ComboVerse 是一个 3D 生成框架，通过学习结合多个模型来生成具有复杂构成的高质量 3D 模型，对于生成组合型的 3D 模型比现有方法取得了明显的改进。

Mar, 2024

通过结构化将问题分解为补全和 2D 到 3D 场景转换两个步骤，本文提出了一种场景重建的方法。通过利用大型语言模型来补全从不同视角渲染的场景彩色图像中的缺失区域，然后通过预测补全图像的法线并解决缺失深度值的方法来将这些补全图像转换为 3D。通过对法线的预测而不是直接预测深度，我们的方法可以适应深度分布和尺度的变化，同时在提供对新对象和场景的泛化能力的同时，优于多个对比基线的表现。

Jul, 2023

本文介绍了一种名为 AutoRecon 的新型框架，该框架利用自我监督的 2D 视觉转换器功能，通过多视图图像自动发现和重建对象，并使用分解的神经场景表示进行密集监督，从而实现了准确的对象重建和分割。

May, 2023

我们介绍了一种通过大型预训练的文本到图像模型实现对三维场景进行解缠的方法。我们的关键观点是，通过重新排列具有空间先验的三维场景的部分，可以发现物体的存在，并且这些重排后的场景仍然是原场景的有效配置。具体而言，我们的方法从头开始联合优化多个 NeRFs，每个 NeRF 代表一个物体，以及一组将这些物体合成为场景的布局。然后，我们鼓励这些合成的场景在图像生成器中符合分布。我们展示了尽管简单，我们的方法成功地生成了分解为个体物体的三维场景，从而在文本到三维内容创建中实现了新的功能。请参阅我们的项目页面，查看更多结果和交互式演示。

Feb, 2024

RePOSE 是一种快速的迭代精确定位 6D 物体姿态的方法，通过深浅层感知器的直接回归对象视觉无关图像表示，差分 LM 优化迭代得到姿态的最小特征度量误差，从而实现比现有技术更高的准确性，适用于要求计算速度的实时物体姿态估计。

Apr, 2021

通过引入多目标检测网络，本研究在 CAD 模型、3D 形状、姿势估计领域取得了最先进的表现，提高了实例对齐准确度，与多视角方法相当。

Oct, 2023

该论文的研究结果表明在深度学习和编码器 - 解码器架构的帮助下，使用光线追踪跳跃连接和混合的 3D 模型表示技术可以从单个图像中重构出 3D 物体模型，并且同样的技术可以从单张图像中重构出多个 3D 物体模型，并处理遮挡问题。

Apr, 2020

从单视图图像重建详细的 3D 场景仍然是一项具有挑战性的任务，我们提出了一种新颖的框架，用于从单视图图像中同时高保真地恢复物体形状和纹理。我们的方法利用了提出的单视图神经隐式形状和辐射场 (SSR) 表示，利用显式的 3D 形状监督和颜色、深度和表面法线图的体素渲染，克服了部分观测下形状和外观的模糊性，同时支持从新视点渲染图像。除了个体物体，我们的方法还支持将物体水平的表示组合成灵活的场景表示，从而实现了整体场景理解和 3D 场景编辑等应用。我们进行了大量实验证实了我们方法的有效性。

Nov, 2023

本文介绍了一种基于像素输入和 3D 刚性类别的输出的自动化流程，通过从现有物体检测数据集中学习可变形的 3D 模型并结合底层模块进行高频率形状细节恢复，实现了在单幅图像中获取真实场景下物体的三维表面重建，通过在最近引入的 PASCAL 3D + 数据集上的全面定量分析和消融研究展示了非常令人鼓舞的自动重建效果。

Nov, 2014

ROCA 是一种新颖的端到端方法，用于从形状数据库中获取和对齐 3D CAD 模型到一幅输入图像，从而实现对 2D RGB 观察场景的 3D 感知，该方法基于密集的二维 - 三维物体对应和 Procrustes 对齐的可微对齐优化，同时通过利用 2D-3D 对应来学习几何相似的 CAD 模型，从而为 CAD 检索提供稳健的对齐结果。实验结果表明，在来自 ScanNet 的具有挑战性的实际图像中，ROCA 显著提高了检索感知 CAD 对齐精度，从 9.5% 提高到 17.6%。

Dec, 2021