本研究提出DiET-GS框架，结合无模糊事件流和扩散先验，解决模糊多视图图像重建清晰3D表示的问题。采用两阶段训练策略，显著提高新视图质量，准确恢复颜色和细节，实验结果优于现有模型。

本研究提出高斯图网络（GGN），有效解决了多视图图像中高斯表示的效率和泛化性问题。实验结果表明，该模型在使用更少高斯的情况下，图像质量和渲染速度优于现有技术。

本文介绍了一种新型的逆向渲染方法GS-IR，通过前向映射体积渲染实现逼真的新视角合成和重新照明结果。该方法通过对多视图图像进行捕捉，估计场景几何、表面材质和环境照明，克服了先前方法的问题。通过引入正则化和遮挡模拟间接光照，提出了一个高效的优化方案。定性和定量评估证明了该方法的优越性。

本研究提出了一种新方法来解决单幅图像生成多视图时的像素级失配问题，通过在潜视频扩散模型的VAE解码器中引入跨视图的注意力层，提高多视图图像的像素对齐效果。实验结果表明，该方法有效改进了下游多视图到3D重建任务的表现。

MVDream是一个生成几何一致的多视图图像的模型，利用预训练的图像扩散模型和从3D资源渲染的多视图数据集来实现2D扩散的概括性和3D数据的一致性。它可以用于3D生成的多视图先验，并通过Score Distillation Sampling提高稳定性。同时，它也可以在少量样本设置下进行微调，用于个性化的3D生成。

本文介绍了一种新型的逆向渲染方法GS-IR，通过前向映射体积渲染实现逼真的新视角合成和重新照明结果。该方法通过对多视图图像进行捕捉，估计场景几何、表面材质和环境照明，克服了先前方法的问题。通过引入正则化和遮挡模拟间接光照，提出了一个高效的优化方案。通过定性和定量评估，证明了该方法的优越性。

本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够高效重构多视图图像的三维几何和反射率。该方法使用传统的SfM和MVS方法进行大致重建，然后采用混合方法优化几何和反射率。实验证明，该方法更高效且重建结果质量与最先进方法相似或更高。

ImGeoNet是一个基于多视图图像的3D物体检测框架，通过学习减轻混淆并提高检测精度。在实验中，ImGeoNet在只利用40个视图的情况下达到了与ImVoxelNet利用100个视图相当的结果。研究表明图像诱导的几何感知表示可以在点云稀疏且嘈杂的场景以及涉及多样化对象类别的情况下实现更高的检测准确性。

本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。该方法在初始化阶段使用传统的SfM和MVS方法进行大致重建，然后在优化阶段采用混合方法优化几何和反射率。实验证明，该方法在更高效的同时能够产生与最先进方法相似或更高质量的重建结果。

本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。该方法在初始化阶段使用传统的SfM和MVS方法进行大致重建，然后在优化阶段采用混合方法优化几何和反射率。实验证明，该方法在更高效的同时能够产生与最先进方法相似或更高质量的重建结果。

本文介绍了一种新的单阶段框架NePF，用于解决多视图图像中的逆渲染问题。NePF通过统一恢复几何、材质和光照属性，并引入了基于坐标的快速体积物理渲染照明模型。实验结果表明，该方法在恢复几何和材料属性方面具有优越性。

本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。该方法在初始化阶段使用传统的SfM和MVS方法进行大致重建，然后在优化阶段采用混合方法优化几何和反射率。实验证明，该方法在更高效的同时能够产生与最先进方法相似或更高质量的重建结果。

本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。方法分为初始化和优化两个阶段，使用传统的SfM和MVS方法进行大致重建，然后采用混合方法优化几何和反射率。实验证明，该方法在更高效的同时能够产生高质量的重建结果。