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还记得「苦涩的教训」（The Bitter Lesson）吗？

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当下视觉生成正陷入一个能力错位困境—— 扩散模型的像素画质已接近完美，但一遇到需要逻辑推理的生成任务就频频翻车。

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AI 会写字吗？在写字机器人衍生换代的今天，你或许并不觉得 AI 写字有多么困难。

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三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力，近年来研究者提出基于三维生成对抗网络（3D GAN）从 2D 图像中学习三维数字人，极大提高了数字人制作效率。

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在三维生成建模的研究领域，现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器，要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube，这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示，并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。