Sora刚发布后没多久，火眼金睛的网友们就发现了不少bug，比如模型对物理世界知之甚少，小狗在走路的时候，两条前腿就出现了交错问题，让人非常出戏。 对于生成视频的真实感来说，物体的交互非常重要，但目前来说，合成真实3D物体在交互中的动态行为仍然非常困难。
如今的生成式AI在人工智能领域迅猛发展，在计算机视觉中，图像和视频生成技术已日渐成熟，如Midjourney、Stable Video Diffusion [1]等模型广泛应用。然而，三维视觉领域的生成模型仍面临挑战。
传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来，有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而，绝大多数此类工作都依赖生成式模型（如 Stable Diffusion），换句话说，此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。
想象一下，你仅需要输入一段简单的文本描述，就可以生成对应的 3D 数字人动画的骨骼动作。而以往，这通常需要昂贵的动作捕捉设备或是专业的动画师逐帧绘制。这些骨骼动作可以进一步的用于游戏开发，影视制作，或者虚拟现实应用。来自阿尔伯塔大学的研究团队提出的新一代 Text2Motion 框架，MoMask，正在让这一切变得可能。
高斯溅射（Gaussian Splatting）在新视角合成领域掀起了一轮革命性浪潮，取代上一代技术神经辐射场（NeRF）成为学界业界顶流
自 2020 年神经辐射场 (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以来，将隐式表达推上了一个新的高度。作为当前最前沿的技术之一
具身基础模型突破2D，全新生成式视觉-语言-行动模型3D-VLA，在多项任务中显著提高了推理、多模态生成和规划的能力。
第一次听到“豆包儿”这个名字感觉挺奇怪，再一看它的logo，发现是一个活泼的3D卡通女孩形象， 一开始真的难以将它和AI联系起来。
腾讯游戏，现在连引擎都有AI味儿了——就在游戏开发者大会（GDC）上，腾讯刚刚发布自研游戏AI引擎GiiNEX。官方介绍，基于生成式AI和决策AI技术，GiiNEX可以支持游戏从研发到运营的全生命周期需求。
受人类视觉系统的启发，MVDiffusion++结合计算方法高保真和人类视觉系统灵活性，可以根据任意数量的无位姿图片， 生成密集、高分辨率的有位姿图像，实现了高质量的3D模型重建。
