今天来教同学们创建一个3D包装礼盒文字效果，制作过程中会用到斜面和浮雕图层效果，矩形工具和钢笔工具等等，另外文中还有一些简单的小先看效果图：第1步 创建一个新的1024×786像素的文件。设置前景色为#780500和背景颜色为#210100，选择渐变工具，单击选项栏中的径向渐变图
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好莱坞演员继续罢工，对抗AI技术的增长和使用，并声援“NOFAKESACT”法案。好莱坞编剧罢工已经结束，并获得了对剧本中的AI保护措施，但对于演员来说，情况却并不乐观。包括MoveAI在内的初创公司正在开发可以使用单部智能手机的AI驱动的3D运动捕捉技术，这将大大降低成本和所需资源。
MonoXiver是北卡罗莱纳州立大学刘贤鹏团队开发的一种利用AI从二维图片中提取三维信息的方法。它只需要一个普通的单目摄像头，就可以构建相机周围可靠的三维地图。除自动驾驶外，这种AI方法也可应用于其他领域，如机器人、环境监测、医学成像等。
如果能以3D方式展示矩阵乘法的执行过程，当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。矩阵乘法已经成为机器学习模型的构建模块，是各种强大AI技术的基础，了解其执行方式必然有助于我们更深入地理解这个AI以及这个日趋智能化的世界。下面的可视化显示了一个注意力头，其权重张量wQ、wK_t、wV、wO被低秩分解wQ_A@wQ_B等替换。
波兰虚拟现实游戏开发公司CarbonStudio的联合创始人AleksanderCaban多年前观察到现代游戏设计中存在一个重要问题:手动创建视频游戏环境中的基本元素，如岩石、山丘、路径等，通常是耗时且繁琐的过程。为了解决这个问题，Caban决定开发技术来自动化这个过程。我们的团队两年前开始开发这个工具，使我们能够拥有一个可供使用的产品。
CoDA是一个端到端的开放词汇3D目标检测框架，旨在同时实现新对象的定位和分类。它主要包括两大特点:1.3D新对象发现策略:利用3D几何先验和2D语义先验联合发现场景中的新对象，生成新对象的伪标签。CoDA是一个非常创新的开放词汇3D目标检测框架，旨在解决这个领域的两个核心问题:新对象的定位和分类，具有非常高的学术价值和应用前景。
人体姿态和形状的三维估计是重建现实世界中的人体行为所必需的。从二维图像进行三维推断面临深度模糊、遮挡、不寻常的服装和运动模糊等挑战。如果您对此感兴趣，不妨查看相关链接以了解更多详情。
索尼发布便携动作捕捉产品mocopi，将于10月上旬上市销售，建议零售价2499元。mocopi由六个小巧轻便的传感器搭配专用mocopi”应用程序，使用智能手机实现实时动作捕捉与数据处理，让用户自由驱动3D虚拟形象。mocopi也自带绿幕背景模式，支持拍摄作品在其他终端的二次创作。
汽车产业正在迈入个性化定制新时代，传统的大规模生产已经不能满足人们对汽车的多样化需求，汽车制造商和经销商可以借助思看科技三维扫描技术，为消费者提供高效、精准、灵活、全方位的定制选择和体验。01客户需求与痛点房车作为一种独特的出行方式，具有自由、灵活、舒适和独特的特点，给人们带来非常特殊的旅行和居住体验。思看科技的产品与解决方案还可用于汽车开发设计、冲压件检验、汽车车身检测、其它零部件检测、维护检修与其他车型的定制化环节，为全球客户提供专业的三维数据获取方法，降低检测人工及时间成本，以数字化技术驱动汽车制造产业转型升级。
关于3D自然场景生成的研究已经很多，但对于3D城市生成的研究相对较少。这是因为在城市环境中，人们对结构扭曲更加敏感生成3D城市比生成3D自然场景更为复杂。这一技术的应用前景非常广阔，将在游戏、城市规划、虚拟现实等领域发挥关键作用。
3D生成领域经历了迅猛的进展，其中一个备受瞩目、在GitHubRepo上广受欢迎的项目备受关注。这个项目被认为是最为稳定和通用的，用户只需提供一张图像，模型就能自动合成多个视图并生成相应的3D模型。SyncDreamer生成的图像可以用于高质量的3D重建。
