通过使用视觉引导生成对抗方法，本论文第一次提出了从单声道音频生成双元立体音频的方法，并且引入了一个测量音频空间感知的度量标准，通过定量和定向的方式评估音频的空间感知，在 2 个数据集和 5 个评价指标上实现了最先进的性能。定性实验和用户研究证明了该方法生成的空间逼真的立体音频。

Nov, 2023

本文提出了一种无需立体声录音的有效 PseudoBinaural 管道，通过手动放置声音源位置的相应视觉线索形成假的视觉立体对来训练模型，同时利用头部相关冲击响应（HRIR）对空间位置和接收到的立体声音频之间的关系进行建模，实现了在实际场景下的准确音频生成，并能在有监督设置下进一步改善性能。

Apr, 2021

本文提出了一种新的基于深度学习的方法，用于估计给定一对 360 全景图的房间布局，并使用称为 PSMNet 的系统，其中包含一个端到端的联合布局 - 姿态估计器，能够显著优于现有的布局估计器，特别是在大型和复杂的房间空间中。

Mar, 2022

该研究提出了一种统一的框架，将立体声音频生成和源分离相结合，通过使用可用的单声道数据来提高立体声音频生成的结果。

Jul, 2020

该研究提出了一种 CNN 基于光度立体的方法，能够处理如光传播、透射视图几何和镜面光反射等现实假设，通过两个主要步骤迭代估计形状和辐射方向，取得比现有状态 - of-the-art 方法更好的实验效果。

Sep, 2020

本文提出了一种基于深度学习的非 Lambert 场景无标定光度立体方法，该方法相对于之前依赖于特定反射率和光源分布假设的方法，能够确定未知任意反射率下观察未知变化光照方向的场景的形状和光源方向，通过两阶段的深度学习架构 SDPS-Net 来实现。 对合成和实际数据集的实验表明，我们提出的方法明显优于先前的非标定光度立体方法。

Mar, 2019

提出了一种新颖、高度实用的双目光度立体（PS）框架，其采集速度与单视图 PS 相同，但显著改善了几何估计的质量。和最近的神经多视图形状估计方法（如 NeRF、SIREN 和多视图光度立体的反向图形方法）一样，我们将形状估计任务定义为通过最小化多个变化的光照图像估计的法线的表面法线差异，以及渲染表面强度与观察图像之间的差异，学习可微表面和纹理表示。我们的方法与典型的多视图形状估计方法有两个关键区别。首先，我们的表面不是用体积表示，而是用深度神经网络计算表面上各点的高度的神经高度图来表示。其次，我们使用了学习的 BRDF 并进行了点接近场强度渲染，而不是像 Guo 等人一样预测平均强度或引入兰伯特材料假设。我们的方法在针对双目立体设置进行适应的 DiLiGenT-MV 数据集以及新的双目光度立体数据集 - LUCES-ST 上取得了最先进的性能。

Nov, 2023

提出基于多视图图像 - 姿态对的深度估计新方法，使用编码器 - 解码器模型进行差异性估计，通过非参数高斯过程约束信息，提高姿态相似性使得潜在空间主题相像，用高斯过程适应性融合前几个视图生成信息，见证其运行于智能设备的实时估计方案。

Apr, 2019

该论文提出了一种新的算法 PSMNet，通过空间金字塔池化模块和三维卷积神经网络来提取全局上下文信息并形成代价体积，通过多层次网络及中间监督来优化代价体积，该算法在 KITTI 2012 和 2015 数据集中的表现也十分优秀。

Mar, 2018

通过采用 Modularly ADaptive Network (MADNet) 和 Modular ADaptation (MAD) 算法，本文提出了一种具有实时自适应功能的深度立体系统，能够在异构数据集上实现卓越的性能表现。

Oct, 2018