M3DBench是一个全新的广泛数据集，旨在改变AI的3D理解，填补多模态语言模型研究中的差距。它包括超过320,000个不同的指令响应对，集成了文本、图像和3D对象，为AI执行更广泛的现实3D任务铺平了道路。

一种新的研究方法通过在大型语言模型中引入物体标识符来改善对3D场景的理解并回答相关问题。该方法专注于识别和关联场景中的物体，在解释复杂的空间关系方面取得了有希望的结果，使得人工智能更加擅长这方面的任务。

Free3D是一种创新的方法，可以从一张图片中创建3D视图，而无需使用缓慢笨重的3D模型。这种技术的关键在于使用深度学习算法对图像进行处理，从而生成更加真实的3D视图。该技术可以应用于游戏、虚拟现实、增强现实等领...

研究人员开发了Diffusion-SS3D，这是一种改进半监督3D物体检测的新方法，使用扩散模型添加噪声到3D空间中的物体大小和类别标签分布，然后使用扩散模型去噪和生成更好的边界框输出。

Zero123++是一个使用扩散原理从单个输入图像生成一致的多视图图像的模型。通过利用预训练的2D模型，Zero123++解决了纹理质量和对齐问题等挑战。

高斯喷洒是一种令人惊叹的三维重建方法。在这种情况下，科学家们正在努力将COLMAP从他们的视觉映射和跟踪系统中移除。尽管结果令人信服，但仍需要进行一些重的计算。

Diffusion Models as Prior (DMP)是一种新的方法，它在AI生成的图像中提高了语义预测的准确性。该创新性方法巧妙地将预先训练的文本到图像模型应用于各种任务，例如3D属性估计和语义分割，在有限的训练数据下表现优...

本项目提出了“可动态高斯化”技术，这是一种将2D CNN和3D高斯点转换技术结合起来的新技术，可以从视频中创建更逼真、更详细的人物头像。这种技术不仅可以用于游戏、虚拟现实等领域，还可以在电影、电视和广告等领域中...