大晓机器人x南洋理工PhysX-Omni统一物理3D生成!一个框架搞定刚体/软体/关节体
大晓机器人x南洋理工PhysX-Omni统一物理3D生成!一个框架搞定刚体/软体/关节体3D生成领域,一个核心矛盾正在浮出水面。
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3D生成领域,一个核心矛盾正在浮出水面。
他们的新选择。
VAST近期完成合计近2亿美元的A+及A++轮融资,领投方为渶策资本、国寿长三角科创基金。拿到这笔钱的同时,VAST也带来了他们最新的世界模型进展:Project Eden。区别于业内「动作条件视频生成」与「静态3D场景生成」等常规路径,Project Eden创造性地将底层状态推演与视觉呈现进行了原生解耦。
3D世界“会看”了,但还不会“改”。
不用百万级 3D 标注,模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号,转化为自动驾驶系统所需的相机位姿估计能力。
我们知道,世界是三维的。
这两天刷 X 的时候,发现一类项目特别火,就是用 Codex + Blender + 3D 生成工具做的交互式 3D 模型网站。
近年来,3D Gaussian Splatting(3DGS)在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场,它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景,既能保留连续空间结构,又能实现高速渲染。
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看,你会发现它们正在遇到一个很像的问题。
近年来,3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting, 3DGS)凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率,极大地推动了神经渲染技术的发展。然而,当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面(Mesh 等)时,往往会面临严重的几何失真问题。