3D感知图像
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12-20
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浙大研究者提出UrbanGIRAFFE，解决城市场景的可控3D感知图像合成
浙江大学的研究人员最近提出了一种名为UrbanGIRAFFE的创新方法，用于解决具有挑战性的城市场景的可控3D感知图像合成问题。该方法通过引入可控的相机姿势和场景内容，以实现逼真的图像合成，特别是在处理具有挑战性的城市环境时。UrbanGIRAFFE通过在合成和实际数据集上进行全面评估，展示了在可控性和保真度方面超越各种2D和3D基线的出色性能。
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技术基因&自主创新，光鉴科技塑造3D视觉感知新范式
根据高工机器人产业研究所的统计数据，预计到2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元，其中3D视觉市场规模将接近160亿元，占比接近三成。3D视觉感知技术已经渗透到智能汽车、工业机器人、服务机器人、智慧城市、新零售和智能家居等广泛领域，凭借精度高、速度快、适配性强、抗干扰能力强等突出优势，3D视觉感知技术迅猛发展之势已经不可阻挡。
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3D视觉传感器市占率71.09%，奥比中光领跑中国服务机器人视觉感知赛道
机器视觉产业链自下上的国产化替代已经开始提速。7月14日，高工机器人产业研究所重磅发布奥比中光参编的《2023机器视觉产业发展蓝皮书》。奥比中光将继续聚焦机器人视觉感知领域，持续为客户提供先进的产品解决方案，赋能行业3D智能化升级。
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欧菲光深耕3D感知技术领域，赋能“万物智联”
工业4.0、人工智能、机器人，汽车等产业蓬勃发展，不过3D视觉感知技术成为限制包括机器人、VR/AR、门禁、智能交通等众多领域发展的瓶颈之一...欧菲光在3D感知技术领域深耕多年，已实现结构光、iToF、dToF、双目视觉、LiDAR等方案量产，出货量达到80KK以上，在机器人、智能家居、智能汽车等领域也相继落地应用...未来，欧菲光将继续深耕3D感知技术领域，加大创新研发力度，跟随产业发展潮流，不断推动产品迭代和技术升级，持续为客户提供不同的定制化机器视觉解决方案，技术赋能“万物智联”......
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以3D视觉感知技术点亮机器之眼，奥比中光入选全球独角兽榜单
奥比中光已构建起“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”的3D视觉感知技术体系，在3D视觉感知技术领域的专利申请及授权量处于领先地位...过去，机器视觉以二维图像分析和识别为主，随着人工智能技术的进步以及行业应用需求的提升，机器视觉技术逐渐从二维（2D）向三维（3D）升级，3D视觉感知技术走上舞台...奥比中光在机器人行业的定位为机器人视觉感知技术方案提供商，通过结构光深度相机、双目深度相机和dToF激光雷达等产品及方案，为机器人实现定位、避障、识别等功能提供所需的视觉感知能力......
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机器人赛道爆火背后，离不开一双3D视觉感知“慧眼”
3D视觉感知交互能力是机器人的“眼睛”，可以帮助机器人实现人脸识别、距离感知、避障、导航等功能...作为全球少数几家全面布局六大3D视觉感知技术的公司，奥比中光以3D视觉感知芯片、算法等底层核心技术为基础，围绕具体应用场景将底层技术落地为高品质的硬件产品，并初步形成规模量产能力...可以预见的是，未来包括工业机器人、商用机器人、家用机器人在内，更多类型的机器人将在3D视觉感知的加持下，走进大众的生产生活之中......
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车联网中基于英特尔架构的激光雷达3D点云处理与感知融合方案
本文介绍了基于第11代英特尔酷睿处理器和英特尔OpenVINO工具套件分发版的集和诚路侧MEC设备，用于支持基于深度学习的3D点云处理和镭神雷视一体机的感知融合计算...背景：中国的智能交通基础设施的快速发展...2021年9月，中国IMT-2020推进组所辖的C-V2X工作组发布研究报告《基于边缘计算的路侧感知融合系统研究》系统性地介绍了路侧感知融合的技术和产业发展现状[1]......
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外媒：iPhone 12将支持5G、首次配备3D感知镜头
来自外媒的最新消息称，知情人士透露，今年至少有一款iPhone新品将配备后置的3D深感镜头，支持5G网络。
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小觅智能完成千万级Pre-B轮追加融资，加速3D视觉感知技术落地
2019 年 12 月 3 日讯，MYNT AI小觅智能(下称“小觅智能”)宣布获得了蜂网投资的千万级Pre-B轮追加投资，由华兴Alpha担任独家财务顾问。小觅智能在今年的 9 月 5 日获得苏民投数千万元Pre-B轮投资，此次追加融资是其在三个月内获得的第二笔千万级投资。 小觅智能是一家集芯片、模组、方案为一体的双目立体视觉技术解决方案公司，创始人庞琳勇(Leo)是美国斯坦福大学机械工程博士和计算机硕士双学位 (机器人视觉专业)，硅谷连续创业
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LG电子可能为2020款iPad Pro供应3D感知摄像头传感器
据外媒macrumors9月18日的报道，LG电子有可能为2020年新款iPad Pro机型提供 3D 感知后置摄像头模块。显然，该模块与近年来日渐热门的飞行时间(ToF)传感器有关。至于新款 iPad Pro 会在今年 10 月、还是明年 3 月到来，目前仍存在一定的争议。此前在不少报道中称，下一代iPad Pro将会使用后置3摄，其中包含3D感应后置摄像头传感器。
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华为Mate 20 Pro搭载3D深度感知：支持移动支付/人脸解锁
10 月 26 日下午，华为Mate20 系列在上海正式亮相，本次发布会率先登场的是Mate20 和Mate 20 Pro。
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华为Mate 20 Pro搭载3D深度感知相机系统：支持移动支付/人脸解锁
10月26日下午，华为Mate 20系列在上海正式亮相，本次发布会率先登场的是Mate 20和Mate 20 Pro。
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2019 款 iPhone 或采用后置三摄，支持 3D 感知与 3 倍变焦
德意志证券科技产业分析师日前发布研究报告称，在苹果2019 年推出的新款 iPhone 当中，至少有一款是配备后置三摄像头的 iPhone。
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探索3D视频音效，感知无尽新世界！
SennheiserAMBEO 3D录音耳机把双耳录音带入消费市场 韦德马克， 2017 年 8 月 31 日——Sennheiser开发了世界上首个直观、紧凑、便携的3D录音耳机。在 2017 年CES上首次亮相的AMBEO 3D录音耳机是一个具有突破意义的耳机，可通过移动设备的简洁性来捕捉沉浸3D音频。通过AMBEO 3D录音耳机而创建的双耳音频录音带来令人惊叹的3D体验，让听者置身于音景中，并能回放声音的方向以及录音位置的自然空间特征。 Sennheiser与屡获殊荣的专?
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iPhone 8配革命性前置摄像头：支持3D感知
凯基证券分析师郭明池最新爆料称，iPhone 8将会配备革命性的前置摄像头，包含三个模块，可实现完整的3D感知功能。
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InstantMesh:新AI框架可在10秒内从2D图像生成高质量3D网格
根据研究团队发表的预印本文章，InstantMesh是由腾讯PCGARC实验室和上海科技大学的研究人员开发的人工智能框架，能够在仅需10秒的时间内，从单个2D图像生成高质量的3D网格。该开源框架由多视图扩散模型和3D网格重建模型组成，通过使用不同角度合成的3D视图来实现高质量的重建。这一技术有望显著提升3D行业生产力，尤其在视频游戏开发领域。
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Meta 推出 ViewDiff 模型：文本生成多视角 3D 图像
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff，旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用，快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义，也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
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CRM官网体验入口 AI图像处理3D建模神器免费在线使用地址
CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的生成模型，它通过整合几何先验到网络设计中，能够从单个输入图像生成六个正交视图图像，然后利用卷积U-Net创建高分辨率的三平面。CRM进一步使用Flexicubes作为几何表示，便于在纹理网格上进行直接的端到端优化。要获取更多详细信息并开始使用CRM，请访问CRM官方网站。
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SIFU官网体验入口 AI图像3D虚拟人物服装重建在线使用地址
SIFU是一种先进的计算机视觉技术，专门用于通过侧视图像重建高质量的3D服装虚拟人物模型。这种方法的核心创新在于提出了一种新型基于侧视图像的隐式函数，能够有效增强特征提取和提高几何精度。要了解更多信息并体验这项革新技术，请访问SIFU官方网站。
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浙大团队推SIFU模型:单张图像准确重建高质量3D人体模型
在AR、VR、3D打印、场景搭建以及电影制作等多个领域中，获得高质量穿着衣服的人体3D模型变得至关重要。传统的创建方法耗时且需要专业设备捕捉多视角照片依赖技术熟练的专业人员。SIFU模型为单张图片人体重建提供了一种创新的方法，为未来的研究和实际应用提供了新的思路。
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特斯拉推送2023.44.30.8更新：支持倒车3D图像、语音更智能
特斯拉宣布即将进行一次重要的OTA软件更新，推出2023.44.30.8版本。此次更新在安全性、智能化和娱乐性等方面都有显著提升。驾驶员可以选择搞怪的锁车声音、节日灯光秀以及其他几款新游戏来点缀驾驶旅程。
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用2D图像补全3D场景，谷歌发布NeRFiller
在许多3D场景捕获中，由于网格重建失败或者缺乏观测，例如，物体接触区域或难以触及的区域，场景中的某些部分经常会出现缺失的情况。谷歌和加州大学伯克利分校的研究人员提出了NeRFiller框架，可通过2D图像来修复残缺的3D场景，同时发现当图像形成2x2网格时，会生成更多3D一致性的修复效果。为了优化3D场景的几何形态，NeRFiller在室内场景中可加入了相对深度的监督，补全后预测深度，只对补全区域施加排序损失。
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研究人员推出SuGaR:单个GPU只需几分钟即可将图像转换为3D模型
法国LIGM实验室的研究人员最近推出了一项名为SuGaR的新技术，该技术能够在单个GPU上以惊人的速度从图像中提取精确且可编辑的3D网格模型。传统的3D模型重建方法往往昂贵且复杂SuGaR方法的出现为这一问题带来了新的解决方案。这一创新对于模拟、教育和媒体等领域都具有重要意义，为更快、更容易地创建详细的3D模型打开了新的可能性。
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Adobe发布创新的DMV3D方法 单个A100生成3D图像只需30秒
Adobe研究院和斯坦福大学的研究者推出了一项创新的3D生成方法，命名为DMV3D。通过基于Transformer的新型单阶段全类别扩散模型，该方法能在单个A100GPU上仅需30秒的时间内生成高保真3D图像。该研究为未来的VR、AR、机器人技术和游戏等应用领域提供了新的可能性。
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单个A100生成3D图像只需30秒，这是Adobe让文本、图像都动起来的新方法
3D生成是AI视觉领域的研究热点之一。来自Adobe研究院和斯坦福大学等机构的研究者利用基于transformer的3D大型重建模型来对多视图扩散进行去噪，并提出了一种新颖的3D生成方法DMV3D，实现了新的SOTA结果。更多技术细节和实验结果请查阅原论文。
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Adobe研究人员研发新AI模型LRM：实现从2D样本瞬时生成3D图像
由AdobeResearch和澳大利亚国立大学联合研发的人工智能模型宣布了一项突破性的成果，能够从单一的2D图像中生成3D图像。研究人员表示，他们的新算法在大规模图像样本上进行训练，可以在几秒钟内生成这样的3D图像。以下是LRM的主要功能特色:5.Transformer-Based架构:LRM采用了完全可微分的transformer-based编码器-解码器框架，通过预训练的视觉模型对输入图像进行编码，使用大型transformer解码器通过交叉注意力将图像特征投影到3D三平面表示，然后通过多层感知器预测体积渲染的点颜色和密度。
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新突破!Adobe研究人员在5秒内将2D图像转化为3D模型
Adobe研究人员与澳大利亚国立大学的团队合作，成功开发了一种突破性的人工智能模型，能够在短短5秒内将单一2D图像转化为高质量的3D模型。这一突破性技术在他们的研究论文《LRM:单一图像到3D的大型重建模型》中有详细介绍，有望彻底改变游戏、动画、工业设计、增强现实和虚拟现实等领域。但他们表示，这项工作展示了基于大规模数据集训练的大型变压器模型具有学习通用的3D重建能力的潜力。
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Wonder3D：从单张图像生成3D高保真纹理网格的创新方法
正文:将单张图像重建为三维几何结构一直是计算机图形学和三维计算机视觉领域的基础性任务。这个任务的重要性在于它在虚拟现实、视频游戏、三维内容生成和机器人操作精度等领域都有广泛应用。为了克服这个问题，Wonder3D可以使用更有效的方法来处理额外的视图。
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SyncDreamer:从单视图图像生成多视图一致图像以实现3D重建
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。
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MVDream:轻松实现从文本到3D渲染图像
字节跳动研究人员推出了名为MVDream的新技术，它可以仅通过文本描述生成高质量的3D图像。这种从文本到图像的生成技术，被称为“文本到3D”技术，是当前计算机视觉领域的热门研究方向。MVDream模型的核心特色功能如下:总结言，该模型的创新点在于融合了2D图像生成与3D数据一致性，通过多视图先验指导3D生成，既保留了2D生成的泛化性又提升了3D任务的性能。
