3D NAND，只能堆叠？
3D NAND，只能堆叠？半导体行业观察：NAND发展似乎进入了一个怪圈。
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7678 点击 2024-06-25 17:23
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半导体行业观察：NAND发展似乎进入了一个怪圈。
3D场景理解让人形机器人「看得见」周身场景，使汽车自动驾驶功能能够实时感知行驶过程中可能出现的情形，从而做出更加智能化的行为和反应。而这一切需要大量3D场景的详细标注，从而急剧提升时间成本和资源投入。
SAX-NeRF框架，一种专为稀疏视角下X光三维重建设计的新型NeRF方法，通过Lineformer Transformer和MLG采样策略显著提升了新视角合成和CT重建的性能。研究者还建立了X3D数据集，并开源了代码和预训练模型，为X光三维重建领域的研究提供了宝贵的资源和工具。
2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
在三维生成建模的研究领域，现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器，要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube，这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示，并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。
3D生成是生成式人工智能和计算机图形学领域最引人注目的话题之一，符合影视、游戏标准的3D生成尤其受产业界关注。在生产流程中，一般品类的3D资产往往通过手工建模或者扫描的方式制作。但作为3D资产的一个重要类别，服装资产的往往来源于平面板片与物理模拟等流程，而不是直接在3D上建模。
使用大模型合成的数据，就能显著提升3D生成能力？
图像与视频合成、3D 视觉、人体行为识别、视觉与语言推理等研究方向论文最多，属于最热门的方向，体现当前学界对视觉生成、三维感知、人机交互等方向的高度重视。另外，多模态学习、以人为本的设计和自适应机器人可能构成人形机器人的未来。
天津大学与南京大学联合团队在CVPR 2024上发表了LPSNet项目，提出了一种端到端的无透镜成像下的3D人体姿态和形状估计框架，通过多尺度无透镜特征解码器和双头辅助监督机制，直接从编码后的无透镜成像数据中提取特征并提高姿态估计的准确度。
3D 重建和新视图合成技术在虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用。NeRF 通过隐式地将场景编码为辐射场，在视图合成上取得了显著的成功。