1.
Introduction
动画3D管线 - 3DMesh的驱动
2.
基于骨骼代理的Mesh的驱动
2.1.
骨骼动作先验
2.2.
基于离散表示的骨骼动作生成
2.3.
基于连续表示的骨骼动作生成
2.3.1.
文生动作
2.3.1.1.
基于Diffusion的文生动作
2.3.1.2.
基于Mamba的文生动作
2.4.
基于视觉的人类骨骼动作捕捉HPE
2.5.
facial and expression
2.6.
Human Motion Generation: A Survey
3.
无代理的Mesh驱动
动画3D管线 - Nerf驱动
4.
NerfAnimation
动画3D管线 - 3DGS的驱动
5.
3DGS VS. Nerf
6.
动态3DGS
7.
静态3DGS
7.1.
基于静态3DGS的4D重建
7.2.
静态3DGS驱动
8.
A Survey on 3D Gaussian Splatting
9.
Animal Generation
动画2D管线 - 像素的驱动，可控视频生成
10.
Introduction
11.
Video Generation
11.1.
闭源T2V大模型
11.2.
开源T2V基模型
11.3.
Works Based on T2I 基模型
11.4.
Works Based on T2V 基模型
11.5.
Storyboard
11.6.
Long video generation/Storyboard
11.7.
Multimodal-guided generation
11.8.
Human Video Generation
12.
Video Editing
12.1.
Tuning-based
12.2.
Training-free
12.3.
Controlled Editing
12.4.
3D-Aware
12.5.
Other Guidance
13.
评价指标
动画2D管线 - 2D图形的驱动
14.
2D图形驱动
通用AI技术
15.
PINN系列
16.
NeurIPS 2024 Flow Matchig Turorial
16.1.
Flow Matching Basics
16.2.
Flow Matching Advanced Designs
16.3.
Model Adaptation
16.4.
Generator Matching and Discrete Flows
17.
Introduction
18.
Fundamentals
18.1.
Denoising Diffusion Probabilistic Models
18.2.
Score-based Generative Modeling with Differential Equations
18.3.
Accelerated Sampling
18.4.
Conditional Generation and Guidance
18.5.
Summary
19.
T2I 基模型
20.
Image Applications Based on 基模型
20.1.
图像生成/编辑
20.2.
图像去噪/图像超分/图像补全
20.3.
大图生成
21.
3D Applications Based on Diffusion
21.1.
基于T2I基模型
21.2.
基于不同视角的3D生成
21.3.
新视角合成
21.4.
3D重建
21.5.
3D编辑
22.
Safety and limitations of diffusion models
23.
Large Multimodal Models Notes on CVPR 2023 Tutorial
24.
生成模型
Others
25.
数据集
26.
More
Views
27.
2025.9.3骨骼动作生成
28.
2025.9.14骨骼动作离散编码
29.
2025.9.20视频可控生成
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Mamba
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2025.5.15
Dyadic Mamba: Long-term Dyadic Human Motion Synthesis
文生超长序列双人动作
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2025
Motion Mamba: Efficient and Long Sequence Motion Generation
– 双模块去噪U-Net：
• 分层时序Mamba
• 双向空间Mamba
– 未展示短序列性能
– 模型泛化能力未验证