「真实场景重建」共找到 2524 篇相关文章
万帧实时!流式3D重建天花板,被国产开源模型打破了
蚂蚁正式开源 LingBot-Map,这是基于几何上下文 Transformer 的纯自回归流式 3D 重建基础模型。它能在恒定内存下实现超万帧长视频实时三维重建,处理速度约 20 FPS,在多基准测试中超越现有流式方法。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究!单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3(DA3),获谢赛宁盛赞。它架构简单,能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置,在新视觉几何基准上表现出色,核心秘诀是极简设计。
CVPR 2026|用互联网视频替代3D标注:通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
北京通用人工智能研究院团队在CVPR 2026接收论文中,提出自动化数据引擎,用互联网视频构建SceneVerse++数据集,规模超现有同类,在3D检测、VQA、VLN任务提升性能,还指明3D空间智能发展方向。
如何用好 Codex?OpenAI 内部实践指南:7 个最佳应用场景,6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景,如理解代码、重构迁移等,还有6个使用技巧,像从提问模式开始、组织好提示等,展示了Codex在开发中的强大作用。
刷榜自动驾驶语义场景补全!北大新作:高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC,通过高维度语义解耦和高密度占用优化,解决现有技术维度与密度差异问题,在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
视频扩散模型新突破!清华腾讯联合实现高保真3D生成,告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter,基于视频扩散模型,从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段,提升三维场景生成效果,解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
比SOTA快9倍,谷歌DeepMind时空重建,把视频变成时空搜索引擎
谷歌DeepMind联合团队发布D4RT时空重建框架,颠覆传统视频转3D方法。它按需提问,像搜索引擎,处理动态视频高效。内部结构分编码、解码两步,速度快,还发明聪明收割机算法,在多项测试中表现优异。
拒绝重复造轮子!抽象 80% 工作场景,打造可复用的"AI 助手工厂”
文章指出,为解决重复开发AI助手的效率问题,智空间团队将高频需求抽象为可复用技术方案,打造“AI助手生产线”。介绍四大高频场景本质、共性挑战及对应方案,还阐述分层架构、解决方案、prompt架构等,最终落地“助手工厂”产品。
CrowdStrike联手Meta发布AI安全基准,让AI在真实网络攻击中证明自己
美国网络安全巨头CrowdStrike与Meta在Fal.Con 2025大会联合推出开源基准测试套件CyberSOCEval,旨在评估AI大语言模型在真实SOC环境下的网络安全能力,它源于Meta之前框架,开源供全球开发者使用。
刚刚,智元提出SOP,让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架,可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式,整合在线、分布式和多任务机制,构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。