ICLR 2025｜高效重建几何精准的大规模复杂三维场景，中科院提出CityGaussianV2
是否还在担心大规模场景训练和压缩耗时太长、显存开销太大？是否还在苦恼重建出的建筑物和道路表面破碎不堪？是否还在困扰如何定量衡量大规模场景几何重建的精确程度？
ICLR 2024 | 单图三维重建数字虚拟人，浙大&字节提出Real3D-Portrait算法
近期虚拟人方面的应用如同雨后春笋一般涌现出来。你是否在很多 App 中，看到了 AIGC 让单张照片开口说话的能力？尽管已经能够拥有清晰的画质和准确的口型，但现有的单图驱动虚拟人似乎还差了一点：呈现的结果中说话人往往采用和原图中说话人接近的头部姿态，无法像真人一样在画面中自由地运动。这是因为目前采用的技术无法对图片中说话人在 3D 世界中进行建模，因此在大姿态驱动的情况下会出现效果急剧下降的问题。
ICLR 2024 | 首个零阶优化深度学习框架，MSU联合LLNL提出DeepZero
本文是一篇关于提高零阶优化的扩展性的研究，代码已开源，论文已被 ICLR 2024 接收。
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 “DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training”，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。
