单图直出CAD工程文件!CVPR 2025新研究解决AI生成3D模型“不可编辑”痛点|魔芯科技NTU等出品
单图直出CAD工程文件!CVPR 2025新研究解决AI生成3D模型“不可编辑”痛点|魔芯科技NTU等出品单张图直接就能生成可编辑的CAD工程文件!
单张图直接就能生成可编辑的CAD工程文件!
在现实世界中,如何让智能体理解并挖掘 3D 场景中可交互的部位(Affordance)对于机器人操作与人机交互至关重要。所谓 3D Affordance Learning,就是希望模型能够根据视觉和语言线索,自动推理出物体可供哪些操作、以及可交互区域的空间位置,从而为机器人或人工智能系统提供对物体潜在操作方式的理解。
随着 VR/AR、游戏娱乐、自动驾驶等领域对 3D 场景生成的需求不断攀升,从稀疏视角重建 3D 场景已成为一大热点课题。
多模态视频异常理解任务,又有新突破!
基于当前观察,预测铰链物体的的运动,尤其是 part-level 级别的运动,是实现世界模型的关键一步。
想象一下,一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算,没有庞大的存储需求,只有极速的生成和惊人的细节。
文生图 or 图生文?不必纠结了!
本文介绍了 FoundationStereo,一种用于立体深度估计的基础模型,旨在实现强大的零样本泛化能力。
双人动作生成新SOTA!
如何从一张普通的单幅图像准确估计物体的三维法线和材质属性,是计算机视觉与图形学领域长期关注的难题。