神经渲染
p0lyfish.github.io
VOODOO 3D是专注于3D感知头部重现的技术展示站点，核心提供高保真的一次性头部重建与表情迁移服务，支持视图一致的3D渲染输出。其核心功能包括单张图像头部3D重建、实时表情迁移驱动、多视图全息适配渲染，可将任意用户的头部图像转换为可驱动的3D数字资产。目标用户覆盖计算机视觉研究者、元宇宙内容开发者、全息会议系统研发人员、数字人制作从业者等群体，可应用于3D远程会议场景的数字人生成、虚拟偶像表情驱动、影视数字替身快速制作、AR/VR用户头像定制等多种需求场景。
gamengen.github.io
GameNGen是基于神经模型开发的游戏引擎技术演示站点，核心定位为展示AI驱动的游戏实时交互与内容生成技术能力。核心功能包括《DOOM》游戏神经模拟交互演示、双阶段训练框架技术说明、模拟画质与真实游戏对比测试展示，面向游戏开发从业者、AI生成技术研究者、游戏技术爱好者群体，可用于技术调研、学术参考、前沿游戏技术体验等场景。该引擎能够实现复杂游戏环境的实时交互输出，长序列生成过程中画质稳定性表现良好，为未来AI原生游戏的开发路径提供了可参考的技术方案。
cs.stanford.edu
Wild2Avatar是斯坦福大学团队研发的神经渲染技术项目网站，核心定位于解决野外单目视频中被遮挡人体的完整外观渲染问题。核心功能包括三部分场景分解技术、遮挡-人体-背景分离算法、高完整度人体模型重建输出。目标用户覆盖计算机视觉研究者、动画制作人员、智能监控开发人员、AR/VR内容开发者等群体。可应用于复杂街景下的行人姿态还原、影视剧拍摄中被遮挡演员的动作补全、安防监控中被遮挡目标的身份识别、AR交互场景中现实障碍物后的人体模型渲染等多种场景，为真实复杂环境下的人体视觉信息提取提供技术支撑。
buaavrcg.github.io
BakedAvatar是面向实时神经头像合成领域的技术项目站点，核心是可兼容标准多边形光栅化流水线的神经头像表示方案。该项目提供了完整的三阶段神经头像合成技术框架，支持从单眼视频生成4D动态头像，可实现表情编辑、视角合成等操作。目标用户覆盖计算机图形学研究人员、游戏开发人员、虚拟人制作从业者、数字内容创作者、高校计算机相关专业学生等群体，可应用于实时虚拟人驱动、影视角色制作、VR/AR虚拟形象生成、人脸动画效果研发等多种场景，为降低实时神经头像的部署门槛提供了技术路径。
snuvclab.github.io
Chupa是面向3D内容创作领域的3D人体生成工具，由相关实验室研发推出，核心是结合扩散模型与神经渲染技术搭建的自动化生成流水线。其核心功能包括基于SMPL-X网格生成高质量人体网格、支持未见过的人体姿态泛化生成、输出具备高还原度的3D人体资源。目标用户覆盖3D建模师、游戏开发者、动画制作人员、数字人创作者、影视特效从业者以及计算机视觉相关研究人员，可应用于游戏角色批量制作、动画人体资产快速生成、数字人内容创作、学术研究人体数据集构建等多个场景，帮助用户降低3D人体建模的时间成本。