无需训练的3D生成加速新思路:西湖大学提出Fast3Dcache
无需训练的3D生成加速新思路:西湖大学提出Fast3Dcache在AIGC的浪潮中,3D生成模型(如TRELLIS)正以惊人的速度进化,生成的模型越来越精细。然而,“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量,让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
来自主题: AI技术研报
6106 点击 2025-12-04 15:02
在AIGC的浪潮中,3D生成模型(如TRELLIS)正以惊人的速度进化,生成的模型越来越精细。然而,“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量,让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
就在刚刚的CVPR上,鹅厂3D生成模型混元3D 2.1正式宣布开源!
3D生成模型高光时刻来临!DreamTech联手南大、复旦、牛津发布的Direct3D-S2登顶HuggingFace热榜。仅用8块GPU训练,效果超闭源模型,直指影视级精细度。
鹅厂最新的3D生成模型,狠狠地圈了一波粉,甚至有人拿它来创作小游戏动画了。
上周,李飞飞空间智能首个3D生成模型刚刚交卷。这边,国内来自智源的See3D模型,在学习了无标注的1600万个视频之后,重建出全新的3D世界,效果令人惊叹。
3D生成也能支持检索增强(RAG)了。
在视觉模型的热潮中,有差异化优势才好生存。
3D生成也有自个儿的人工评测竞技场了~ 来自复旦大学和上海AI lab的研究人员搞了个3DGen-Arena,和大语言模型的Chatbot-Arena、GenAI-Arena等一脉相承,要让大伙儿对3D生成模型来一场公开、匿名的评测