机器人感知大升级!轻量化注入几何先验,成功率提升31%
机器人感知大升级!轻量化注入几何先验,成功率提升31%VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型(VLM)之上,仅基于2D图像-文本数据训练,缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型(VLM)之上,仅基于2D图像-文本数据训练,缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
在三维重建不断走向工程化的今天,前馈式3D Gaussian Splatting(Feed-Forward 3DGS)正火速走向产业化。 然而,现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”(pixel-aligned)策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局(包括车道线和 3D 框),就可以生成逼真的图像和点云视频。
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了!来自腾讯混元3D团队。现有的3D生成算法通常会生成一体化的3D模型,而下游应用通常需要语义可分解的3D形状,即3D物体的每一个组件需要单独地生成出来。
在 AI 技术浪潮狂飙的 2025 年,市场的聚光灯无疑主要打在了 AI Agent 这位年度主角身上,它所预示的自动化与智能交互的未来,吸引了绝大部分的目光与资本。
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5的技术报告正式发布!报告提出统一的3D-Resampler架构实现高密度视频压缩、面向文档的统一OCR和知识学习范式、可控混合快速/深度思考的多模态强化学习三大技术。
自 Sora 亮相以来,AI 视频的真实感突飞猛进,但可控性仍是瓶颈:模型像才华横溢却随性的摄影师,难以精准执行 “导演指令”。我们能否让 AI 做到: 仅凭一张静态照片,就能 “脑补” 出整个 3D
先给你们看个刺激的:国外有个哥们儿,自己一个人用 AI做 3D 模型,最高单日收入折算快 1 万人民币了:一年收入30 万刀。而他在用的也只是通过提示词让 AI 生成对应的 3D 模型,或者上传图片生成 3D 模型。
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」,把稀疏的深度传感器数据与AI完整深度图融合,一键补洞、降噪、提分辨率,让手机、车载、AR眼镜都能实时获得精确三维视觉。无需额外训练,就能直接提升VGGT等3D模型的深度质量,零样本刷新多项深度补全、超分、修复纪录。
不用在建模、UV、贴图软件之间反复横跳,一个工作台就能得到:这是腾讯专为3D设计师、游戏开发者、建模师等打造的专业级AI工作台混元3D Studio。