关键词 "3D模型" 的搜索结果， 共 13 条, 只显示前 480 条
昆仑万维正式开源（17B+）Matrix-Game大模型，即Matrix-Zero世界模型中的可交互视频生成大模型。Matrix-Game是Matrix系列在交互式世界生成方向的正式落地，也是工业界首个开源的10B+空间智能大模型，它是一个面向游戏世界建模的交互式世界基础模型，专为开放式环境中的高质量生成与精确控制而设计。 空间智能作为AI时代的重要前沿技术，正在重塑我们与虚拟世界的
Step1X-3D是什么 Step1X-3D 是StepFun联合LightIllusions推出的高保真、可控的 3D 资产生成框架。基于严格的数据整理流程，从超过 500 万个 3D 资产中筛选出 200 万个高质量数据，创建标准化的几何和纹理属性数据集。Step1X-3D 支持多模态条件输入，如文本和语义标签，基于低秩自适应（LoRA）微调实现灵活的几何控制。Step1X-3D 推动了 3
WorldMem 是南洋理工大学、北京大学和上海 AI Lab 推出的创新 AI 世界生成模型。模型基于引入记忆机制，解决传统世界生成模型在长时序下缺乏一致性的关键问题。在WorldMem中，智能体在多样化场景中自由探索，生成的世界在视角和位置变化后能保持几何一致性。WorldMem 支持时间一致性建模，模拟动态变化（如物体对环境的影响）。模型在 Minecraft 数据集上进行大规模训练，在真实
Sketch2Anim 是爱丁堡大学联合Snap Research、东北大学推出的自动化框架，能将2D草图故事板直接转换为高质量的3D动画。基于条件运动合成技术，用3D关键姿势、关节轨迹和动作词精确控制动画的生成。框架包含两个核心模块，多条件运动生成器和2D、3D神经映射器。Sketch2Anim能生成自然流畅的3D动画，支持交互式编辑，极大地提高动画制作的效率和灵活性。 Sketch2Anim
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
HRAvatar是清华大学联合IDEA团队推出的单目视频重建技术，支持从普通单目视频中生成高质量、可重光照的3D头像。HRAvatar用可学习的形变基和线性蒙皮技术，基于精准的表情编码器减少追踪误差，提升重建质量。HRAvatar将头像外观分解为反照率、粗糙度和菲涅尔反射等属性，结合物理渲染模型，实现真实的重光照效果。HRAvatar在多个指标上优于现有方法，支持实时渲染（约155 FPS），为数
Google Beam是谷歌推出的AI驱动的3D视频通信平台。基于先进的AI技术和3D成像，将2D视频流转换为逼真的3D效果，让远程通话更自然、更直观。用户能像面对面一样进行眼神交流和读懂细微表情，增强沟通效果。Google Beam支持实时语音翻译，打破语言障碍，让全球用户无缝交流。平台基于Google Cloud的强大支持，具备企业级可靠性，支持无缝集成到现有工作流程中。 Google Be
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。
有言是由魔珐科技推出的一个一站式AIGC视频创作和3D数字人生成平台，通过提供海量超写实3D虚拟人角色，帮助用户无需真人出镜即可制作视频。该平台基于魔珐自研的AIGC技术，支持用户输入文字快速生成3D内容，并提供自定义编辑、字幕、动效、背景音乐等后期包装功能，简化视频制作流程，让创作变得高效而有趣。 有言的主要功能 一站式服务：有言整合了从内容生成到后期制作的全套流程，为用户提供了从开始到
TripoSG 是 VAST-AI-Research 团队推出的基于大规模修正流（Rectified Flow, RF）模型的高保真 3D 形状合成技术， 通过大规模修正流变换器架构、混合监督训练策略以及高质量数据集，实现了从单张输入图像到高保真 3D 网格模型的生成。TripoSG 在多个基准测试中表现出色，生成的 3D 模型具有更高的细节和更好的输入条件对齐。 TripoSG的主要功能
Dive3D是北京大学和小红书公司合作推出的文本到3D生成框架。框架基于分数的匹配（Score Implicit Matching，SIM）损失替代传统的KL散度目标，有效避免模式坍塌问题，显著提升3D生成内容的多样性。Dive3D在文本对齐、人类偏好和视觉保真度方面表现出色，在GPTEval3D基准测试中取得优异的定量结果，证明了在生成高质量、多样化3D资产方面的强大能力。 Dive3D的项目
4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）是Adobe研究公司、密歇根大学等机构的研究人员共同推出的新型4D重建模型。模型能基于稀疏的输入视图和任意时间点，快速、高质量地重建出任意新视图和时间组合的动态场景。模型基于Transformer的架构，预测每个像素的4D高斯原语，实现空间和时间的统一表示，具有高效性和强大的泛化能力。4D-LRM在多种相机设
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