[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-SkalskiP--top-cvpr-2023-papers":3,"tool-SkalskiP--top-cvpr-2023-papers":61},[4,18,26,36,44,52],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",141543,2,"2026-04-06T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":10,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":53,"name":54,"github_repo":55,"description_zh":56,"stars":57,"difficulty_score":10,"last_commit_at":58,"category_tags":59,"status":17},4292,"Deep-Live-Cam","hacksider\u002FDeep-Live-Cam","Deep-Live-Cam 是一款专注于实时换脸与视频生成的开源工具，用户仅需一张静态照片，即可通过“一键操作”实现摄像头画面的即时变脸或制作深度伪造视频。它有效解决了传统换脸技术流程繁琐、对硬件配置要求极高以及难以实时预览的痛点，让高质量的数字内容创作变得触手可及。\n\n这款工具不仅适合开发者和技术研究人员探索算法边界，更因其极简的操作逻辑（仅需三步：选脸、选摄像头、启动），广泛适用于普通用户、内容创作者、设计师及直播主播。无论是为了动画角色定制、服装展示模特替换，还是制作趣味短视频和直播互动，Deep-Live-Cam 都能提供流畅的支持。\n\n其核心技术亮点在于强大的实时处理能力，支持口型遮罩（Mouth Mask）以保留使用者原始的嘴部动作，确保表情自然精准；同时具备“人脸映射”功能，可同时对画面中的多个主体应用不同面孔。此外，项目内置了严格的内容安全过滤机制，自动拦截涉及裸露、暴力等不当素材，并倡导用户在获得授权及明确标注的前提下合规使用，体现了技术发展与伦理责任的平衡。",88924,"2026-04-06T03:28:53",[14,15,13,60],"视频",{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":87,"forks":88,"last_commit_at":89,"license":90,"difficulty_score":91,"env_os":92,"env_gpu":93,"env_ram":93,"env_deps":94,"category_tags":97,"github_topics":98,"view_count":32,"oss_zip_url":107,"oss_zip_packed_at":107,"status":17,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":111},4428,"SkalskiP\u002Ftop-cvpr-2023-papers","top-cvpr-2023-papers","This repository is a curated collection of the most exciting and influential CVPR 2023 papers. 🔥 [Paper + Code]","top-cvpr-2023-papers 是一个精心整理的开源资源库，汇集了 2023 年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）中最具影响力和创新性的论文。面对当年高达九千多篇的投稿量，研究人员往往难以在短时间内筛选出高质量成果，而该仓库通过人工策展，帮助用户快速锁定领域内的“精华”内容。\n\n它主要解决了学术信息过载的问题，将分散的研究成果按主题（如图像分割、3D 重建、神经辐射场 NeRF 及生成式 AI 等）分类呈现。每个条目不仅提供论文标题，还直接链接到对应的代码仓库和 arXiv 原文，实现了“论文 + 代码”的一站式获取，极大降低了复现前沿算法的门槛。\n\n这款工具非常适合计算机视觉领域的研究人员、AI 工程师以及希望追踪技术前沿的学生使用。无论是需要寻找灵感的研究者，还是想要落地最新模型的开发者，都能从中高效获益。其独特亮点在于持续更新的维护机制（涵盖 2023 至 2025 年系列）以及对多模态、通用分割等热门方向的敏锐捕捉，让使用者能轻松掌握行业技术脉搏，无需在海量文献中盲目摸索。","![visitor badge](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSkalskiP_top-cvpr-2023-papers_readme_1948648f7d26.png)\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch1 align=\"center\">top CVPR 2023 papers\u003C\u002Fh1>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2023-papers\">2023\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2024-papers\">2024\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2025-papers\">2025\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003C\u002Fbr>\n    \u003Cimg width=\"600\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSkalskiP_top-cvpr-2023-papers_readme_a655afc2ce16.png\" alt=\"vancouver\">\n    \u003C\u002Fbr>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 👋 hello\n\nComputer Vision and Pattern Recognition is a massive conference. In **2023** alone, **9,155** papers were submitted, and **2,359** were accepted. I created this repository to help you search for crème de la crème of CVPR publications. If the paper you are looking for is not on my short list, take a peek at the full [list](https:\u002F\u002Fcvpr.thecvf.com\u002FConferences\u002F2023\u002FAcceptedPapers) of accepted papers.\n\n## 🗞️ papers\n\n\u003C!--- AUTOGENERATED_COURSES_TABLE -->\n\u003C!---\n   WARNING: DO NOT EDIT THIS TABLE MANUALLY. IT IS AUTOMATICALLY GENERATED.\n   HEAD OVER TO CONTRIBUTING.MD FOR MORE DETAILS ON HOW TO MAKE CHANGES PROPERLY.\n-->\n| **topic** | **title** | **repository \u002F paper** |\n|:---------:|:---------:|:----------------------:|\n| Segmentation | OneFormer: One Transformer To Rule Universal Image Segmentation |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSHI-Labs\u002FOneFormer?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSHI-Labs\u002FOneFormer) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.06220-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.06220)|\n| Segmentation | X-Decoder: Generalized Decoding for Pixel, Image and Language |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fmicrosoft\u002FX-Decoder?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FX-Decoder) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2212.11270-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2212.11270)|\n| Segmentation and Generative AI | Images Speak in Images: A Generalist Painter for In-Context Visual Learning |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fbaaivision\u002FPainter?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaaivision\u002FPainter) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2212.02499-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2212.02499)|\n| Segmentation | PACO: Parts and Attributes of Common Objects |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ffacebookresearch\u002Fpaco?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fpaco) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2301.01795-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2301.01795)|\n| Segmentation | Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Mask-adapted CLIP |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ffacebookresearch\u002Fov-seg?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fov-seg) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2210.04150-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2210.04150)|\n| NeRF | DynIBaR: Neural Dynamic Image-Based Rendering |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fgoogle\u002Fdynibar?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fdynibar) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.11082-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.11082)|\n| 3D | Vid2Avatar: 3D Avatar Reconstruction from Videos in the Wild via Self-supervised Scene Decomposition |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FMoyGcc\u002Fvid2avatar?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMoyGcc\u002Fvid2avatar) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2302.11566-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2302.11566)|\n| Generative AI | 3D-aware Conditional Image Synthesis |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fdunbar12138\u002Fpix2pix3d?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdunbar12138\u002Fpix2pix3d) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2302.08509-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2302.08509)|\n| 3D | 3D Human Mesh Estimation from Virtual Markers |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FShirleyMaxx\u002FVirtualMarker?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShirleyMaxx\u002FVirtualMarker) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2303.11726-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.11726)|\n| Transfer Learning | A Data-Based Perspective on Transfer Learning |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FMadryLab\u002Fdata-transfer?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMadryLab\u002Fdata-transfer) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2207.05739-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.05739)|\n| Segmentation | Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FNVlabs\u002FODISE?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002FODISE) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2303.04803-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.04803)|\n| Generative AI | DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fgoogle\u002Fdreambooth?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fdreambooth) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2208.12242-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2208.12242)|\n| Generative AI | InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ftimothybrooks\u002Finstruct-pix2pix?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftimothybrooks\u002Finstruct-pix2pix) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.09800-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.09800)|\n| Generative AI | High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fyu-takagi\u002FStableDiffusionReconstruction?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyu-takagi\u002FStableDiffusionReconstruction) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2306.11536-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2306.11536)|\n| Benchmarking | Beyond mAP: Towards better evaluation of instance segmentation |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Frohitrango\u002Fbeyond-map?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frohitrango\u002Fbeyond-map) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2207.01614-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.01614)|\n| NeRF | SPIn-NeRF: Multiview Segmentation and Perceptual Inpainting with Neural Radiance Fields |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSamsungLabs\u002FSPIn-NeRF?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSamsungLabs\u002FSPIn-NeRF) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.12254-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.12254)|\n| 3D | Omni3D: A Large Benchmark and Model for 3D Object Detection in the Wild |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ffacebookresearch\u002Fomni3d?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fomni3d) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2207.10660-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.10660)|\n| 3D | ECON: Explicit Clothed humans Optimized via Normal integration |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FYuliangXiu\u002FECON?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYuliangXiu\u002FECON) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2212.07422-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2212.07422)|\n| 3D | NeuralLift-360: Lifting An In-the-wild 2D Photo to A 3D Object with 360° Views |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FVITA-Group\u002FNeuralLift-360?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVITA-Group\u002FNeuralLift-360) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.16431-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.16431)|\n\u003C!--- AUTOGENERATED_COURSES_TABLE -->\n\n## 🦸 contribution\n\nWe would love your help in making this repository even better! If you know of an amazing paper that isn't listed\nhere, or if you have any suggestions for improvement, feel free to open an\n[issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2023-papers\u002Fissues) or submit a\n[pull request](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2023-papers\u002Fpulls).\n","![访客徽章](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSkalskiP_top-cvpr-2023-papers_readme_1948648f7d26.png)\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch1 align=\"center\">CVPR 2023 年顶级论文\u003C\u002Fh1>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2023-papers\">2023\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2024-papers\">2024\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2025-papers\">2025\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003C\u002Fbr>\n    \u003Cimg width=\"600\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSkalskiP_top-cvpr-2023-papers_readme_a655afc2ce16.png\" alt=\"温哥华\">\n    \u003C\u002Fbr>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 👋 你好\n\n计算机视觉与模式识别大会规模宏大。仅在 **2023** 年，就有 **9,155** 篇论文投稿，最终 **2,359** 篇被接收。我创建了这个仓库，旨在帮助大家查找 CVPR 会议中最顶尖的论文。如果您想找的论文未列入我的精选列表，不妨查看完整的 [接收论文列表](https:\u002F\u002Fcvpr.thecvf.com\u002FConferences\u002F2023\u002FAcceptedPapers)。\n\n## 🗞️ 论文\n\n\u003C!--- AUTOGENERATED_COURSES_TABLE -->\n\u003C!---\n   警告：请勿手动编辑此表格。它将自动更新。\n   有关如何正确进行更改的详细信息，请参阅 CONTRIBUTING.MD。\n-->\n| **主题** | **标题** | **仓库 \u002F 论文** |\n|:---------:|:---------:|:----------------------:|\n| 分割 | OneFormer：一个Transformer通吃通用图像分割任务 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSHI-Labs\u002FOneFormer?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSHI-Labs\u002FOneFormer) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.06220-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.06220)|\n| 分割 | X-Decoder：面向像素、图像和语言的通用解码框架 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fmicrosoft\u002FX-Decoder?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FX-Decoder) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2212.11270-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2212.11270)|\n| 分割与生成式AI | 图像用图像说话：用于上下文视觉学习的通用画家模型 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fbaaivision\u002FPainter?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaaivision\u002FPainter) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2212.02499-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2212.02499)|\n| 分割 | PACO：常见物体的部件与属性 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ffacebookresearch\u002Fpaco?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fpaco) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2301.01795-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2301.01795)|\n| 分割 | 基于掩码适配CLIP的开放词汇语义分割 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ffacebookresearch\u002Fov-seg?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fov-seg) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2210.04150-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2210.04150)|\n| NeRF | DynIBaR：基于神经网络的动态图像渲染 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fgoogle\u002Fdynibar?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fdynibar) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.11082-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.11082)|\n| 3D | Vid2Avatar：通过自监督场景分解从野外视频重建3D虚拟化身 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FMoyGcc\u002Fvid2avatar?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMoyGcc\u002Fvid2avatar) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2302.11566-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2302.11566)|\n| 生成式AI | 3D感知的条件图像合成 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fdunbar12138\u002Fpix2pix3d?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdunbar12138\u002Fpix2pix3d) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2302.08509-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2302.08509)|\n| 3D | 基于虚拟标记的3D人体网格估计 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FShirleyMaxx\u002FVirtualMarker?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FShirleyMaxx\u002FVirtualMarker) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2303.11726-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.11726)|\n| 迁移学习 | 基于数据的迁移学习视角 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FMadryLab\u002Fdata-transfer?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMadryLab\u002Fdata-transfer) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2207.05739-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.05739)|\n| 分割 | 基于文本到图像扩散模型的开放词汇全景分割 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FNVlabs\u002FODISE?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVlabs\u002FODISE) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2303.04803-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.04803)|\n| 生成式AI | DreamBooth：针对特定主体生成的文本到图像扩散模型微调 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fgoogle\u002Fdreambooth?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fdreambooth) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2208.12242-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2208.12242)|\n| 生成式AI | InstructPix2Pix：学习遵循图像编辑指令 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ftimothybrooks\u002Finstruct-pix2pix?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftimothybrooks\u002Finstruct-pix2pix) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.09800-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.09800)|\n| 生成式AI | 基于潜扩散模型和人类脑活动的高分辨率图像重建 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fyu-takagi\u002FStableDiffusionReconstruction?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyu-takagi\u002FStableDiffusionReconstruction) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2306.11536-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2306.11536)|\n| 基准测试 | 超越mAP：迈向更好的实例分割评估 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Frohitrango\u002Fbeyond-map?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frohitrango\u002Fbeyond-map) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2207.01614-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.01614)|\n| NeRF | SPIn-NeRF：利用神经辐射场实现多视角分割与感知修复 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSamsungLabs\u002FSPIn-NeRF?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSamsungLabs\u002FSPIn-NeRF) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.12254-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.12254)|\n| 3D | Omni3D：面向野外3D目标检测的大规模基准与模型 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Ffacebookresearch\u002Fomni3d?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fomni3d) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2207.10660-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.10660)|\n| 3D | ECON：通过法线积分优化的显式着装人体模型 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FYuliangXiu\u002FECON?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYuliangXiu\u002FECON) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2212.07422-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2212.07422)|\n| 3D | NeuralLift-360：将野外2D照片提升为具有360°视角的3D对象 |  [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FVITA-Group\u002FNeuralLift-360?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVITA-Group\u002FNeuralLift-360) [![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2211.16431-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.16431)|\n\u003C!--- AUTOGENERATED_COURSES_TABLE -->\n\n## 🦸 贡献\n\n我们非常欢迎您的帮助，让这个仓库变得更加完善！如果您知道这里尚未列出的优秀论文，或者有任何改进建议，欢迎随时提交\n[issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2023-papers\u002Fissues) 或者发起\n[pull request](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Ftop-cvpr-2023-papers\u002Fpulls)。","# top-cvpr-2023-papers 快速上手指南\n\n`top-cvpr-2023-papers` 并非一个可安装的软件库或框架，而是一个**精选论文与代码资源索引仓库**。它汇集了 CVPR 2023 会议中最具影响力的计算机视觉论文，并提供了对应的 GitHub 代码库和 arXiv 论文链接。\n\n本指南将指导你如何利用该列表快速找到所需资源并运行相关项目。\n\n## 环境准备\n\n由于本仓库仅包含资源链接，**无需安装本仓库本身**。你需要根据具体想运行的论文项目，准备相应的本地环境。\n\n### 通用系统要求\n大多数 CVPR 2023 的深度学习项目通常需要以下基础环境：\n- **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 18.04\u002F20.04) 或 macOS\n- **Python**: 3.8 或更高版本\n- **GPU**: NVIDIA 显卡（推荐显存 8GB 以上），需安装对应的 CUDA 和 cuDNN\n- **包管理器**: `pip` 或 `conda` (推荐 Miniconda)\n\n### 前置依赖\n在克隆具体论文的代码库之前，建议预先安装通用的深度学习基础库：\n```bash\npip install torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu118\npip install opencv-python pillow matplotlib tqdm\n```\n> **提示**：国内用户可使用清华源加速 PyTorch 安装：\n> ```bash\n> pip install torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 获取资源步骤\n\n本仓库的使用方式是“查阅 -> 跳转 -> 克隆”。\n\n1. **浏览论文列表**\n   访问仓库页面或直接查看 [Accepted Papers 列表](https:\u002F\u002Fcvpr.thecvf.com\u002FConferences\u002F2023\u002FAcceptedPapers)，找到你感兴趣的主题（如 Segmentation, NeRF, Generative AI 等）。\n\n2. **定位目标项目**\n   在表格中找到对应论文的 **repository \u002F paper** 列，点击 GitHub 图标进入官方代码库。\n\n3. **克隆代码库**\n   进入具体的论文 GitHub 页面后，执行以下命令克隆代码（以 `OneFormer` 为例）：\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSHI-Labs\u002FOneFormer.git\n   cd OneFormer\n   ```\n   > **国内加速**：如果 GitHub 克隆速度慢，可使用 Gitee 镜像（若作者同步了）或通过代理加速，或使用国内镜像站克隆：\n   > ```bash\n   > git clone https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fmirror\u002FOneFormer.git  # 示例，需确认具体项目是否有镜像\n   > ```\n\n## 基本使用示例\n\n每个论文项目的具体使用方法不同，请严格参照该项目根目录下的 `README.md` 或 `INSTALL.md`。以下为通用流程示例：\n\n### 示例：运行一个分割模型 (以 OneFormer 为例)\n\n1. **创建虚拟环境**\n   ```bash\n   conda create -n oneformer python=3.9\n   conda activate oneformer\n   ```\n\n2. **安装项目依赖**\n   通常项目会提供 `requirements.txt`：\n   ```bash\n   pip install -r requirements.txt\n   ```\n   部分项目可能需要编译 CUDA 扩展：\n   ```bash\n   python setup.py build develop\n   ```\n\n3. **下载预训练权重**\n   根据项目文档下载 `.pth` 权重文件并放入指定目录。\n\n4. **运行推理或训练**\n   执行项目提供的脚本：\n   ```bash\n   python demo\u002Fdemo.py --config-file configs\u002Foneformer\u002Foneformer_r50.yaml --input input.jpg --output output\u002F\n   ```\n\n### 核心建议\n- **阅读原文档**：每个项目的依赖和启动命令差异巨大，务必以该项目自身的 README 为准。\n- **关注 Issue**：如果在运行特定论文代码时遇到问题，优先在该代码库的 Issues 中搜索解决方案。\n- **数据准备**：大多数项目需要手动下载数据集（如 COCO, ADE20K），请提前准备好数据路径。","某计算机视觉算法团队的资深研究员正致力于为新一代自动驾驶感知系统寻找最前沿的图像分割与 3D 重建方案，以解决复杂路况下的识别难题。\n\n### 没有 top-cvpr-2023-papers 时\n- **信息过载难筛选**：面对 CVPR 2023 接收的 2359 篇论文，研究人员需耗费数天在海量列表中人工翻阅，极易遗漏关键成果。\n- **代码复现成本高**：找到心仪的论文后，往往需要单独去 GitHub 或 arXiv 搜索对应代码库，常遇到链接失效或未开源的情况，验证想法受阻。\n- **技术视野受限**：难以快速跨领域（如从分割跳转到 NeRF 或生成式 AI）发现潜在的融合创新点，导致技术方案局限于传统路径。\n- **追踪更新滞后**：缺乏统一的 curated 列表，团队无法及时知晓哪些论文已成为社区热点（\"crème de la crème\"），影响技术选型的时效性。\n\n### 使用 top-cvpr-2023-papers 后\n- **精准锁定顶刊**：直接查阅按主题分类的精选列表，几分钟内即可定位到如 OneFormer 或 X-Decoder 等具有影响力的核心论文。\n- **一键获取资源**：每个条目均附带经过验证的 GitHub 仓库和 arXiv 链接，实现了“论文 + 代码”的无缝对接，大幅缩短环境搭建时间。\n- **激发跨界灵感**：通过浏览 Segmentation 与 Generative AI 等交叉领域的整理，迅速发现如 Painter 这类通用视觉学习的新范式，拓宽了架构设计思路。\n- **高效技术决策**：依托社区星标和精选背书，团队能快速评估技术成熟度，果断将 DynIBaR 等前沿动态渲染技术纳入下一代系统预研。\n\ntop-cvpr-2023-papers 通过将海量学术成果转化为结构化的工程资源，极大地压缩了从理论调研到代码落地的周期。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSkalskiP_top-cvpr-2023-papers_cd58e516.png","SkalskiP","Piotr Skalski","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FSkalskiP_4b8675f3.jpg","Open Source Lead @roboflow | Founder @ makesense.ai","@roboflow","127.0.0.1","piotr.skalski92@gmail.com","skalskip92","https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FSkalskiP","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP",[83],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",100,650,62,"2026-03-27T10:23:12","CC0-1.0",1,"","未说明",{"notes":95,"python":93,"dependencies":96},"该仓库本身不包含可运行的代码或环境配置要求，它仅是一个 CVPR 2023 顶级论文的索引列表。表格中列出的每个项目都链接到独立的 GitHub 仓库和 arXiv 论文，具体的运行环境、依赖库及硬件需求需参考各个独立项目的说明文档。",[],[35,15],[99,100,101,102,103,104,105,106],"computer-vision","cvpr","cvpr2023","image-segmentation","object-detection","paper","transformers","vision-and-language",null,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T22:02:09.778959",[],[]]