从单张图像创建可编辑的 3D 模型是计算机图形学领域的一大挑战。传统的 3D 生成模型多产出整体式的「黑箱」资产，使得对个别部件进行精细调整几乎成为不可能。
一张照片，就能生成可直接用于仿真的3D资产。
Meta 用一段文本构建可探索的 3D 世界。 这就是 Meta 最新公布的一项突破性研究 WorldGen：只需一段文本提示就能生成真正可导航、可交互、可以走进去探索的完整 3D 世界。
沉默后爆发？
您的 AI 伙伴「游戏陪玩」版已上线。
一年半之前，影眸科技年轻的创始团队去到旧金山，带着还没正式发布的 3D 生成模型 Rodin，在 GDC（游戏开发者大会）上向全球最顶级的游戏开发者们演示 demo。
单Transformer搞定任意视图3D重建！
机器之心报道 编辑：泽南、杨文 现在，只需要一个简单的、用深度光线表示训练的 Transformer 就行了。 这项研究证明了，如今大多数 3D 视觉研究都存在过度设计的问题。 本周五，AI 社区最热
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
直观经验却告诉我们，只要把同一物体的 “对应部分” 对齐，形状就会变得清晰。基于这一朴素而有效的直觉，作者提出SERES（Semantic-Aware Reconstruction from Sparse Views），在不改动主干框架的前提下，把跨视角的语义一致性变成一种训练期先验注入到模型里，用低成本的方法去解决高价值的歧义问题，让少量视角也能得到清晰而完整的几何。
