- REPARO: 采用可微分 3D 布局对齐生成复合式 3D 资源
REPARO 是一种从单个图像生成多个物体的三维模型的新方法，通过提取物体、重构三维网格、优化布局以及使用可微渲染技术，它能够有效地恢复三维资产的布局，达到高度的独立性、精确性和整体场景的一致性，从而解决了从单个图像生成多个物体的三维场景的 - 可微分的 SDF 渲染的简单方法
我们提出了一种简单的算法，用于可微性渲染被有符号距离场（SDF）表示的表面，从而使渲染能够容易地融入基于梯度的优化流程中，并通过容忍非零偏差以换取低方差和架构简化的方式来解决与可见性相关的导数问题。我们的方法将边界积分扩展为一个窄带，这在基 - PhyRecon: 物理合理神经场景重建
该论文介绍了使用可微渲染和可微物理模拟相结合的方法来学习隐式表面表示，并通过改进的算法实现了隐式表示和显式表面点之间的有效转化，从而在物理要求高的领域中获得更加真实和准确的重建结果。
- 基于射线的形状表示的概率定向距离场
在现代计算机视觉中，3D 形状的最佳表示仍然是任务依赖的。本文介绍了一种新颖的神经形状表示 —— 有向距离场（DDFs），以及使用 DDFs 在多个应用领域的应用，包括单形状拟合、生成建模和单图像 3D 重建。DDFs 具有高效的可微分渲染 - 文本到 3D 形状生成
近年来，文本到三维形状生成领域经历了大量的工作和兴趣。这篇综述报告了驱动文本到三维形状生成的底层技术和方法，并对需要的监督数据类型进行了系统分类。最后，讨论了现有方法的局限性，并勾画了未来工作的有希望的方向。
- GS-Pose：通用分割 6D 物体位姿估计的级联框架
GS-Pose 是一个端到端的定位和估计物体 6D 姿态的框架，通过构建三种不同的表示形式，利用逐步定位、检索方法和渲染比较方法，以适应各个阶段的合适物体表示，并利用可用的工具链和常见硬件进行新对象的数据捕捉和数据库添加。在 LINEMOD - 面部网格注册的几何光度联合对齐
本文提出了一种几何光度联合对齐（GPJA）方法，通过结合几何和光度信息，精确对齐人类表情。该方法利用可微渲染将顶点与目标表情对齐，实现几何和光度外观的联合对齐，无需语义注释或对齐网格进行训练，具有整体渲染对齐策略和多尺度正则化优化，获得健壮 - DISTWAR：基于光栅渲染管线的快速可微分渲染
基于 DISTWAR 的软件方法在不同 iable 渲染工作负载上实现了平均 2.44 倍的显著加速（最高可达 5.7 倍）
- 可重亮的 3D 高斯函数：使用 BRDF 分解和光线追踪的实时点云重照
我们提出了一种新颖的可微分的基于点的渲染框架，用于从多视图图像中进行材料和光照分解，实现对 3D 点云的编辑、光线跟踪和实时换光。
- 高斯关节模板模型
GART is an efficient representation for capturing and rendering non-rigid articulated subjects, utilizing a mixture of m - DRIFu：可微分渲染和基于隐式函数的单视图三维重建
针对动物数字化的挑战，我们介绍了 DRIFu 模型，通过训练一组合成的 3D 动物模型和创新的对齐工具，实现动物形状和纹理的准确预测，并建立共享的形状空间，使得采样、姿势设定、动画和与现实数据对齐成为可能。这一突破性的方法彻底改变了我们全面 - FLARE: 快速学习可动态和可照明的网格化角色
我们提出了一种从单一单目视频中学习可个性化动画的、具有几何精度、逼真性、可重新照明性并且与当前渲染系统兼容的 3D 头像人物模型的高效方法。
- 逆向过程建模的单视图三维重建
通过反向程序化建模的方法，我们提出了一种三维重建技术，并研究了两种变种。第一种选择使用遗传算法来拟合输入参数的集合，我们展示了我们在树模型和复杂对象的实验结果。第二种选择通过使用变异算法、可微分渲染和不可微分程序化生成器，显著提高了精度。我 - Diff-DOPE：可微分的深度目标姿态估计
我们引入了 Diff-DOPE，这是一种 6 自由度姿态微调器，其输入为图像、一个物体的 3D 纹理模型和物体的初始姿态。这种方法使用可微渲染来更新物体姿态，以减小图像与模型投影之间的视觉误差，我们展示了这种简单且有效的想法能在姿态估计数据 - 使用可微分的多模态学习进行 3D 物体定位
本文描述了一种多模态方法，使用模拟的激光雷达数据，通过光线追踪和图像像素损失与可微分渲染相结合，优化物体在计算机图形场景中相对于观察者或某些参考对象的位置。通过梯度下降完成物体位置优化，损失函数受两种模态影响。将图像像素损失与可微分渲染结合 - CVPR用于高效反向图形学的可微阴影映射
我们展示了如何在可微分渲染的三角网格中高效生成阴影，结合预筛选阴影映射和可微分光栅化得出可微分的可见性信息，在多个反向图形问题中展示了不同 iable Shadow Maps 相较于类似精度的可微分光传递仿真快出数个数量级，同时不带阴影的可 - IJCAI基于混合可微分渲染方法的高效多视角逆向渲染
从自然二维图像中恢复现实世界物体的形状和外观是一个长期存在且具有挑战性的逆渲染问题。本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。我们的方法采用分析与合成的方法，分为两个阶段。在初 - 可微分积木世界：基于图元渲染的定性三维分解
本研究提出一种基于图像的方法，通过对纹理强的 3D 原语进行优化，得到了简单、紧凑且具有操作性的 3D 世界表示，并比较了该方法与现有方法在真实场景中的表现。
- 通过区分性渲染和比较实现强大的三维感知物体分类
该论文提出了一种新的基于神经纹理的 3D-aware 分类方法，通过使用不同可微渲染技术来估计 3D 目标姿态和分类信息，并得到了比现有单一任务模型更加鲁棒的结果。
- 从视频中重建可动画类别
利用可微分渲染实现从单个视频中生成人，猫和狗等动物的可动态三维模型，并通过优化特定的骨架实现实例化，使用潜在空间正则化鼓励类别间的共享结构并同时维护实例的细节和使用三维背景模型将对象与背景分离。