
北大团队引领3D生成与对齐革新:OctGPT打破扩散模型垄断
北大团队引领3D生成与对齐革新:OctGPT打破扩散模型垄断最近,北京大学陈宝权教授带领团队在三维形状生成和三维数据对齐方面取得新的突破。在三维数据生成方面,团队提出了3D自回归模型新范式,有望打破3D扩散模型在三维生成方面的垄断地位。
最近,北京大学陈宝权教授带领团队在三维形状生成和三维数据对齐方面取得新的突破。在三维数据生成方面,团队提出了3D自回归模型新范式,有望打破3D扩散模型在三维生成方面的垄断地位。
你是否设想过,仅凭几张随手拍摄的照片,就能重建出一个完整、细节丰富且可自由交互的3D场景?
随着3D Gaussian Splatting(3DGS)成为新一代高效三维建模技术,它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。
无论你是技术创造者还是使用者,理解这场认知革命都至关重要。我们正在从「AI as tools」向「AI as thinking partners」转变,这不仅改变了技术的能力边界,也改变了我们与技术协作的方式。
3D生成明星玩家VAST,又又又又又开源了!Tripo Doodle(内部代号TripoSG Scribble) ,能够将简单的2D草图和文本提示(Text Prompt)实时转化为精细的3D模型。它改进了传统3D建模学习曲线陡峭、耗时耗力的痛点,尤其是在初期“打形”阶段。
具身智能的突破离不开高质量数据。目前,具身合成数据有两条主要技术路线之争:“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。英伟达在CES 2025指出“尚无互联网规模的机器人数据”,自动驾驶已具备城市级仿真,但家庭等复杂室内环境缺乏3D合成平台。
前些天,GPT-4o的多模态生图上线之后,引发全球AI社区广泛的关注,吉卜力图画全网风靡。
仅用4090就能实现大规模城市场景重建!
面向3D生成,来自VAST和清华大学的自动绑骨框架开源了!3D内容创作领域正经历前所未有的爆发,无论是成熟的传统工作流,还是以VAST(Tripo)为代表的AI驱动生成工具的飞速发展,都体现了市场对高质量3D资产需求的日益激增
在现实世界中,如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位(Affordance)对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning,就是希望模型能够根据视觉和语言线索,自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置,从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。