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4D LangSplat通过结合多模态大语言模型和动态三维高斯泼溅技术，成功构建了动态语义场，能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。该方法利用多模态大模型生成物体级的语言描述，并通过状态变化网络实现语义特征的平滑建模，显著提升了动态语义场的建模能力。
近年来，随着扩散模型和 Transformer 技术的快速发展，4D 人体 - 物体交互（HOI）的生成与驱动效果取得了显著进展。然而，当前主流方法仍依赖 SMPL [1] 这一人体先验模型来生成动作。
过去一年，3D 生成技术迎来爆发式增长。在大场景生成领域，涌现出一批 “静态大场景生成” 工作，如 SemCity [1]、PDD [2]、XCube [3] 等。这些研究推动了 AI 利用扩散模型的强大学习能力来解构和创造物理世界的趋势。
人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们对世界的认知与构建方式。近期，李飞飞教授团队通过单张图片生成三维物理世界的研究，再次向世界展示了空间智能技术的巨大潜力。
近日，极佳科技联合中国科学院自动化研究所、理想汽车、北京大学、慕尼黑工业大学等单位提出DriveDreamer4D，是首个利用世界模型增强 4D 驾驶场景重建效果的工作。