「全景重建」共找到 191 篇相关文章
LiteReality来了！用一张扫描图还原真实3D世界
剑桥大学提出 LiteReality，可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本，支持多种图形渲染功能，适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景，还引入新框架解决材质恢复问题，但也存在依赖人工等局限。
Meta刚刚开源的SAM 3D火爆全网，未来2D=3D。
近日AI圈热闹，Gemini、GPT、Grok相继更新，Meta虽未更新小羊驼，却发布开源3D模型SAM 3D。它能精确重建人或物体3D模型，有真实三维感知，有两模型，性能强，应用场景多。
西湖大学修宇亮，想做「会格斗的数字人」丨GAIR 2025
2025年12月12 - 13日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会将在深圳举办。西湖大学助理教授修宇亮12月13日将在《世界模型》论坛演讲，带来数字人研究最新成果，其曾破局三维数字人姿态重建难题，还想做“会格斗的数字人”。
一篇400+文献最新RAG技术系统性综述
本文对RAG技术进行系统性综述，通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集，给出技术地图、评估框架与未来路线，梳理技术全景、评估指标，还介绍主流数据集，指出RAG已演变为复杂系统。
一张图生成任意场景3D模型，部分遮挡也不怕｜IDEA x 光影焕像联合开源
IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架，以DINO - X与Triverse为基础，实现从任意开放世界图像到带Mesh的3D场景完整重建，解决遮挡难题，有多项创新，应用场景广泛。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。
Agentic 应用时代，Dify 全链路可观测最佳实践
文章讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发的可观测性挑战，从开发者与运维方视角分析现状、局限与改进方向。云监控推出全景可观测方案，还介绍各组件监控接入步骤及实践指南，最后提及 Qwen - Image 生图优势。
细节直逼亚毫米级！港科广分层建模突破3D人体生成｜CVPR 2025
港科广团队提出MultiGO创新方案，借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量，在多个测试集上性能领先，且在多领域有应用优势，研究成果入选CVPR 2025，项目代码将开源。
图片生成仿真！这个AI让3D资产「开箱即用」，直接赋能机器人训练
南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything，首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产，在多项测试中表现优异，有望推动3D重建范式转变。