腾讯混元开源的大规模扩散模型，能从文本或图片直接生成高分辨率3D模型，带精细几何形状和纹理，省去手工建模流程。
Open3D 是一个现代 3D 数据处理库，提供点云、网格、RGB-D 和 3D 可视化等算法与工具，支持 C++ 和 Python，可用于 3D 感知、重建与机器学习研究。
用 RANSAC 从点云中拟合平面、球、圆柱、长方体、圆和直线等 3D 基元，适合 LiDAR 与三维重建场景做形状检测和分割。
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。
针对 3D Gaussian Splatting 的投影误差做系统分析，提出最优投影策略，改善新视角合成中的渲染质量与几何一致性。
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。
压缩和解压 3D 几何网格与点云，显著减小 3D 图形体积，让存储和网络传输更省空间、更快。
把参考图片重建为纯代码、可动画的 Three.js 程序化模型，省去手工建模，适合在网页里快速生成可交互 3D 场景。
用自然语言描述就能生成 STEP、STL 等 CAD 模型文件，把文字直接变成可加工的三维零件设计，适合机械工程和机器人领域的快速原型。
3D Gaussian Splatting 的官方参考实现，用高斯点云做辐射场重建，实现实时可交互的逼真场景渲染。
用 CUDA 加速高斯泼溅光栅化，让 3D 高斯场景的训练和渲染跑得更快，适合做三维重建与实时渲染。
轻量级 C++ 网格优化库，通过顶点缓存重排、索引压缩和网格简化，让 3D 模型体积更小、GPU 渲染更快。
从单张开放域图像估计深度、法线和相机参数的几何模型，CVPR'25 Oral 工作，可用于单目三维重建与场景理解。
用 2D 高斯面片做辐射场重建，能同时合成新视角并输出几何精确的表面，解决了传统 3DGS 重建表面粗糙、几何不准的问题。
Meta 开源的通用前馈式三维重建模型，能从单张或多视角图像直接恢复带真实尺度的三维几何，省去传统 SfM 的繁琐标定与优化流程。
可微分渲染器 SoftRas 的官方实现，把光栅化过程变得可导，让基于图像的三维重建和几何推理能端到端训练。
从视频中估计相机位姿、深度和相机内参的 3D 感知引擎，为几何三维重建与空间理解提供基础数据。
用点、线、面、消失点等结构化几何特征做三维视觉建图、定位和 SfM 的 C++ 工具箱，弥补纯点特征在低纹理场景下的不足。
轻量级 C++11 纯头文件李群李代数库，为机器人、SLAM 和计算机视觉提供 2D/3D 位姿与几何运算支持。
用单张图片生成高质量 3D 物体的 PyTorch 实现，结合 2D 与 3D 扩散先验，解决单图三维重建中几何与纹理质量不足的问题。
C++ 编写的三维几何处理 SDK，提供网格布尔运算、修复、简化、重网格化、偏移、点云三角化和 ICP 配准，并带 Python、C#、C 和 JavaScript 绑定。
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。
OmniVGGT 是 CVPR 2026 提出的多模态视觉几何 Transformer，把图像、深度、点云等不同模态统一进一个空间基础模型，用来做 3D 重建和几何理解。
用多相机图像预测自动驾驶场景的三维占据栅格，输出带语义的稠密体素重建，解决纯视觉感知中遮挡与几何结构难以还原的问题。
ICCV 2021 提出的神经渲染方法，能从多视角图像高效重建几何与神经辐射场，用于新视角合成。
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 GTSAM 的端到端运动恢复结构（SfM）框架，从多视角图像中重建三维场景与相机位姿。
用 Go 写的不可变网格处理库，支持 glTF、OBJ、PLY 等格式，适合做程序化几何生成和 3D 网格编辑。