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【新智元导读】Robin3D通过鲁棒指令数据生成引擎生成的大规模数据进行训练,以提高模型在3D场景理解中的鲁棒性和泛化能力,在多个3D多模态学习基准测试中取得了优异的性能,超越了以往的方法,且无需针对特定任务的微调。多模态大语言模型以文本模态为基础,将其它各种模态对齐至语言模型的语义空间,从实现多模态的理解和对话能力。这种大幅的提升体现了对抗性数据对模型识别能力的提升。
谷歌推出的CAT3D模型在3D重建领域取得了显著的进展,它通过使用多视角扩散模型来创建3D场景,提供了一种快速且高效的方法来生成3D内容。主要特点:快速生成:CAT3D能够在最短的时间内,即一分钟内完成整个3D场景的创建,这比现有的单图像和少视图3D场景创建方法要快得多。CAT3D的出现是3D重建技术的重大突破,它有潜力改变虚拟现实、游戏开发、建筑设计等多个行业,为用户
LixelCyberColor,由XGRIDS公司研发的这款先进技术产品,正在为3D场景的创建带来革命性的变化。LCC能够自动生成具有电影级效果的无限大3D场景,这一成就得益于它采用的Multi-SLAM和高斯溅射技术。随着XGRIDS技术的不断进步,我们有理由相信,未来的虚拟世界将变得更加真实,更加引人入胜。
Meta联合伦敦大学学院研究院在一项研究中提出了一种全新的文本引导的3D场景编辑方法,被称为ReplaceAnything3D。这一方法通过引入Erase-and-Replace策略,能够有效地替换场景中的特定对象,实现了文本提示下的高质量3D场景编辑。这项研究对于游戏、电影、虚拟现实和混合现实等领域的3D内容创作和编辑具有重要的推动作用。
随着大模型技术的飞速发展,基于语言和视觉的3D场景编辑方法取得了十足进步,如Instruct-NeRF2NeRF在修改和场景控制方面展示了强大功能。但在内容生成方面依然面临困难,例如,在3D场景中直接生成一只3D蝴蝶。值得一提的是,InseRF只需要一个粗略的视角框,就可实现精确的对象定位,这对于用户来说非常便捷。
通过文本提示和一个2D边界框,我们就能在3D场景中生成对象。看到下面这张图了没?一开始,盘子里是没有东西的,但当你在托盘上画个框,然后在文本框中输入文本「在托盘上添加意大利面包」,魔法就出现了:一个看起来美味可口的面包就出现在你的眼前。由结果可知,使用I-N2N会导致场景中的全局更改,并且这种改变是更改现有对象不是创建新对象,例如I-N2N把4a中的乐高�
InseRF是一种创新性的3D场景编辑和对象插入工具,可通过文本提示和2D边界框在NeRF重建的3D场景中生成新对象。这种方法允许用户仅通过简单的文本描述和2D边界框就能在3D场景中插入新的对象,从在不需要显式3D信息的情况下实现与场景一致的对象插入。要了解更多详情并开始您的3D场景编辑之旅,请访问InseRF官方网站。
Text2Immersion是一种创新的方法,通过文本提示生成高质量的3D沉浸式场景。该项目的流程首先利用预训练的2D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云,然后在高斯云上进行细化阶段,通过插值和细化来增强生成场景的细节。通过对系统进行广泛评估,我们证明了其在渲染质量和多样性方面超越了其他方法,为文本驱动的3D场景生成迈出了重要一步。
LangSplat是一款利用CLIP语言嵌入映射到3D高斯分布的工具,用于构建3D语言场景并实现对3D场景的开放词汇量查询。它提高了处理效率,避免了NeRF中的昂贵渲染过程,并且学习到的语言特征能精确捕捉对象边界,提供精确的3D语言场景,无需后处理。欲了解更多或开始使用LangSplat,请访问LangSplat官方网站。
Gaussian-SLAM是一项新兴技术,可以通过分析视频流中的图像来创建逼真的3D模型,从重建现实世界场景。通过观看一个视频,Gaussian-SLAM可以分析视频中的图像,能够理解视频中的环境布局和物体的位置。这项技术的出现为模拟现实世界和创造逼真的虚拟环境提供了新的可能性。