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不止动起来：SentiAvatar重新定义3D数字人动作生成范式
AI 初创公司 SentiPulse 联合团队提出 3D 数字人动作生成新范式 SentiAvatar，打造虚拟角色 SUSU，其框架等已全球同步开源。它解决了高质量数据荒等问题，实验表现优，还实现快速动作生成，支持流式交互。
提前实测Opus 5：3D细节封神，然而有一个致命缺陷
全网苦等Opus 5，结果其暂缓发布，理由是怕威胁人类对高级AI的控制，遭网友怒批。部分开发者提前实测，它3D细节表现出色，但耗token且看图测试翻车，原定有诸多强大特性。
从过拟合到通用！ViMoGen开启3D人体动作生成新纪元
随着AIGC爆发，3D人体动作生成领域滞后，现有模型泛化能力有瓶颈。南洋理工大学等机构研究人员提出ViMoGen，从数据、模型、评估三方面重新定义通用动作生成路径，还能赋能具身智能。
实测updream预演台：一张图，换来一整个3D片场！
作者实测updream预演台，它可传图自动重建3D白模场景，可摆人物、调机位等，再配合Seedance 2.5渲染成片。作者还做了对照实验，证明白模能锁定拍摄意图，并给出使用建议。
告别高昂重制成本！港科大广州、快手可灵发布立体视频转换单步推理新方案
随着 3D 设备发展，人们对 3D 立体视频需求增加，但高昂制作成本成阻碍。快手可灵与港科大广州团队联合提出 StereoPilot 模型，能快速将 2D 视频转为高质量 3D 视频，还构建了 UniStereo 数据集。
AI视频运镜玄学已破！告别无限抽卡，3D预演台直接封神
用AI做视频常遇运镜、人物走位等问题，因文生视频系统缺空间锚定能力。updream在8月17日上线「预演台」功能，通过传参考图自动生成3D白模场景，实测显示其显著减少「抽卡」次数。
1句话高质量生成游戏3D动作，北大新方法刷新动画制作SOTA
北京大学提出ReMoMask：基于检索增强生成的Text - to - Motion框架，集成三项关键创新。在标准基准测试上，相比RAG - T2M，在HumanML3D和KIT - ML上FID分数分别提升3.88%和10.97%。
Midjourney新副业曝光：50万个传感器藏进浴池，60秒生成你的3D身体地图
搞AI绘画的Midjourney官宣将在旧金山开Spa馆，背后是进军医疗硬件的新项目Midjourney Medical。其用Midjourney Scanner做全身超声波扫描，能快速生成高精度3D身体地图，还规划了落地路径和长期扩张目标。
一个指令误导智能模型！北航等首创3D语义攻击框架，成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。
OpenClaw带火AI记忆，DeepMind用混合记忆把3D重建拉到近2万帧
近期，全球爆火的 Agent 私人助手 OpenClaw 接连更新，其长期记忆能力获关注。谷歌 DeepMind 联合加州大学伯克利分校提出 LoGeR 架构，将 3D 重建扩展到极长序列，在多数据集上表现超越先前方法。