视觉生成模型大汇总！工作都在这里了~

记录分享一些喜欢&开源的工作的Pipeline，方便后面找codebase

现在主流3D generation model都在利用2D foundation model prior实现lift to 3D，也有一些大公司做出了一些3D Foundation model但都局限于object level，我们离实现pyhsical-alignment/controlable/interactive 4D generation model还有很长的路要走，by the way，这也是我的long-term goal

3D object generate

1. SyncDreamer

SyncDreamer

在Multiview Diff+NeRF中算做的比较不错的

在Zero-123的backbone中加入cost volume作为condition

2. Zero123/Zero123++

zero123plus

第一个用SD生成Multiview image的工作

Zero123++在engine上加很多design，结果是能生成6个view(知道elevation和azimuth绝对值的)image

3. Wonder3D

Wonder3D: Single Image to 3D using Cross-Domain Diffusion (xxlong.site)

4. make-your-3D

Make-Your-3D: Fast and Consistent Subject-Driven 3D Content Generation (liuff19.github.io)

两个Condition给到两个不同model，可以做相互蒸馏拉到同一个Distribution

5. LGM

LGM

大力出奇迹，将Multiview和Camera ray给concat在一起然后用一个大的UNet回归出gaussian attribution

6. InstantMesh

TencentARC/InstantMesh: InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models (github.com)

7. CraftsMan

wyysf-98/CraftsMan: CraftsMan: High-fidelity Mesh Generation with 3D Native Diffusion and Interactive Geometry Refiner (github.com)

使用3Dshape2vecset作为Representation，将multiview image通过CA注入UNet

8. Splatter Image

szymanowiczs/splatter-image: Official implementation of `Splatter Image: Ultra-Fast Single-View 3D Reconstruction' CVPR 2024 (github.com)

最早用Gaussian做generalization的工作，用UNet直接forward出Gaussian attribution

9. VideoMV

VideoMV (aigc3d.github.io)

10. ComboVerse

ComboVerse

将Caption中prep提取出来，用Attention map计算SSDS loss，Insight是用Caption中prep对组合体生成很重要

感觉类似这种做法很多呀，做Attention map上做一些design做zero-shot

11. DreamComposer

DreamComposer

挺有设计的，不愧是hku-mmlab的工作

12. MVDream

MVDream: Multi-view Diffusion for 3D Object Generation

早期工作，计算开销很高

13. GenLRM

GeoLRM

用Transformer做3d aigc，hierarchical feature将高频信息和低频信息结合起来做Attention

LRM的优势就是可以end-to-end做scale up

14. Sherpa3D

Sherpa3D

15. GaussianCube

GaussianCube

将每个3dgs移到voxel中

16. DMTet/Nvdiffrec

Deep Marching Tetrahedra: a Hybrid Representation for High-Resolution 3D Shape Synthesis

这里记录DMTet主要是因为它常用作3D Generation中mesh的表征(DMTet相对NeRF/3DGS表征适合提取mesh)

DMTet团队后面也用DMTet representation做了大名鼎鼎的Nvdiffrec

NVlabs/nvdiffrec: Official code for the CVPR 2022 (oral) paper "Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images".

后面NVIDIA团队也用DMTet表征做text 2 3d的magic3d(不开源)

17. Fantasia3D

Fantasia3D: Disentangling Geometry and Appearance for High-quality Text-to-3D Content Creation

18. ProlificDreamer

ProlificDreamer: High-Fidelity and Diverse Text-to-3D Generation with Variational Score Distillation

19. RichDreamer

RichDreamer: A Generalizable Normal-Depth Diffusion Model for Detail Richness in Text-to-3D

20. GSGEN

GSGEN: Text-to-3D using Gaussian Splatting

21. DreamGaussian

DreamGaussian

这里连续记录了几个SDS-based的方法

优点：能调用SD的high-quality/diversity，缺点：对于每个prompt都要逐一优化，同时如果缺乏3D信息监督通常缺乏多视角一致性

22. Instant3D

ming1993li/Instant3DCodes

在Pipeline的最底下，训了一个很大的网络将random token学出Triplane token后还原成Triplane NeRF

虽然非常快，但是最底下那个网络的开销非常大

23. Inpaint3D

Paint3D

24. IM-3D

没开源，backbone video diffusion用的是EMU(meta自己的工作)

先用video Diffusion生成Multiview，再用Multiview过3dgs的Pipeline

25. One-2-3-45++

One-2-3-45++

26. DreamCraft3D

DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior

27. LAS-DIffusion

LAS-Diffusion

直接使用3D diffusion将2D sketch生成为3D object

先用sketch input作为condition通过cross-attention注入到occupancy-diffusion中，得到一个64^3的粗糙结果

再将64^3object进行upsample得到128^3的粗糙结果，再用SDF-diffusion进行refinement

这个方法后面也被One-2-3-45++延用

28. DreamReward

DreamReward

第一次将RLHF引入3d aigc，提出了一套人类打分的数据集来加入新的loss做约束

29. SweetDreamer

SweetDreamer: Aligning Geometric Priors in 2D Diffusion for Consistent Text-to-3D

30. 3D-Adaptor

3D-Adapter: Geometry-Consistent Multi-View Diffusion for High-Quality 3D Generation

31. SplatFormer

SplatFormer

第一个做OOD，提了数据集(object-level)，开坑的工作所以Pipeline很简单

用PTv3学出Point feature再用MLP学bias得到refinement后的3dgs field

32. SketchDream

SketchDream

33. Semantic-SDS

SemanticSDS-3D

用LLM生成带语义的layout，每个区域denoising的时候都可以用局部具体的prompt

34. Direct3D

Direct3D

用DiT恢复出Triplane token，用CLIP得到Semantic token已经可以恢复出个大概了，再用DINO得到pixel token恢复出高频信息

35. Tailor3D

Tailor3D

是基于Multiview LRM(Instant3D)上去Finetune lora实现的，所以训练/推理计算开销不高(LRM-based model计算开销都不高)

先生成正反面的2D image，用加入LoRA的LRM重建正负面的Triplane，再将两个Triplane给merge到一起得到3D的

36. One-2-3-45++

One-2-3-45++

先用Zero123++生成6个view的RGB image(包括elevation和azimuth)，再用LAS-Diffusion生成一个volume

37. SPAR3D

SPAR3D

Diffusion-based：high quality&inconsistency(poor fidelity)/AR-based：poor quality&consistency(high fidelity)

先用Pointcloud DIffusion恢复出global Pointcloud，再用Triplane Transformer恢复出各种attribution

未来做object reconstruction速度上感觉没啥好卷的，大家应该都会疯狂关注inverse rendering，这个才是最本质的reconstruction

38. Gaussian Surfel

Gaussian Surfels

39. LaRa

LaRa

3D scene generate

1. MVDiffusion

MVDiffusion: Enabling Holistic Multi-view Image Generation with Correspondence-Aware Diffusion

说实话这个工作我并不是很喜欢，觉得并没有从本质解决问题，loop closure也缺乏设计

2. Flash3D

Flash3D

比较早期的工作，Insight是先用深度估计将3dgs位置放好，但是会用ResNet学个偏置量做调整

后续follow这个思路出了很多工作

3. pixelSplat

pixelSplat (davidcharatan.com)

先在near-far间预设一些深度区间，回归出Gaussian分布在该区间上概率

再将该概率和Opacity不透明耦合在一起，在表面概率越大，对于Opacity就越大

虽然整个空间上都是有梯度的，但是不如深度预测后直接在表面定义Gaussian

4. MVSplat

MVSplat (donydchen.github.io)

用一个很强的Multiview depth estimatio估计出深度，再用一个UNet forward出其他Gaussian attribution

5. DepthSplat

https://haofeixu.github.io/depthsplat/

6. LatentSplat

latentSplat

6. GS-LRM

虽然主实验是object level，但是也claim自己能做scene level

Abode的LRM/GS-LRM/MeshLRM都不开源

7. Director3D

Director3D: Real-world Camera Trajectory and 3D Scene Generation from Text (imlixinyang.github.io)

8. GGRt

https://3d-aigc.github.io/GGRt

pose-free，昊哥的工作，虽然我没太看懂detail

9. DUSt3R

DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy (naverlabs.com)

简化SfM，直接将两张图的pixel投影到3D space中

10. Spann3R

https://hengyiwang.github.io/projects/spanner

DUSt3R改进，一次性将多张图align到3D space中

11. Splatter3R

Splatt3R: Zero-shot Gaussian Splatting from Uncalibrated Image Pairs (active.vision)

12. Text2Room

Text2Room: Extracting Textured 3D Meshes from 2D Text-to-Image Models (lukashoel.github.io)

warp&Inpaint，经常被作为baseline去比

13. GALA3D

GALA3D: Towards Text-to-3D Complex Scene Generation via Layout-guidedGenerative Gaussian Splatting

用LLM生成layout

15. WonderJourney

WonderJourney

warp&Inpaint，用新得到RGB图片更新PointCloud，再用VLM去除artifact更make sense

15. WonderWorld

WonderWorld

提出了Gaussian Surfel表征解决过去3D无法做到real-time的问题(只有opacity需要optimation)

同时为每一层layer image都用Gaussian Surfel进行overfit实现对于对于遮挡也可以很快解决

最后是用Guided Depth DIffusion(用DIffusion做深度估计)使Geometry更Consistency

不过这个Gaussian Surfel和2DGS有什么很大区别吗，好像没有

16. DL3DV

CVPR24提的real-world数据集，可以作为比较有挑战性的数据集

17. DreamScene360

http://dreamscene360.github.io/

用MLLM生成比较好的Panorama，再用Semantic loss+Geometry loss+RGB loss能优化出不错的360 Gaussian场

18. MVSGaussian

MVSGaussian: Fast Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction from Multi-View Stereo

19. SceneTex

SceneTex: High-Quality Texture Synthesis for Indoor Scenes via Diffusion Priors (daveredrum.github.io)

20. GenWarp

GenWarp (genwarp-nvs.github.io)

21. VistaDream

VistaDream

先通过VLM打caption+warp&inpaint的方式得到coarse scene

再用加权的MCS优化（做Consistency&quality的trade-off）

启示：对于trade-off，对两个loss做加权的优化，把效果做work就好了

22. Inifinigen

Infinigen

Infinigen相当于3D中Imagenet，而且是无限生成的

他不是从website上download Asset进行组合，是直接生成Asset进行组合，同时可以提供high-quality label之类的

22. Inifinigen Indoor

将Inifinigen扩展到了Indoor中，不过加入了很多约束条件(因为outdoor随便摆都make sense，但是Indoor 需要有结构)

用贪心算法对组合做约束

22. 3D-GPT

3D-GPT: 3D MODELING WITH LARGE LANGUAGE MODELS

基于Inifinigen上支持text to 3d

非常straight forward，类似和三个agent讨论得到python code，后在blender中建模，同时也claim自己能editting

23. large spatial model

large spatial model

claim能直接forward能reconstruction RGB/depth/semantic，能做depth是因为他是pixel-align Gaussian

24. StylizedGS

25. 4K4DGen

4K4DGen

得到多帧dynamic Panorama，再lift to 4d

26. ViewExtrapolator

ViewExtrapolator

用SVD做OOD NVS setting，reconstruction-based generation model可以参考denoising的design

27. NopoSplat

NoPoSplat

一方面是直接预测统一坐标系下的位置，另外一方面是使用了相机内参，DUSt3R以及其他算法由于不使用相机内参，会导致不同相机图像的FoV不同，比如相机长宽比例不同

28. GenXD

GenXD

很想cat3d，开源了一个很大的4d dataset来训这个模型

29. MVGenMaster

MVGenMaster: Scaling Multi-View Generation from Any Image via 3D Priors Enhanced Diffusion Model

viewcrafter+cat3d，开源了很大的scene dataset

30. Instruct-NeRF2NeRF

Instruct-NeRF2NeRF

采样出图片，用T&I diffusion进行edit后再更新3D field

31. ReconFusion

ReconFusion

Reconstructurion-based generation，先用sparse view得到Coarse NeRF field，再用3张input image对sample image进行refinement，将refinement前后梯度传给NeRF做update

和DreamFusion是一个团队的，想法上也是将梯度传给NeRF/3DGS field

Reconstruction-based generate会在quality上差一些，但是Consistency上好很多

32. See3D

See3D

model architecture上与MVDream应该是没什么区别的，主要是在data Scaling上的尝试

通过洗video data得到WebVid3D的数据集，这个数据集真的非常大，得到类似加强版的MVDream的Multiview DIffusion model

然后可以在warp&inpaint之类的task上去apply起来

Video generate

0. DiT

facebookresearch/DiT

UNets其实还是CNN-based的，DiT paper比较实验性质，将CA/In-Context/adaLN/adaLN-Zero四种结构都试了一次发现adaLN-Zero最好

DiT主要还是class-conditionalmodels，不是T2I(在Imagenet上训的)，后续工作使用DiT权重往往还是会在data上做一些列清洗

1. VideoCrafter

VideoCrafter2

VideoCrafter2在training strategy上做了update

训练策略很重要，apple有个工作就在解释VideoGen的Foundation model应该怎么训

1. MotionCtrl

MotionCtrl

将camera motion和object motion解耦开学(dimensionx)，分别用了两套数据分别训object和camera的Adapter

2. Pyramid Flow

Pyramid Flow (pyramid-flow.github.io)

通过类似VAR的结果不断做scale up(scale比较小的时候，token也比较少)

通过flow matching的Diffusion做高效videogen

3. ViewDiff

ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models

Facebook开源的喔，罕见

4. CameraCtrl

CameraCtrl

为每种Camera trajectory训个lora做Camera control

5. Collaborative Video Diffusion

https://collaborativevideodiffusion.github.io/

based上一篇Cameratrol，在训练上做了一些Multiview和time耦合的设计训模型

6. ViewCrafter

https://drexubery.github.io/ViewCrafter/

用Dust3R给Sparese view打个底，用SVD去refine点云

不过轨迹是预先定义好的，训的时候从25帧中抽1帧来refine剩余24帧

7. ReconX

ReconX: Reconstruct Any Scene from Sparse Views with Video Diffusion Model

类似Viewcrafter，加入3D点云解码作为UNet Condition

8. DynamiCrafter

https://doubiiu.github.io/projects/DynamiCrafter

用text/image的双流Attention，为了将image Embedding给align到text Embedding space中用了Q-Former

9. ToneCrafter

ToonCrafter: Generative Cartoon Interpolation (doubiiu.github.io)

10. SimDA

SimDA

11. FreeNoise/FreeU/FreeInit

FreeNoise

Free Lunch in Diffusion U-Net

FreeInit: Bridging Initialization Gap in Video Diffusion Models

12. Video LDM(align your latent)

nvidia/closed source

值得关注的是做tensor dimension的处理，ldm只能处理4 dimension的image，加入了两个Temporal layer实现了5 dimension的处理

后面Stability.ai开源的stable video DIffusion完全延用了这个结构(同一个作者)

13. Tune-A-Video

常用于editting task的codebase

Tune-A-Video

逻辑：在editting前进行DDIM inversion，再通过改变prompt进行denoising实现editting

训video DIffusion还是基于LDM做Finetune，具体做法是在UNet中加入adapter(加入ST-Attn)

14. AnimateDiff

AnimateDiff

提出了video Finetune的范式：

1. 第一阶段：通过LoRA拉进image和video frame的domain gap

2. 第二阶段：用video去训adapter

3. 第三阶段：通过LoRA学motion

4. Emu Video

Emu Video | Meta

好像没开源，自回归的方式一帧训出剩下全部帧

17. ZipLoRA

ZipLoRA

一个LoRA提供ID，另外一个LoRA提供Style

18. Matryoshka Diffusion model

apple/ml-mdm: Train high-quality text-to-image diffusion models in a data & compute efficient manner

套娃DIffusion，无需VAE

19. Pyramid Attention Broadcast

NUS-HPC-AI-Lab/VideoSys: VideoSys: An easy and efficient system for video generation

做加速生成的，通过共享Attention计算结果

20. Latte

Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation

第一批用DiT的video Generate，同期：Open-Sora/Open-Sora-plan，学术界追赶工业界hhhh

感觉Latte像是一篇技术报告，告诉你什么是最好的，不过latte对于video的token化还是比较有Insight的(时空tokenization)

21. Follow-Your-Pose

Follow Your Pose: Pose-Guided Text-to-Video Generation using Pose-Free Videos

两阶段训练策略

22. Follow-Your-Click

Follow-Your-Click

局部视频生成(open-domain regional image animation)，和两个text做CA，增强对motion control

23. Follow-Your-Handle

MagicStick

通过Sketch生成video，同时我们可以通过edit sketch进行video editting，包括放大缩小等等

(有点没看懂，可能不是sketch，和attention map有关，不过代码不开源我也没细看了)

24. Follow-Your-Emoji

Follow-Your-Emoji

做face-control会比做pose-control难很多，所以他提了个细粒度的face landmark且做了个数据集

25. Follow-Your-Canvas

Follow-Your-Canvas: Higher-Resolution Video Outpainting with Extensive Content Generation

过去做outpaint的工作只能做差不多1:1这种级别，Follow-Your-Canvas通过滑动窗口机制可以做到1:4的outpaint

26. CogVideoX

THUDM/CogVideo: text and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)

用DiT-backbone，不再只是让text做CA，而是参与SA+FFN，同时也用AdaLN设计让text/video对齐

同时也做了video data caption的data argument和训练上video-image joint training的训练策略

27. Lavie

LaVie

先用base model生成一个短时间+低分辨率的视频(16320 512)，再用两个超分模块先延时，再提高分辨率

28. MIMO

MIMO

将video解耦为三层：前置遮挡层，主体层，背景层，再进一步将主体层解耦为motion和appearance

这样相比直接scale up的方法可以做Controlable，同时也可以更容易做editing

29. Tora

Tora

通过Trajectory extractor(3D VAE)将traj信息注入到DiT架构中，训的时候先用密集光流再用稀疏轨迹

再将motion latent和video latent通过adaptive norm的方式结合在一起训DiT

有一个小的Insight：将两种information结合往往adaptive norm(自适应归一化)效果是比较好的

30. IV-mixed Sampler

IV-mixed-Sampler

Z-sampling的后续工作，从t2i扩展到了t2v

VideoGen由于training dataset low quality导致inference result low quality

image generate model在motion上做的很差

所以IVIV的denoise&inversion方式本质上是在做quality(image generation)&motion(video generation)d trade-off

31. SynCamMaster

SynCamMaster

在camera control的VideoGen越来越火，常见几个applicant：1. 电影制作 2. 4D reconstruction 3. 为具身提供数据

camera control的做法基本是在Finetune VideoGen backbone，加adapter或lora

这篇paper在Pipelinen还是很直接的，直接encode camera 外参和frame相加加入到DiT-based中

32. 3DTrajMaster

3DTrajMaster

在dataset的design上，用UE+打光获得360 scene date(我当时想用blender采集scene的发现没有)

也是通过data-driven的方式实现6 DoF control，即可以控制video id的朝向

在framework的design上，先对每个layer训LoRA，再将LoRA frozen住训Object Injector layer

有个有意思的地方：训练数据都是Synthesis那怎么生成real world data呢：通过降低LoRA的\alpha控制程度

其次是DDIM：前几个steps会将低频的Trajectory信息生成出来，后几个step就退化为标准的T2V降低计算开销恢复出高频信息

33. MOFA-Video

MOFA-Video

做hybrid control(trajectory箭头+人脸 landmark)，比如talkingface同时让背景动起来

从dense flow提取sparse flow，再用S2D转为dense flow进行生成

和MotionDreamer类似，但是MOFA更关注视觉质量，MotionDreamer更关注将sparse flow转为Dense Flow

34. MotionDreamer

Motion Dreamer

类似GPT4Motion，first frame-->middle frame feature map(depth/flow/segment)-->video

采用two-stage method，先生成causal condition再生成high quality video

主要在predict middle frame feature map中通过掩码建模等loss训的比较好

35. EvalCrafter

EvalCrafter

和VBench同期，对VideoGen perform 评估的工作

36. Cosmos

Cosmos

和Omnivarse左脚踩右脚，在1w块h100上训3个月，开源了DIffusion-based和AR-based 7B/14B

专门用Physical Synthesis data训的，但是很多case上也没有做的非常好，师兄和我说跑起来很慢，7B生成5s video要半小时

37. VidTok

VidTok

用2D+1D卷积的backbone和FSD的量化方式做的video encoder，对于各种setting都可以有比较好的performance

encoder classify: 1)continous and discrete latents 2)causal and non-causal 3)different video compression ratios(temporal&spatial)

4D generate

1. MAV3D(Make-A-Video3D)

MAV3D 未开源

2. Sync4D

Sync4D

保存A主体id信息，学B主体motion

3. 4DGen

4DGen: Grounded 4D Content Generation with Spatial-temporal Consistency

Video out of Pipeline，先有一个好的video再做4D，可以将appearance和motion给balance比较好

4. Diffusion4D

Diffusion4D

5. Gaussian-Flow

Gaussian-Flow

6. Deformable 3DGS

Deformable 3DGS

7. SC-GS

SC-GS: Sparse-Controlled Gaussian Splatting for Editable Dynamic Scenes

加入稀疏control points做控制

8. 4DGS

4DGS

分为6平面，后用MLP建模变化

9. STAG4D

STAG4D

用的是video-->multiview video-->SDS蒸馏到4D Gaussian field 范式

提了一些trick：1. 4DGS更新在densification上 2. 用关键帧提高Consistency上

10. Trans4D

Trans4D

通过MLLM规划到3DGS在每个时间点下变化函数/出现与否等物理控制实现高质量4D

11. DimensionX

DimensionX

用video generation+Camera control做3D/4D

通过data-driven学出S-Director/T-Director(LoRA)，将Temporal和spatial的decouple做的比较好

12. MotionGS

MotionGS

4D reconstruction常见几个数据集都是camera和object同时有motion，这里将optical flow decouple为camera flow&motion flow，用其中motion flow显式监督GS

Image generation

1. DreamBooth

DreamBooth

将image information蒸馏到text prompt中做subject-driven

2. Textual Inversion

textual-inversion

3. Cone2

Cones 2: Customizable Image Synthesis with Multiple Subjects

4. AnyDoor

AnyDoor

5. InstantID

InstantID

和IP-adapter很像，1. 将CLIP-image encoder换为face encoder 2. 加入landmarks分支控制

6. PersonalVideo

PersonalVideo

7. MotionDirector

MotionDirector

解耦appearance和motion

8. Make-Your-3D

Make-Your-3D: Fast and Consistent Subject-Driven 3D Content Generation (liuff19.github.io)

两个Condition给到两个不同model，可以做相互蒸馏拉到同一个Distribution

9. VideoBooth

VideoBooth

通过coarse-to-fine的design将image information注入，实现细粒度生成

coarse：通过加MLP层 2. fine：通过更新KV矩阵 10. DreamVideo

DreamVideo

11. Collaborative Diffusion

Collaborative Diffusion

只训Dynamic Diffuser控制多模态输入信号生成，类似给了个权重

12. ReVersion

ReVersion: Diffusion-Based Relation Inversion from Images

提出个relation Generation的new task

13. InstantID

InstantID

和IP-adapter很像，1. 将CLIP-image encoder换为face encoder 2. 加入landmarks分支控制

14. SD3

Stability-AI/sd3-ref

不再用UNet，用Transformer做high-resolution

15. IP-Adapter

IP-Adapter

design很直接，但是Image Encoder采用CLIP，生成效果难处细粒度信息

16. VAR(VIsual Autogressive Model)

FoundationVision/VAR nb，中nips best paper了

过去的工作AR：对patch做auto regress，但是这个其实非常破坏信息连续性

VAR是对不同resolution做auto regress，符合autogression定义且符合人类直觉

17. PixArt-alpha

PIXART-α

不是training from sketch，是用Imagenet训好的DiT做init，Finetune CA那一层

在model+data都都在了一些设计，在data上设计包括llm重整Caption等

18. RealCompo

RealCompo

通过layout和text的协同控制，实现control-quality的balance

19. IterComp

IterComp

构建Diffusion model gallery，通过reward的方式左脚踩右脚提高生成质量(类似MoE)

20. FlashFace

FlashFace

做customization的时候可以从text/image中学出高频信息

过去包括Dynamicrafter之类的工作都是将image feature投影到text space中作为condition，很自然id的高频信息学得不好

FlashFace则将face Embedding和text信息解耦开注入到UNet中

21. GDT(Group diffusion transformer)

22. In-Context LoRA

ali-vilab/In-Context-LoRA: Official repository of In-Context LoRA for Diffusion Transformers

DiT-based model本来就有in-context learning的能力，只是需要LoRA激发出来

提出了训练范式，将几个图拼在一起，再将几个prompt拼在一起进行训练

23. Multi-LoRA-Composition

Multi-LoRA Composition for Image Generation

通过LoRA Switch/LoRA Composite对LoRA进行组合，组合方法也不是LoRA Merge那样的权重加和

同时用VLM build了个Benchmark，这个是很值得学习的

24. ControlNet

ControlNet

类似hypernetwork的想法，用一个小网络去tune大网络

zero convolution的设计就是保证SD的backbone性能，zero_conv layer是learnable parameter

25. SDXL

SDXL

用两个text encoder将text Embedding concat在一起，同时使用级联的Diffusion model(base model+refiner)

26. SDXL-Turbo

Stability-AI/generative-models：Stability AI 的生成模型

加入模型蒸馏加速采样，通过GAN方式提高质量，小模型高性能

27. LinFusion

LinFusion

通过降低Attention机制计算复杂度实现高分辨率图片高效生成

28. U-DiT

U-DiT

DiT的计算开销太高，所以就提出了用UNet(整体上先两次downsample+两次upsample)+在Attention前对KVQ做downsample降低计算开销，方便scale up

29. DoRA

DoRA

将weight解耦为方向和大小(这篇有点没看懂)

30. UltraPixel

UltraPixel

通过low resolution latent feature提供global guidance，再refine高频信息

不断将latent feature给upscale到指定的shape作为high resolution generate的condition

31. HiDiffusion

HiDiffusion

先用RAU-Net(在第一次和最后一次upsample/downsample进行4倍下采样)生成轮廓，后用UNet生成高频信息

同时在MSW-MSA(modified shifted window multi-head self-attention)中将global attention替换为local attention降低计算开销

32. VAE

VAE

先对输入值进行压缩，从contiguous distribution中进行sampling，将sampling得到值进行decode

因为sampling的时候有随机性，所以有生成不一样图片的能力

33. VQVAE

VQVAE

维护一个codebook，在encoder得到feature map中寻找最接近codebook进行sample

相当于通过维护一个更小的codebook实现比VAE更进一步的压缩

34. BoundaryDiffusion

BoundaryDiffusion

tuning-free method都是在noise initialization和denoising trajectory上做design

BoundaryDiffusion定义了inversion和sample间的gap是一个环带，通过在环带法向量上走X个模长的距离实现Editing

35. COW

COW

在BoundaryDiffusion只能做Editing的基础上做subject-driven customization

通过mask的方式用已有id信息往外面推，实现subject-driven customization

注意subject-driven中id信息保存，但是背景信息如何控制也是分为text guide和image guide的

这里背景信息就是用text guide实现的，比较粗粒度

36. NoiseQuery

initial noise也需要被视为是prompt的一部分，和condition注入cross attention一样重要

先用guided-free方法生成noise library，再生成的时候选其中最接近要生成case的noise进行生成

这样无需加很多约束就可以做high quality generation

36. ToME

ToMe

我觉得这篇paper挺好的也挺本质的，他想解决generation model中attribution和object的mismatch problem

比如带眼镜的狗和带帽子的猫可以会生成图片：带帽子的狗和带眼镜的猫，这个就是mismatch

分析原因：Attention map的泄露问题，因为clip用双向注意力编码，所以object1会混入别的object2 attribution的Attention导致mismatch(attention泄露问题其实也是老生常谈的问题了)

by the way，过去我都没有很在意text encoder这个组件，这里HighLight一下：编码的结果是77*768的，如果不满77位就用[EOT]进行填充（很自然的，[EOT]也有全局的信息）

37. Golden Noise

Golden Noise

在noisequery中已经提出了initial noise也是prompt的一部分

38. Zigzag-Diffusion

Z sample

非常promoting的工作，用时间换空间，DDIM中每一步都先denoise再reverse

类似LLM中反思的机制，个人认为未来一年generate model中引入inference慢思考的大势所趋

39. Faster Diffusion

Faster Diffusion

通过PCA降维分析：encoder中step间变化不剧烈，decoder中step间变化剧烈

所以就想在一些time step间共享encoder，节省下encoder计算时间加速generation

这篇paper其实和NUS的DeepCache非常像区别在于DeepCache还共享Decoder(这里claim Decode很重要，我们不能共享Decoder)

40. SuppressEOT

SuppressEOT

41. SaRA

SaRA

改进Selective PEFT中GPU占用太高的问题

42. ConsisID

ConsisID

43. DeqIR

DeqIR

并行Diffusion sampling，提高DIffusion效率

44. Infinity

Infinity

45. MAE

MAE

46. MAR

Physical-Alignment

这个是我很关注的task所以专门加个分区写它

1. PhysDreamers

PhysDreamer

过去generate model都是condition-free/text condition的generate model，但是在physical-alignment里面我们关注action condition，其实会难很多

这里的就是用VideoGen生成的Video中pixel变化梯度回传到material field中进行更新

2. GPT4Motion

GPT4Motion: Scripting Physical Motions in Text-to-Video Generation via Blender-Oriented GPT Planning

过去video Diffusion很难做motion很大还能pyhsical-alignment

GPT4Motion将text转为Blender渲染的depth map+edge map，先在图片上和physic先align得很好，再保证video可以align得很好

3. ChronoMagic-Bench

ChronoMagic-Bench

4. MagicTime

MagicTime

Procedural Generate

1. Inifinigen

Infinigen

Infinigen相当于3D中Imagenet，而且是无限生成的

他不是从website上download Asset进行组合，是直接生成Asset进行组合，同时可以提供high-quality label之类的

2. Inifinigen Indoor

将Inifinigen扩展到了Indoor中，不过加入了很多约束条件(因为outdoor随便摆都make sense，但是Indoor 需要有结构)

用贪心算法对组合做约束

3. 3D-GPT

3D-GPT: 3D MODELING WITH LARGE LANGUAGE MODELS

基于Inifinigen上支持text to 3d

非常straight forward，类似和三个agent讨论得到python code，后在blender中建模，同时也claim自己能editting，但是这个工作没有开源

Rigging

1. Unsup3D

Unsup 3D

Shangzhe wu的derender framework中有三层重要假设：1. 对称 2. 层次(DINO feature) 3. low-rank basis

2. Derender

Derender

3. MagicPony

MagicPony

4. Farm3D

Farm3D

5. 3D-Fauna

3D-Fauna

6. Ponymation

Ponymation

Understanding

专门开个列表记录PointCloud主要是因为在sparse view的task上，PointCloud确实是个很好用的表征(可能是因为Dust3R)。而且后续做understand很多work都是based on Pointcloud的

所以记录一下PointCloud特别是PointCloud Foundation Model的文章

1. Point Transformer v1/v2/v3

PointTransformerV3

PTV3最强Insight：将Pointcloud这种离散3D Representation转为结构化数据类型

2. GPT4Scene

GPT4Scene

不在使用Pointcloud-based MLLM，而是使用Video/image-based MLLM(因为在更大data上Pretraining过)

再加入BEV和序号对应关系作为Prompt

我觉得这个后面会是一个趋势，因为没有这么多Pointcloud data进行Pretraining

Avatar

0. SMPL/SMPLX

SMPL

SMPL-X

1. FloRen

RGBD-based method

没开源代码

2. GaussianAvatar

Projectpage of GaussianAvatar

单目task，所以就简单使用裸体人pose模型

3. Animatable Gaussian

Projectpage of Animatable Gaussians

4. LayGA

LayGA's Project Page

5. Animatable And Relightable Gaussian

Projectpage of Animatable & Relightable Gaussians

6. GGHead

GGHead: Fast and Generalizable 3D Gaussian Heads

7. GPS-Gaussian

Projectpage of GPS-Gaussian

8. ID2albedo

id2albedo

R(反射率)=L(光照)*A(反照率)，从R结果中反推A本身就是ill-pose problem

所以ID2albedo引入大模型，通过ID信息提供race/skin/age等prior去解决ill-posed

引入Foundation model prior解决ill-pose是2D lift to 3D等问题常见的，这篇paper怎么引入的design是挺值得学习的

9. ID2Reflectance

id2reflectance

10. FaceEdit3D

FaceEdit3D:3D-Aware Face Editing via Warping-Guided Latent Direction Learning

11. GS-VTON

GS-VTON

12. HandCraft

HandCraft

将手部以外的地方mark起来，检测vanilla image手部key point和hand template key point对齐(通过缩放平移旋转)

再用template中control image通过controlnet做hand refinement

3DGS

1. DreamScene360

DreamScene360: Unconstrained Text-to-3D Scene Generation with Panoramic Gaussian Splatting

2. InstantSplat

InstantSplat: Sparse-view SfM-free Gaussian Splatting in Seconds

3. PGSR

PGSR: Planar-based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction

4. GeoGaussian

GeoGaussian: Geometry-aware Gaussian Splatting for Scene Rendering

将Gaussian分为复杂纹理的普通Gaussian和光滑纹理的压扁Gaussian，更新的时候也做不同的处理

5. SparseGS

SparseGS

注意看Pipeline中有个不太起眼的trick：Floater Pruning的部分，用双峰检测的方法进行剪枝

6. 3DGS-Enhancer

3DGS-Enhancer

用DL3DV中120个scene去Finetune VideoGen，是比较小的数据

小细节：VAE中decoder解码导致高频信息丢失，这里在Decoder部分做了一些design

7. WildGaussian/Wild-GS/GS-W

WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild

Wild-GS没开源，也没project-page

GS-W: Gaussian in the Wild

记录这几篇主要对遮挡的处理(in-the-wild task下经常要人扣除掉之类的)，这三篇工作都是用强大的foundation model(DINO/UNet)得到visibility mask实现扣除遮挡物

8. Binocular3DGS

Binocular3DGS

用双目深度估计代替单目深度估计，用立体匹配的方法用视差+内参估出深度，HighLight自己不用foundation model也能做的比用了Foundation model的工作做得好

同时剪枝的地方和SparseGS剪枝效果很相似，基于opacity的剪枝策略

9. FreGS

未开源，在频域上加loss

FreGS

10. LightGaussian

LightGaussian: Unbounded 3D Gaussian Compression with 15x Reduction and 200+ FPS

teacher model是高阶球谐系数，蒸馏给Student model是低阶球谐系数，压缩保存SH的空间

11. Analytic Splatting

Analytic-Splatting

12. Spec-Gaussian

Spec-Gaussian

受限于SH的性质，3DGS本身的性质是难以做高频信息的建模(镜面/反射)，将ASG+SH结合起来

其中SH学漫反射分量，ASG学镜面反射分量

同时加入Coarse-to-Fine加快收敛

13. StyleGaussian

StyleGaussian

将Gaussian给encode到feature space上，在feature space中做变化，再用3D CNN给decode回RGB

其实Stylize在2D里面已经做得比较好了，但是在3D中我们会HighLight mutliview consistency，这里用KNN-based 3D CNN进行多视角约束

同时在GS里面Embedding一些信息的做法是很值得学习的

14. GaussianEditor

GaussianEditor

先在3D model render出的multiview 2D image进行segment，将2D mask投影回3D space中Gaussian上(这个语义mark后面很多工作都在follow)

后续动态更新也会有语义追踪，所以其实它用的就是迭代式编辑

15. GaussianCtrl

GaussCtrl

16. DGE

DGE

先对key frame做edit，通过epipolar进行feature injection到all frame上作为condition

再对all frame做edit，注意他参考了GaussianEditor的做法，将mark反投影到Gaussian上

frozen后景，只改变前景

17. TIP-Editor

TIP-Editor

Dynamic

1. D-NeRF

Albert Pumarola - D-NeRF

很好的思路，只用一个MLP学(RGB,\sigma,motion)的信息太难了

先用一个MLP学出motion，将motion和原来的input给concat耦合在一起，再用一个MLP学(RGB,\sigma)

2. Neural Scene Flow Fields

cs.cornell.edu/~zl548/NSFF/

其实这个思路直接用来Gaussian这种显式表征上就很好做了

3. HexPlane

HexPlane

解耦成6planes，3个Static planes，3个Dynamic planes，可以将motion和appearance分开学

4. K-Planes

K-Plane

5. Gaussian-Flow

Gaussian-Flow

claim自己能做实时渲染

Mesh

这里topic下HighLight的不是extract mesh/mesh reconstruction，而是mesh generation(我比较看好这个，而且工业界很多创业公司也在做这个)

1. PolyGen

anshulcgm/polygen: Pytorch Implementation of Polygen

2. MeshGPT

lucidrains/meshgpt-pytorch: Implementation of MeshGPT, SOTA Mesh generation using Attention, in Pytorch(unofficial code)

3. MeshXL

MeshXL

4. LLaMA-Mesh

LLaMA-Mesh

Mesh本身就是Symbolic的，可以将mesh编码为纯文本的格式

这篇paper就是用Objaverse的mesh和text align在一起然后Finetune LLama-mesh

其实训的数据量不大，所以在Objaverse的domain以外的自然performance不佳
5. Surf-D
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
Surf-D
Depth
0. MiDaS
MiDaS
将不同scene data中depth进行Normalization，实现大数据上训练
Marigold

添加图片注释，不超过 140 字（可选）
marigold
看到另外一个做classification的工作也是类似这样，将Diffusion预测的noise和vanilla noise做loss，回传更新Diffusion
这种生成式的方法整体Geometry不错，detail也不错， sy

5. Surf-D

Surf-D

Depth

0. MiDaS

MiDaS

将不同scene data中depth进行Normalization，实现大数据上训练

1. Marigold

marigold

看到另外一个做classification的工作也是类似这样，将Diffusion预测的noise和vanilla noise做loss，回传更新Diffusion

这种生成式的方法整体Geometry不错，detail也不错，但是和gt存在很大gap

2. DepthAnythingV2

Depth Anything V2

主要在HighLight用semi-supervised方法，先用有label data训teacher model给unlabel data打pseudo label，再用pseudo label训Student model

非常promoting，再很多领域RGB都是没有depth/..等gt condition的，这个时候我们就需要做知识蒸馏之类的将unlabel data用起来

3. DepthCrafter

DepthCrafter

4. D3RoMa

D3RoMa

双目深度估计的sota

5. Metric3D

Metric3D

注意区分绝对深度&相对深度：类似MiDaS之类的需要对深度进行Normalization的一定是相对深度估计

Normal

1. GeoWizard

GeoWizard

将Depth和Normal两个模态放在generate model里面一起学

缺点是不鲁棒，受random seed的initialization影响很大

2. StableNormal

StableNormal

针对GeoWizard初始化不鲁棒的问题提先用YOSO做initialization再用SG-DRN对Normal做refinement

提供data scale up和DINO强大backbone进行enhance performance

by the way，DINO被用来很多generate model中作为condition

Relight/Inverse Render(IR)

1. GS-IR

GS-IR

Autonomous Driving

Autonomous Driving的background一定时序的，类似4D，所以整体建模时序就只有两类 1. Fusion-based(建模多帧融合) 2. Streaming-based(建模变化量)

1. DrivingWorld

DrivingWorld

对orientation/location/image分别tokenization后，通过fusion module对时序和帧内information进行fusion

用autogression model进行prediction，值得注意的是autogression world只做单帧的prediction降低计算开销

2. DOME

DOME

用DiT-based generation生成next frame Occupancy space，同时用VAE compress Occupancy space performance优于discrete VQ-VAE

同时在data design上，现有data size太小而且不够diverse(往往都是直线)，对于scene Trajectory进行resample得到large size&diversity Occupancy data

3. GaussianWorld

GaussianWorld

使用Streaming范式建模，同时用Gaussian分层表征scene

4. DynamicCity

DynamicCity

不是很看得懂这种Occ generation，以前ECCV也看到过一篇

embodied AI

1. EgoExoLearn

EgoExoLearn

2. EgoInstructor

EgoInstructor

3. Vinci

Vinci

Tool

1. Videotuna

VideoTuna: Let's Finetune Video Generation Models!

qifeng组的工作，可以支持t2v/i2v model的inference&Finetune

inference：CoVideoX/OpenSora/VideoCrafter/DynamiCrafter/Flux

Finetune：DynamiCrafter/OpenSora/Videocrafter(LoRA)/CogVideoX

2. gsplat

GSPLAT

基本都用这个库写vanilla Gaussian training和viewer