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。
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。
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。
构建一个工业级高仿真 3D 虚拟世界，需要投入多少时间与人力？如果仅需一段描述、一张草图，AI 便可快速自动生成 —— 你相信吗？
近来，由AI生成的视频片段以前所未有的视觉冲击力席卷了整个互联网，视频生成模型创造出了许多令人惊叹的、几乎与现实无异的动态画面。
腾讯混元 3D 发布了全新 3.0 版本，带来了更丰富的细节和更真实的质感，我们的创意可以不用停留在文字、图片或视频，而是现实世界里，能够摸得着的物理实体。
作为AI驱动的3D建模平台，Tripo（https://www.tripo3d.ai）已在全球覆盖超300万专业开发者，AI 3D原生模型数量超过4000万，中小用户超4万，并推出了一站式AI 3D工作台Tripo Studio
香港科技大学谭平教授团队与地平线（Horizon Robotics）团队最新发布了一项 3D 场景表征与大规模重建新方法 SAIL-Recon，通过锚点图建立构建场景全局隐式表征，突破现有 VGGT 基础模型对于大规模视觉定位与 3D 重建的处理能力瓶颈，实现万帧级的场景表征抽取与定位重建，将空间智能「3D 表征与建模」前沿推向一个新的高度。
开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前，所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型，以及训练此类模型所需的数据。与此同时，3DGS 已成为各种视觉任务中 3D 场景表达的重要标准之一。
