全连接神经网络来实现神经对应场，最终使用 Kabsch-RANSAC 算法实现姿态估计，该方法在三个 BOP 数据集中都取得了最优结果。

Jul, 2022

本文提出了一种基于放射场的生成模型，该模型具有高保真度的可渲染三维一致模型，能够更准确地控制相机视点和物体姿态，并通过一个多尺度基于补丁的鉴别器来演示高分辨率图像的合成。

Jul, 2020

提出了一种联合重构相机位姿和三维神经场表示的在线方法，通过可微分渲染将帧间光流提升到三维场流，通过加权最小二乘拟合场流场估计 SE（3) 相机姿态，同时可以通过重新渲染输入视频对相机姿态估计和通用神经场表示进行监督，从而在真实世界视频数据集上进行端对端和完全自我监督的训练。

May, 2023

该论文提出了一种新的 NeRF 方法，具有可推广性，能够利用极少的两个来源视图直接推广到新的看不见的场景并进行新的视图合成。该方法的关键在于显式建模的对应匹配信息，以在 NeRF 颜色和密度的预测之前提供几何先验，从而实现体渲染。该方法通过 Transformer 交叉关注模型跨视图的交互作用来建模，大大提高了特征匹配的质量，并实现了在不同评估设置中的最新成果。实验表明了该方法学习到的余弦特征相似性和体密度之间的强相关性，证明了该方法的有效性和优越性。

Apr, 2023

用 RGB-D 参考图像的 2.5D 形状、现成可微分渲染器以及 DINOv2 预训练模型提取的语义线索为基础，无需标记和训练，提出了一种新颖的可推广的三维相对姿态估计方法，通过渲染与对比新的 RGB 和语义地图，实现了只需单个 RGB-D 参考图像可用于未见过的对象的姿态估计。

Jun, 2024

无需对齐的图像集合，基于拓扑意识的隐式形变场的学习、随后进行形状重构，该方法名为 TARS，在多个数据集中均取得了最先进的重构精度 (ShapeNet, Pascal3D+, CUB, and Pix3D chairs)。

May, 2022

快速可靠的形状重建是许多计算机视觉应用的关键要素。神经辐射场证明了逼真的新视角合成是可行的，但在对实景和物体进行快速重建方面要求表现。最近的几种方法基于其他形状表示，特别是 3D 高斯函数。我们对这些渲染器进行扩展，例如集成可微分光流、导出满封闭网格和按射线渲染法线。此外，我们展示了两种最近方法之间的互操作性。这些重建速度快、鲁棒，并且可以在 GPU 或 CPU 上轻松执行。详细的代码和可视化示例请参见网址：https:// 此处为网址

Aug, 2023

我们提出使用密集对应将人体模型的初步估计与相应的图像生成关联，以便优化初步估计的过程。我们将 3D 模型的渲染结果用于预测合成图像与 RGB 图像之间的像素级 2D 位移，从而有效地整合和利用人体外观信息。通过最小化投影损失，我们可以将像素级位移转化为可见顶点级位移，并用于三维模型的优化。在 3DPW 和 RICH 上，我们通过不同的优化过程对多个模型的初步估计进行了优化，结果表明我们的方法不仅能够使图像与模型更好地对齐，还能提高三维的准确性。

Mar, 2024

通过混合数据集训练模型，预测几何保持的深度，并通过渲染重建场景的新视图以及设计损失函数，促进不同视角下深度估计的一致性，实现了对领域特定尺度和平移系数的自主恢复，优于现有最先进方法的多个基准数据集。

Sep, 2023

本研究提出了一种基于深度神经网络的视觉损失函数，通过对凸形物体外轮廓的对齐来驱动位姿更新进行模型为 6D 姿态精修的处理，方法无需确定外观模型、免除了手动图像分割、同时能够处理遮挡问题和几何不对称性与视觉模糊问题，并且能够在没有深度数据的情况下准确地估算物体位姿。

Oct, 2018