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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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