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MSQA（Multi-modal Situated Question Answering）是大规模多模态情境推理数据集，提升具身AI代理在3D场景中的理解与推理能力。数据集包含251K个问答对，覆盖9个问题类别，基于3D场景图和视觉-语言模型在真实世界3D场景中收集。MSQA用文本、图像和点云的交错多模态输入，减少单模态输入的歧义。引入MSNN（Multi-modal Next-step Navi
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
3DTown 是哥伦比亚大学联合Cybever AI等机构推出的从单张俯视图生成3D城镇场景框架。框架基于区域化生成和空间感知的3D修复技术，将输入图像分解为重叠区域，基于预训练的3D对象生成器分别生成每个区域的3D内容，基于掩码修正流修复过程填补缺失的几何结构，同时保持结构连续性。3DTown 支持生成具有高几何质量和纹理保真度的连贯3D场景，在多种风格的场景生成中表现出色，优于现有的先进方法。
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