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Lecture 1: Introduction to 3D Computer Vision
Lecture 2.1: Image Formation
Lecture 2.2: Rotations
Lecture 3: Classical Reconstruction Methods
Lecture 4: From Classical to Modern Stereo Vision and Depth Estimation
Lecture 5: Surface Reconstruction and Procrustes Alignment
Lecture 6.1: Neural Fields
Lecture 6.2: Point Cloud Processing
Lecture 7: Neural Radiance Fields (NeRF)
Lecture 8: 3D Gaussian Splatting
Lecture 9: Learning-Based 3D Reconstruction
Lecture 10: Diffusion Models
Lecture 11: Flow Matching and 3D Generation
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Tag: generative-models
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Sep 26, 2026
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Lecture 11: Flow Matching and 3D Generation
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