用高斯层级表示做三维重建和新视角合成，能从多视角图像重建可实时渲染的场景，适合需要高质量渲染的 3D 视觉任务。

从多视角图像重建高反射物体的神经几何与BRDF，解决反光表面难以准确建模和渲染的问题。

基于 PyTorch 的成像逆问题求解库，把去噪、去模糊、MRI 重建等任务统一到深度学习框架下，内置扩散模型和即插即用先验。

MILo 是 SIGGRAPH Asia 2025 的官方实现，把网格优化嵌进 3D 高斯泼溅流程，从多视角图像重建出细节丰富又轻量的表面网格。

基于曼哈顿世界假设的神经隐式三维重建方法，利用场景中互相垂直的平面结构约束，从多视角图像重建室内房间的稠密几何。

基于神经辐射场（NeRF）的果实计数框架，能从多视角图像重建三维场景并自动统计果实数量，用于智慧农业和精准种植。

CVPR 2022 发布的大规模 3D 头部对齐数据集，提供密集、准确、多样的标注，用于从单张图像重建 3D 人脸和头部。

汇总扩散模型在医学影像领域的论文与资源，覆盖去噪、重建和生成任务，方便快速跟进 DDPM、NCSN 等方法的进展。