在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。
一个融合真实地理空间与AI生成技术的开放世界模拟平台，由Genesis物理引擎驱动，支持人类与机器人在社区中共同互动、成长与演化。
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈，提升渲染效率和质量。
本文主要作者是 Bytedance Pico 北美高级研究员胡涛博士，近年来研究领域包括3D 重建与 4D 场景和视频生成，致力于得到一种最佳的物理世界表示模型。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
就在刚刚的CVPR上，鹅厂3D生成模型混元3D 2.1正式宣布开源！
三维场景是构建世界模型、具身智能等前沿科技的关键环节之一。
想象一下，你是一位游戏设计师，正在为一个奇幻 RPG 游戏搭建场景。你需要创建一个 "精灵族树屋村落"—— 参天古木和树屋、发光的蘑菇路灯、半透明的纱幔帐篷... 传统工作流程中，这可能需要数周时间：先手工建模每个 3D 资产，再逐个调整位置和材质，最后反复测试光照效果…… 总之就是一个字，难。
一个先相信、后看见的 AI 创业者。
谷歌旗舰视频模型Veo 3上线不到一个月，各种玩法层出不穷。 这不，玩法再升级，只需添加一个提示词“360°”就能解锁3D世界！
