从单张图片快速生成 3D 网格模型，基于稀疏视角大重建模型，几秒内就能输出可用的网格资产。

基于结构感知的稀疏视角 X 射线三维重建工具箱，用 Transformer 和 NeRF 从少量 X 光片重建 CT 体积并合成新视角，降低辐射采样需求。

用稀疏视角图像在几秒内重建大规模三维场景，把体素与高斯泼溅结合成 VoxSplats 表示，适合快速生成可渲染的城市场景。

从稀疏多视角图像前馈式重建 3D 高斯，用代价体积做几何匹配，无需逐场景优化就能快速合成新视角。

从稀疏视角前馈式合成 360 度场景，结合高斯泼溅与视频扩散模型，无需逐场景优化即可生成可自由漫游的新视角画面。

用稀疏视角重建户外场景的神经辐射场方法，面向自动驾驶场景的新视角合成，提供 ICCV'23 论文的 PyTorch 实现与训练代码。

SPARF 是 CVPR 2023 的官方实现，用稀疏且带噪声的相机位姿训练神经辐射场，同时优化位姿，实现新视角合成。

用 3D 高斯泼溅做 X 射线 CT 断层重建，修正辐射高斯表示，从稀疏视角投影还原高质量三维体数据。

用辐射高斯泼溅做 X 射线新视角合成，只需少量稀疏视角就能快速重建 CT 三维结构，比 NeRF 类方法更高效。