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在数字化浪潮的推动下，3D打印技术已经成为了现代制造业的一颗璀璨明珠。作为这一领域的先行者，黑格科技以其卓越的创新实力和全面的服务能力，正引领着我们步入一个全新的3D打印工艺时代。黑格对于产品的每一次研发、对于消费者需求的每一次探索都体现了其强大的专业化实力，向我们展示了一家企业应当具有的责任感。
德勤近日发布的《2024科技、传媒和电信行业预测》报告认为，生成式AI以其强大的图像、视频、代码和文本生成能力颠覆了公众的想象力。预计许多软件公司将在部分产品中嵌入生成式AI，2024年生成式人工智能专用芯片市场规模增至500亿美元。随着生成式AI的进步，意味着未来通用人工智能蕴含巨大潜力和无限前景，生成式AI芯片需求暴增将为科通技术今年业绩增长提供了坚实�
Spline的最新3D生成工具的发布，标志着3D设计领域的一次重大进步。这款在线3D编辑工具不仅支持从文字和图片生成3D模型能够混合和编辑3D模型，为用户提供了一个全面强大的3D设计解决方案。这意味着用户可以始终接触到行业的最新趋势，并将这些新功能应用到自己的项目中，保持创作的前沿性和创新性。
如果说化妆品是女生乐趣的话，那么工业制造品就是男生的乐趣，包括数码产品、家电产品等等，比如一台新款电脑、新款手机、或者是一款新表、一辆新车，对于一个理工男来说，一台3D打印机就是难得的乐趣。由于自己是理工科，上学的时候就经常接触数控机床，对于3D打印机也是向往已久，以前一直觉得3D打印机离普通用户还很远，虽有想念但并无不可得的遗憾，直到最近又手了一台ELEGOO爱乐酷Saturn4Ultra⼟星彻底改变了我对光固化3D打印机的固有印象。网络上现在已经有非常多的模型素材可供选择，各种样式的模型真的应有尽有，可见3D打印机的门槛现在已经非常低了，如果说你对3D打印机也有兴趣，也想体验一下，那么这款ELEGOO爱乐酷Saturn4Ultra⼟星3D打印机很推荐入手。
随着科技的不断发展，现如今3D打印机受到了越来越多普通消费者的喜爱，大家都很喜欢这种可以自由定制并打印自己喜欢的模具的感觉。不过由于很多人此前从未接触过3D打印机，在选购时往往没有什么方向，不知道什么样的3D打印机最适合自己。ELEGOO爱乐酷Saturn4Ultra土星是一款对于新手非常友好的光固化3D打印机，操作过程非常的简单，并且还具备智能检测功能，当遇到树脂
一款名为GRM的大型高斯重建模型引起了广泛关注。GRM是一种用于3D重建和生成的技术，通过有效整合多视角信息，它能够在极短的时间内重建出精确的3D模型。随着技术的不断发展，我们有理由相信，GRM将为3D建模技术的应用带来更多可能性。
在数字资产创造和3D重建领域，香港大学CVMI实验室与3D大模型公司VAST以及浙江大学的联合研究团队提出了一项突破性成果——SC-GS模型。这一模型不仅在新视角合成领域掀起了革命性浪潮，更在动态场景的实时交互编辑方面展现了巨大潜力。他们期待在2024年看到更多基于高斯溅射技术的创新工作和探索。
Lumiere3DAI是一个强大的在线视频编辑工具，专注于提供优化的3D产品视频，适用于reels、shorts和TikTok等平台。通过定制音乐、摄影角度和场景，您可以轻松展现您产品的优势。Lumiere3DAI的出现，为用户提供了一个便捷强大的工具，帮助他们打造引人注目的3D产品视频，从在竞争激烈的市场中脱颖出。
2024年4月9日，思看科技全新发布AM-CELLC系列自动化三维检测系统!创新性融入核心单元设计理念，集易部署、易操控、高拓展性、全方位安全于一体，为中小型零部件检测打造自动化交钥匙解决方案，探寻智能制造更多可能!AM-CELLC系列自动化光学3D检测系统创新性融入核心单元设计概念，深度集成机器人、变位机和跟踪站单元，布局更灵活，支持拓展多工位协同工作，实现更加柔性的部署方式。设备使用标准工业外扩接口，可无缝衔接生产线，搭配全新自研的DefinSight-AM自动化软件，满足各类复杂车间环境下的冲压件、注塑件、机加钣金件、压铸件等中小型零部件的自动化检测需求，赋能生产制造企业打造智慧工厂。公司产品广泛应用于航空航天、汽车制造、工程机械、交通运输、3C电子、绿色能源等工业应用领域，以及教学科研、3D打印、艺术文博、医疗健康、公安司法、虚拟世界等万物数字化应用领域，致力于提供高精度、高便携和智能化的三维视觉数字化系统解决方案，打造三维视觉数字化民族品牌。
研究人员提出了一种名为Garment3DGen的方法，旨在实现3D服装的风格化和纹理生成。该方法通过结合先进的计算机视觉技术和人工智能算法，为用户提供了一个简单高效的工具，用于实现服装设计的个性化风格化。随着这一技术的不断完善和推广，我们有理由相信，未来的服装设计将更加多样化和个性化。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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