微软开源的统一 3D 生成模型，用结构化 3D 潜变量把文本或图像转成高质量 3D 资产，支持大规模、多用途的 3D 内容创作。

模块化 3D Gaussian Splatting 框架，把训练、渲染、数据集和评估拆成可替换组件，方便做多视角重建与新视角合成的实验对比。

用生成模型提升多视角 3D 物体重建精度，从多张图片还原准确的三维形状与位姿，适合做图像到 3D 的研究与落地。

用 SfM 引导的单目深度估计做多视角三维重建，把稀疏重建的相机位姿和单目深度先验结合起来，提升复杂场景下的重建精度。

Objectron 是面向 3D 物体检测的数据集，包含约 1.5 万段以物体为中心的短视频和 400 万张标注图像，每帧都带 3D 包围盒和 AR 相机位姿，可用于训练从多视角估计物体位置、朝向和尺寸的模型。

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。