3D模型

在生成式 3D 模型快速发展的背景下，绑定（Rigging）——即为静态 3D 模型添加骨骼与蒙皮权重以支持动画——已成为自动化流程中的关键瓶颈。现有方法通常将蒙皮（Skinning）视为一个高维、不...

在虚拟角色、游戏动画或人机交互中，如何让 AI 根据自然语言描述生成逼真且可控的人体动作，一直是计算机图形学与 AI 领域的挑战。现有方法大多只能生成整体动作（如“走路”“跳舞”），难以对手臂、腿部...

只需一张室内照片——哪怕家具相互遮挡、背景杂乱——就能重建出带纹理、可单独编辑、空间对齐正确的完整3D场景？图宾根大学的研究团队提出的 3D-RE-GEN 框架，正在将这一目标推向实用化。 项目主页...

苹果近期提出 SHARPA（Single-image High-Accuracy Real-time Parallax），一种从单张 RGB 图像生成高保真、可交互 3D 场景的新方法。该技术通过神经...

由清华大学、微软研究院与中国科学技术大学联合推出，TRELLIS.2 是一个参数量达 40 亿 的先进 3D 生成模型，专为从单张图像生成带完整 PBR 材质的高分辨率 3D 资产而设计。 项目主页...

腾讯混元团队推出的HY-World 1.5，凭借核心模块WorldPlay流式视频扩散模型，成功打破了现有3D世界生成模型“实时交互”与“长期几何一致性”不可兼得的技术瓶颈，实现了24 FPS的实时流...

Meta AI近日推出 Segment Anything 模型家族的全新成员——SAM 3D，这是首个具备常识级 3D 理解能力的模型，可直接将普通 2D 照片转化为细节丰富的 3D 重建结果。此次发...

在AIGC推动内容创作变革的当下，3D生成正成为下一个关键战场。然而，一个长期被忽视的问题是：大多数AI生成的3D模型都是“一体成型”的黑盒结果——无法拆分、难以编辑、不便生产。 腾讯混元推出 Hun...

腾讯混元项目组近日发布 Hunyuan3D-Omni ——一个面向 3D 资产生成的统一框架，解决传统单图生成 3D 模型时存在的几何失真、姿态不可控等问题。 地址：https://3d.hunyua...

从游戏开发到机器人仿真，构建高质量虚拟环境的能力至关重要。然而，传统3D重建依赖多视角真实数据采集，成本高且难以规模化；而当前强大的视频扩散模型虽具备出色“想象力”，却受限于2D输出，无法满足需要空间...

在室内设计、VR/AR开发、机器人训练等领域，“高保真3D室内场景模型”是核心基础——设计师需要用它预览方案效果，VR设备需要靠它构建沉浸式环境，机器人则依赖它模拟真实导航场景。但长期以来，3D室内场...

在动画制作、AR/VR开发、机器人运动规划等领域，“从单视角视觉信息生成多视图内容+结构化运动部件”是长期存在的技术难点——传统方法要么依赖多设备采集，要么难以保证运动部件在时间与空间上的一致性。 项...