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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！
随着生成式 AI 的快速发展，从文本生成图像、视频，到构建完整的三维世界，AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而，现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限：模型往往直接输出每个物体的几何参数（位置、大小、方向等），结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题；场景结构缺乏逻辑一致性，难以编辑或复用，更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
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
在三维视觉领域，3D Gaussian Splatting (3DGS) 是近年来大热的三维场景建模方法。它通过成千上万的高斯球在空间中“泼洒”，拼合成一个高质量的三维世界，就像是把一片空白的舞台，用彩色的光斑和粒子逐渐铺满，最后呈现出一幅立体的画卷。
就在今天，李飞飞发布了全新的世界模型，开启公测，人人可玩。
Marble，终于来了。 没错，就是两个月前在 AI 圈刷屏的那个 3D 世界生成模型。就在刚刚，李飞飞旗下的 World Labs 公司官宣向全体用户开放，还一次性放出了一大波新功能。 多模态生成：
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法，给定 3D 场景的一组带位姿的图像（即带有位置和方向的图像），3DGS 会迭代训练一个场景表示，该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成，用以捕捉场景的外观和几何形状。
在一场矿难救援中，时间意味着生命。想象一台搜救机器人在部分坍塌的矿井中穿行：浓烟、碎石、扭曲的金属梁。它必须在险象环生的环境中迅速绘制地图，识别路径，并精准定位自己的位置。
现在AI都懂文物懂历史了。一项来自北京大学的最新研究引发关注：他们推出了全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集——VaseVQA-3D，并配套推出了专用视觉语言模型VaseVLM。这意味着，AI正在从“识图机器”迈向“文化考古Agent”。