SuperFlow是一种新的框架，通过使用连续的LiDAR-camera对进行时空预训练，增强了自动驾驶中的3D感知能力。在自动驾驶技术中，3D感知的重要性不言而喻，它可以帮助自动驾驶汽车更准确地理解周围环境，进行更安全、更...

PerlDiff方法将3D几何信息与街景图像生成相结合，进一步提高了街景图像生成的精确性。这种方法的提出，无疑为自动驾驶领域的3D数据生成提供了新的研究方向和方法。通过更精确的街景图像生成，自动驾驶技术的安全性和...

OccSora是一种基于扩散的4D占用生成模型，旨在改善长期的时间演变。这种模型是一种新颖的方法，可以生成时间和空间的占用，并且具有超前思考的能力。OccSora的引入将使驾驶场景的预测变得更为准确和实时，从而提高驾...

MIT和Meta的研究人员开发了一种名为PlatoNeRF的人工智能技术，该技术利用阴影和单光子激光雷达来创建3D场景模型，包括被遮挡的区域。这种方法可以增强自动驾驶车辆的安全性，并改善AR/VR体验。PlatoNeRF超越了传统方...

科研人员已经开发出一种新的方法，可以从休闲的，以对象为中心的视频中，无需人类监督就可以估计出类别级的3D姿态。这种新方法的开发，无疑为3D姿态估计领域带来了新的突破。在无人监督的情况下，能够从视频中准确估...

EGIInet最近推出了一种新的点云补全方法，通过几何任务引导有效地结合了两种模态。这种方法的核心在于，通过几何任务引导，可以使两种模态的结合更为有效，从而达到更好的点云补全效果。EGIInet在GitHub上公开了这种...

这个项目提出了一种新的诊断阿尔茨海默病的方法，该方法使用3D MRI扫描来增强模型决策的可解释性。阿尔茨海默病的早期诊断对于病情的控制和治疗至关重要，而人工智能技术的应用则大大提高了诊断的精度和效率。此项目...

研究人员已经研发出一种使用神经辐射场（NeRF）和事件流从单一模糊图像中重建3D场景的方法。这种创新性的方法模拟相机运动并合成亮度变化，从而可以从模糊的输入中生成高质量、视图一致的图像，而无需预计算相机姿势...

Meta 3D Gen是一种全新的虚拟现实技术，它可以让用户完全沉浸在虚拟世界中。Meta 3D Gen使用了最新的深度传感器技术，可以实时地感知用户的手部和身体动作，从而让用户可以自由地在虚拟空间中移动和操作物品。同时，...

为满足对详细3D数据的日益增长的需求，研究人员推出了Point-SAM，这是一种基于变革者的3D分割模型。这个模型将大大提高3D数据处理的效率和精度。与传统的3D分割技术相比，Point-SAM能够提供更精细的数据，从而更好地...