
相关推荐

Cartwheel
<p>Cartwheel 是 AI 3D 动画生成平台,基于文本到动画(Text-to-Motion)技术,让用户仅需输入文本描述,快速生成高质量的 3D 角色动画。平台结合深度学习模型与传统动画技术,支持动作捕捉、自动化运动合成,与主流 3D 软件无缝集成。Cartwheel 的目标是简化 3D 动画制作流程,帮助动画师和艺术家节省时间,专注于创造性工作。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Cartwheel的主要功能</h2> <ul> <li>文本驱动动画:输入文本描述快速生成3D动画。</li> <li>自动化运动合成:自动将动作与文本结合,生成流畅动画。</li> <li>无缝集成:动画支持导出为标准格式,兼容主流3D软件和游戏引擎。</li> <li>可编辑动画:生成的动画可进一步调整和优化。</li> <li>动作库与预设:提供丰富预设动作,快速选择和自定义。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Cartwheel的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址:<a class="external" href="https://getcartwheel.com/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">getcartwheel.com</a></li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Cartwheel的产品价格</h2> <ul> <li>创建版:免费,提供基础的动画生成和编辑功能,支持文本到动画、角色生成、动作库有限访问,每月有5次免费导出机会。</li> <li>创作者版:150美元/月,提供完全访问动作库、每月150次动画生成机会、高级支持(24小时响应),适合创作者使用。</li> <li>专业版:1500美元/月,提供无限次动画生成、完全访问动作库、高级支持(12小时响应)、优先体验新功能,适合专业用户和团队。</li> </ul>

Scenethesis
<p>Scenethesis 是 NVIDIA 推出的创新框架,用在从文本生成交互式 3D 场景。框架结合大型语言模型(LLM)和视觉感知技术,基于多阶段流程实现高效生成,用 LLM 进行粗略布局规划,基于视觉模块细化布局生成图像指导,用优化模块调整物体姿态确保物理合理性,基于判断模块验证场景的空间连贯性。Scenethesis 能生成多样化的室内外场景,具有高度的真实感和物理合理性,广泛应用在虚拟内容创作、仿真环境和具身智能研究等领域。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Scenethesis的主要功能</h2> <ul> <li>文本生成3D场景:用户输入文本描述,AI自动生成对应的3D场景。</li> <li>物理合理性:生成的场景物体不会相互穿透,能稳定放置,符合物理规则。</li> <li>用户交互:用户能调整物体位置、大小等,场景实时更新。</li> <li>多样化场景与物体库:支持多种室内外场景,包含丰富3D模型供选择。</li> <li>场景验证:自动检查场景质量,必要时重新生成优化,确保高质量输出。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Scenethesis的技术原理</h2> <ul> <li>粗略布局规划(LLM模块):用户输入文本描述后,LLM对文本进行解析,理解场景的主题和关键元素。LLM从预定义的3D模型库中选择与场景描述相关的物体,生成一个粗略的布局计划。LLM生成详细的提示,描述场景中物体的初步位置和关系,为后续的视觉细化提供基础。</li> <li>视觉细化(视觉模块):根据LLM生成的提示,视觉模块(如基于扩散模型的图像生成器)生成详细的图像,作为场景布局的视觉指导。基于预训练的视觉基础模型(如Grounded-SAM和DepthPro)对生成的图像进行分割和深度估计,提取场景图,包括物体的3D边界框和空间关系。根据场景图和提示,从3D模型库中检索与场景描述匹配的3D物体模型。</li> <li>物理优化(物理优化模块):基于语义对应匹配技术(如RoMa)对3D模型和图像指导中的物体进行姿态对齐,确保物体的位置、尺寸和方向与图像指导一致。用有符号距离场(SDF)技术检测物体之间的碰撞,调整物体的位置和尺寸,避免碰撞。</li> <li>场景验证(场景验证模块):基于预训练的语言模型评估生成场景的空间连贯性,确保物体的位置和关系符合常识。如果评估结果不满足要求,系统将触发重新规划和优化过程,直到生成的场景达到高质量标准。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Scenethesis的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网:<a class="external" href="https://research.nvidia.com/labs/dir/scenethesis/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://research.nvidia.com/labs/dir/scenethesis/</a></li> <li>arXiv技术论文:<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2505.02836" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2505.02836</a></li> </ul>

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