用神经网络从 RGB-D 序列重建高质量三维表面，是 CVPR 2022 论文的官方实现，适合做室内场景的稠密重建。

基于节点的可视化编程工具箱，把照片一键重建为带纹理的 3D 模型，覆盖相机追踪、多视图立体和 HDR 成像等流程。

多视图几何 C++ 库，为三维计算机视觉和运动恢复结构（SfM）提供基础算法，可做摄影测量与三维重建。

实时稠密视觉 SLAM 系统，用 RGB-D 相机在线重建房间级三维场景，适合做实时建图与稠密重建研究。

开源的多视图立体视觉重建库，把稀疏点云补成稠密点云、网格和纹理模型，是三维重建流水线里做稠密重建的常用组件。

vMAP 是 CVPR 2023 提出的神经场 SLAM 系统，用向量化对象建图实现实时 RGB-D 稠密重建，无需逐场景训练即可完成三维重建。