上海人工智能实验室开发的一款文字转换3D模型,能够在5分钟内生成高质量的 3D 物体。
生成过程分两步:
- 模型从已有的 3D 数据中学习,通过扩散模型,快速生成粗略的3D模型。这一步主要是为了快速制作原型。
- 利用 2D 图像的扩散模型,进一步改善第一步生成的 3D 模型纹理,使其看起来更真实。这一步包括对模型的细节进行优化。
为了训练这个模型,技术团队清理并标注了一个 大规模的开源3D数据集,并结合了视觉语言模型和大型语言模型的技术。模型和代码可公开获取。
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上海人工智能实验室推出3DTopia,支持文生3D,5分钟内生成高质量物体模型。采用两阶段扩散架构:先基于3D数据生成几何粗模,再用2D图像扩散模型优化纹理与细节。依托自建清洗标注的大规模开源3D数据集,融合视觉语言与大语言模型能力,模型与代码已开源。
上海人工智能实验室开发的一款文字转换3D模型,能够在5分钟内生成高质量的 3D 物体。
生成过程分两步:
为了训练这个模型,技术团队清理并标注了一个 大规模的开源3D数据集,并结合了视觉语言模型和大型语言模型的技术。模型和代码可公开获取。
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谷歌推出开源模型 Gemma 4,旨在解决网络受限地区无法使用前沿 AI 的问题。该模型追求内存占用下的智能最大化,首次具备多模态与智能体能力,支持在无网移动端高效运行复杂任务。目前已在乌干达离线医疗系统及秘鲁原住民语言保护等场景中落地应用。通过将大模型蒸馏至终端设备,Gemma 4 摆脱了对云端算力的依赖,推动去中心化开源生态发展,赋能各社区按需构建专属系统。
微软研究院联合多所高校发布 Mirage 模型,通过在扩散模型隐空间直接存储三维记忆,解决了 AI 视频生成中场景一致性差及计算昂贵的问题。该方案摒弃传统 RGB 点云渲染流程,使生成速度提升最高 10.57 倍,显存占用降低 55 倍,且长视频边际成本几乎不增。测试显示其三维与光度一致性优于现有方案,虽暂不支持动态物体记忆,但已开源并适用于机器人仿真等静态场景任务。
Google 推出 Information Agents 功能,面向 AI Ultra 订阅用户开放。该功能将搜索从被动查询转变为主动监测,智能体可 7×24 小时追踪用户需求并推送变化信息。其底层依托 Personal Intelligence 战略,通过整合 Gmail、Photos 等跨应用数据实现个性化推理。尽管存在隐私与准确性挑战,但凭借二十年数据积累,Google 正推动 AI 助手从对话工具向自主代理进化,重塑“信息找人”的交互范式。
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