本研究提出一种通用重建算法（GenRe），利用深度和轮廓等 2.5D 表示方法和球形和体素表示方法，旨在捕捉更通用，不受特定类别约束的形状先验知识，实验结果表明该算法可以很好地解决从单张图像还原 3D 形状，并且能够泛化到未在训练中见过的多种不同类别的新物体。

Dec, 2018

本文提出一种新的模型架构，将单视角三维重建重新定义为分类无关的先验纠正学习，初步结果表明该模型可以从提供的少至一组三维形状开始对目标物品进行分类再建，无需重新训练，且对于多视角的立体成像也有较好表现。

Sep, 2019

本文提出 ShapeHD，将深度生成模型与马赛克技术相结合，解决了单视角 3D 形状补全和重建的两个层面的问题，并在多个真实数据集上取得了比现有技术领先很多的表现。

Sep, 2018

该研究提出了一种新的 3D 建模和重建学习框架，通过连接基于学习和基于优化的方法的优点并优化学习的先验和潜在编码，提高了深度生成器的广义性。实验结果显示，该方法在处理高度稀疏或坍塌的观测数据方面比现有方法都有优势。

Dec, 2020

本文研究了学习基础的 3D 重建方法在体现经验偏好时的架构问题，发现编码器空间范围、场景几何特征描述和多视图信息聚合机制对性能的影响，并提出相应的机制以增强对这些经验偏好的表达。在 ShapeNet 基准测试中，我们的模型在各种设置下均实现了最先进的成果。

Jun, 2020

该研究提出了一种训练鉴别器和重构器的方法，在重构器中使用先验知识来纠正未被观察到的视角，以便从任意视角重新构建形状。与目前最先进的方法相比，实验结果表明该方法在合成和自然图像数据集上表现更好。

Nov, 2018

探讨了利用几何约束来学习视角不变、几何感知表达，通过对 RGB-D 数据进行对比度学习，实现从 3D 先验信息到 2D 表达的迁移，并在语义分割、实例分割、室内物体检测中实现了显著提升。

Apr, 2021

本文提出一种名为 Mem3D 的新方法，通过构建形状先验和使用基于 LSTM 的形状编码器，以及使用 Voxel Triplet Loss 函数来重建包含噪声和遮挡的 3D 物体形状，该方法在 ShapeNet 和 Pix3D 数据集上表现优异。

Mar, 2020

单图像三维重建是一个研究挑战，针对从单视图图像预测三维物体形状的任务。本文提出了一种基于持续学习的三维重建方法，通过使用变分先验设计模型，即使在训练新类别后仍能合理地重建以前见过的类别。这种方法利用变分先验表示抽象形状以防止遗忘，并利用显著图以更少的存储空间保存对象属性。另外，引入基于显著图的经验回放来捕捉全局和独特的对象特征。通过彻底的实验，证明了与现有方法相比在数量和质量上都具有竞争力的结果。

Aug, 2023

本文在单目图像 3D 形状重建领域引入了组合通用性的概念，并提出了一个新的框架来 better generalize 到那些有着非常不同的形状几何分布的看不见的目标类别。实验证明，我们的方法在 PartNet 中达到了比最先进的方法更高的性能，验证了我们的问题分解和网络设计的有效性。

Dec, 2020