在虚拟现实、游戏以及 3D 内容创作领域，从单张图像重建高保真且可动画的全身 3D 人体一直是一个极具挑战性的问题：人体多样性、姿势复杂性、数据稀缺性等等。
来自清华大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种创新方法——4D LangSplat。该方法基于动态三维高斯泼溅技术，成功重建了动态语义场，能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。这一突破为相关领域的研究与应用提供了新的可能性， 该工作目前已经被CVPR2025接收。
任意一张立绘，就可以生成可拆分3D角色！
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出强大能力，为图像动画技术的发展带来了新的契机。特别是在人物图像动画方面，该技术能够基于一系列预设姿态驱动参考图像，使其动态化，从而生成高度可控的人体动画视频。
跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！
无需物理引擎，单个模型也能实现“渲染+逆渲染”了！
何恺明LeCun联手：Transformer不要归一化了，论文已入选CVPR2025。
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
在 Sora 引爆世界模型技术革命的当下，3D 场景作为物理世界的数字基座，正成为构建动态可交互 AI 系统的关键基础设施。当前，单张图像生成三维资产的技术突破，已为三维内容生产提供了 "从想象到三维" 的原子能力。
挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！
