生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
该研究首次提出了含可移动物体的 3D 场景中，基于文本的人 - 物交互生成任务，并构建了大规模数据集与创新方法框架，在多个评测指标上均取得了领先效果。
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型无需改架构即可媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示、稀疏标注等创新策略，DepthLM精准完成像素级深度估计等任务，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶、机器人等领域带来巨大前景。
一张图，一个3D世界！今天，李飞飞团队重磅放出实时生成世界模型「RTFM」，通过端到端学习大规模视频数据，直接从输入2D图像生成同一场景下新视角的图像。值得一提的是，它仅需单块H100 GPU便能实时渲染出持久且3D一致的世界。
李飞飞的世界模型创业，最新成果来了！刚刚，教母亲自宣布对外推出全新模型RTFM（A Real-Time Frame Model），不仅具备实时运行、持久性和3D一致性，更关键的是——单张H100 GPU就能跑。
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：
3D 生成正从纯虚拟走向物理真实，现有的 3D 生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，而忽略了基于物理属性的建模。
本周，我们邀请 3D 大模型公司 VAST 的创始人和 CEO 宋亚宸（Simon），和我们聊聊 VAST 最新 3D 生成大模型 Tripo 3.0 背后的故事。这位 97 年的创业者短期内连续融资三轮、每轮数千万美金，积攒了足够的子弹，在闷头苦干一年后，Simon 今年首次上播客，和我们探讨了几个关键的战略问题：
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型（VLM）之上，仅基于2D图像-文本数据训练，缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
在三维重建不断走向工程化的今天，前馈式3D Gaussian Splatting（Feed-Forward 3DGS）正火速走向产业化。 然而，现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”（pixel-aligned）策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
