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3D建模无忧

Sloyd是一个快速生成3D模型的平台。选择一个生成器，进行微调，即可完成。可以通过实时预览来生成模型。Sloyd提供不断扩展的生成器库，快速定制模型，可用于实时渲染和多种级别的细节。生成的模型可以根据需要进行定制，并且已经进行了UV展开和优化，方便进行贴图和使用。Sloyd适用于各种风格的模型，提供无限的变化，并且支持实时生成。

快速生成高质量的3D人头模型

GGHead是一种基于3D高斯散射表示的3D生成对抗网络（GAN），用于从2D图像集合中学习3D头部先验。该技术通过利用模板头部网格的UV空间的规则性，预测一组3D高斯属性，从而简化了预测过程。GGHead的主要优点包括高效率、高分辨率生成、全3D一致性，并且能够实现实时渲染。它通过一种新颖的总变差损失来提高生成的3D头部的几何保真度，确保邻近渲染像素来自UV空间中相近的高斯。

GauHuman是一个3D人体模型，利用高斯扩散进行快速训练和实时渲染。

GauHuman是一个基于高斯扩散的3D人体模型，它能在短时间内（1-2分钟）完成训练，并提供实时渲染（最高达189 FPS），与现有基于NeRF的隐式表示建模框架相比，后者需要数小时训练和每帧数秒渲染。GauHuman在规范空间对高斯扩散进行编码，并利用线性混合皮肤（LBS）将3D高斯从规范空间转换到姿态空间，在此过程中设计了有效的姿态和LBS细化模块，以微不足道的计算成本学习3D人体的细节。此外，GauHuman还通过3D人体先验初始化和修剪3D高斯，并通过KL散度引导进行拆分/克隆，以及进一步加速的新型合并操作，从而实现快速优化。

AI Doll通过AI生成、3D建模和专业打印将您的文本描述转化为定制动作人偶。

AI Doll利用先进的AI技术，通过GPT 4.0生成图像，将您的文本描述转化为精美的实体动作人偶。通过AI图像生成、3D建模和专业打印，AI Doll提供全面的AI动作人偶制作解决方案。

通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。

MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。

一个高效的无边界3D城市生成框架，使用3D高斯绘制技术实现快速生成。

GaussianCity是一个专注于高效生成无边界3D城市的框架，基于3D高斯绘制技术。该技术通过紧凑的3D场景表示和空间感知的高斯属性解码器，解决了传统方法在生成大规模城市场景时面临的内存和计算瓶颈。其主要优点是能够在单次前向传递中快速生成大规模3D城市，显著优于现有技术。该产品由南洋理工大学S-Lab团队开发，相关论文发表于CVPR 2025，代码和模型已开源，适用于需要高效生成3D城市环境的研究人员和开发者。

Funes是一个在线博物馆，致力于收集、保存和展示人类建筑的3D模型。

Funes是一个创新的在线博物馆项目，通过众包摄影测量技术将全球人类建筑转化为3D模型，旨在创建一个免费、可访问的庞大3D数据库。该项目以阿根廷作家博尔赫斯笔下的'博闻强记的福内斯'命名，象征着对人类物质记忆的永恒保存。Funes不仅是一个技术展示平台，更是一个文化传承项目，通过数字化手段保护人类文明的建筑遗产。

将图像转换为3D模型，可用于渲染、动画或3D打印。

Shapen是一款创新的在线工具，它利用先进的图像处理和3D建模技术，将2D图像转化为详细的3D模型。这一技术对于设计师、艺术家和创意工作者来说是一个巨大的突破，因为它极大地简化了3D模型的创建过程，降低了3D建模的门槛。用户无需深厚的3D建模知识，只需上传图片，即可快速生成可用于渲染、动画制作或3D打印的模型。Shapen的出现，为创意表达和产品设计带来了全新的可能性，其定价策略和市场定位也使其成为个人创作者和小型工作室的理想选择。

实时编辑和完整对象结构生成的3D模型。

Stable Point Aware 3D (SPAR3D) 是 Stability AI 推出的先进3D生成模型。它能够在不到一秒的时间内，从单张图像中实现3D对象的实时编辑和完整结构生成。SPAR3D采用独特的架构，结合精确的点云采样与先进的网格生成技术，为3D资产创建提供了前所未有的控制力。该模型免费提供给商业和非商业用途，可在Hugging Face下载权重，GitHub获取代码，或通过Stability AI开发者平台API访问。

从自然语言提示创建B-Rep CAD文件和网格

Text-to-CAD UI是一个利用自然语言提示生成B-Rep CAD文件和网格的平台。它通过ML-ephant API，由Zoo提供支持，能够将用户的自然语言描述直接转化为精确的CAD模型。这项技术的重要性在于它极大地简化了设计过程，使得非专业人士也能轻松创建复杂的CAD模型，从而推动了设计的民主化和创新。产品背景信息显示，它是由Zoo开发的，旨在通过机器学习技术提升设计效率。关于价格和定位，用户需要登录后才能获取更多信息。

创建可动的4D人像化身模型

CAP4D是一种利用可变形多视图扩散模型（Morphable Multi-View Diffusion Models）来创建4D人像化身的技术。它能够从任意数量的参考图像生成不同视角和表情的图像，并将其适配到一个4D化身上，该化身可以通过3DMM控制并实时渲染。这项技术的主要优点包括高度逼真的图像生成、多视角的适应性以及实时渲染的能力。CAP4D的技术背景是基于深度学习和图像生成领域的最新进展，尤其是在扩散模型和3D面部建模方面。由于其高质量的图像生成和实时渲染能力，CAP4D在娱乐、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。目前，该技术是免费提供代码的，但具体的商业化应用可能需要进一步的授权和定价。

生成式世界模型，为电影、游戏及更多领域带来革新。

Explorer是由Odyssey推出的生成式世界模型，旨在通过人工智能技术加速电影和游戏世界的创造过程，并开启全新的娱乐形式。该技术由皮克斯联合创始人Ed Catmull支持，代表了电影、游戏以及更广泛娱乐领域中的下一个重大技术突破。Explorer能够将任何图像转化为详细的3D世界，具有生成逼真世界的能力，并且支持手动编辑，以适应不同的创作需求。

高效处理分钟级体素视频数据的新技术

Long Volumetric Video是一种用于重建多视角RGB视频中的长体素视频的新技术。该技术通过Temporal Gaussian Hierarchy这种新颖的4D表示方法，紧凑地模拟长体素视频，解决了传统动态视图合成方法在处理长视频时内存占用大、渲染速度慢的问题。这项技术的主要优点包括训练成本低、渲染速度快和存储使用少，是首个能够高效处理分钟级体素视频数据同时保持高质量渲染的技术。

音频驱动的高保真3D人头化身合成技术

GaussianSpeech是一种新颖的方法，它能够从语音信号中合成高保真度的动画序列，创建逼真、个性化的3D人头化身。该技术通过结合语音信号与3D高斯绘制技术，捕捉人类头部表情和细节动作，包括皮肤皱褶和更细微的面部运动。GaussianSpeech的主要优点包括实时渲染速度、自然的视觉动态效果，以及能够呈现多样化的面部表情和风格。该技术背后是大规模多视角音频-视觉序列数据集的创建，以及音频条件变换模型的开发，这些模型能够直接从音频输入中提取唇部和表情特征。

灵活调整光源位置和强度的AI光照编辑工具

IC-Light V2-Vary是一款基于扩散模型的光照编辑工具，主要针对复杂光照场景中的图像生成和编辑问题，提供了光照一致性约束、大规模数据支持、精确光照编辑等功能。它通过物理光传输理论确保物体在不同光照条件下的表现可以线性组合，减少图像伪影，保持输出结果与实际物理光照条件一致。适用于摄影师、设计师及3D建模专业人士，同时为艺术创作者提供了更多可能性。

实时AI视频生成开源模型

LTXV是Lightricks推出的一个实时AI视频生成开源模型，它代表了视频生成技术的最新发展。LTXV能够提供可扩展的长视频制作能力，优化了GPU和TPU系统，大幅减少了视频生成时间，同时保持了高视觉质量。LTXV的独特之处在于其帧到帧学习技术，确保了帧之间的连贯性，消除了闪烁和场景内的不一致问题。这一技术对于视频制作行业来说是一个巨大的进步，因为它不仅提高了效率，还提升了视频内容的质量。

3D网格生成与语言模型的统一

LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型（LLMs）预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识，并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出，以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时，实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。

使用手机扫描创建逼真可重新照明的头像模型

URAvatar是一种新型的头像生成技术，它能够通过手机扫描在未知光照条件下创建出逼真的、可重新照明的头部头像。与传统的通过逆向渲染估计参数反射率参数的方法不同，URAvatar直接模拟学习辐射传递，将全局光照传输有效地整合到实时渲染中。这项技术的重要性在于它能够从单一环境的手机扫描中重建出在多种环境中看起来都逼真的头部模型，并且能够实时驱动和重新照明。

新一代骁龙X系列，搭载NPU，为创作者带来革新工具。

Snapdragon X Series是高通推出的新一代产品系列，通过搭载神经处理单元（NPU），为创作者提供了强大的AI算力。这一系列产品能够显著提升移动设备在图像处理、音频制作和3D建模等方面的性能，同时延长电池续航，为用户提供前所未有的移动创作体验。Snapdragon X Series的推出，标志着移动设备在创意工作领域的一次重大飞跃，使得专业级的创作工具可以随时随地被使用。

文本驱动的3D头像生成与全身动画表达

DreamWaltz-G是一个创新的框架，用于从文本驱动生成3D头像和表达性的全身动画。它的核心是骨架引导的评分蒸馏和混合3D高斯头像表示。该框架通过整合3D人类模板的骨架控制到2D扩散模型中，提高了视角和人体姿势的一致性，从而生成高质量的头像，解决了多重面孔、额外肢体和模糊等问题。此外，混合3D高斯头像表示通过结合神经隐式场和参数化3D网格，实现了实时渲染、稳定的SDS优化和富有表现力的动画。DreamWaltz-G在生成和动画3D头像方面非常有效，无论是视觉质量还是动画表现力都超越了现有方法。此外，该框架还支持多种应用，包括人类视频重演和多主题场景组合。

设计你梦想中的家

Kanai是一个在线设计平台，允许用户通过3D扫描和模型创建来设计他们梦想中的家。用户可以导入房间和家具的3D模型，分享他们的设计愿景，并与他人协作。Kanai利用先进的3D技术，为用户提供了一个直观且互动性强的设计体验，帮助他们将想象变为现实。

使用多照明合成的扩散方法重新照明辐射场

这是一种通过利用从2D图像扩散模型提取的先验来创建可重新照明的辐射场的方法。该方法能够将单照明条件下捕获的多视图数据转换为具有多照明效果的数据集，并通过3D高斯splats表示可重新照明的辐射场。这种方法不依赖于精确的几何形状和表面法线，因此更适合处理具有复杂几何形状和反射BRDF的杂乱场景。

一种用于沉浸式以人为中心的体积视频的鲁棒双高斯表示方法

Robust Dual Gaussian Splatting (DualGS) 是一种新型的基于高斯的体积视频表示方法，它通过优化关节高斯和皮肤高斯来捕捉复杂的人体表演，并实现鲁棒的跟踪和高保真渲染。该技术在SIGGRAPH Asia 2024上展示，能够实现在低端移动设备和VR头显上的实时渲染，提供用户友好和互动的体验。DualGS通过混合压缩策略，实现了高达120倍的压缩比，使得体积视频的存储和传输更加高效。

通过生成式AI激活人类潜能

Stability AI是一个专注于生成式人工智能技术的公司，提供多种AI模型，包括文本到图像、视频、音频、3D和语言模型。这些模型能够处理复杂提示，生成逼真的图像和视频，以及高质量的音乐和音效。公司提供灵活的许可选项，包括自托管许可和平台API，以满足不同用户的需求。Stability AI致力于通过开放模型，为全球每个人提供高质量的AI服务。

构建大型世界模型，感知、生成和与3D世界互动

World Labs 是一家专注于空间智能的公司，致力于构建大型世界模型（Large World Models），以感知、生成和与3D世界进行互动。公司由AI领域的知名科学家、教授、学者和行业领导者共同创立，包括斯坦福大学的Fei-Fei Li教授、密歇根大学的Justin Johnson教授等。他们通过创新的技术和方法，如神经辐射场（NeRF）技术，推动了3D场景重建和新视角合成的发展。World Labs 得到了包括Marc Benioff、Jim Breyer等知名投资者的支持，其技术在AI领域具有重要的应用价值和商业潜力。

创意数字艺术作品展示平台

Render Artist 是一个展示数字艺术作品的平台，包括3D建模、动画、AI生成艺术等。它为艺术家提供了一个展示他们从草图到成品渲染作品的空间，同时也为观众提供了欣赏和学习数字艺术的机会。该平台强调创意和技术的结合，展示了数字艺术的多样性和创新性。

城市级NeRF实景三维大模型，沉浸式体验。

书生·天际LandMark是一个基于NeRF技术的实景三维大模型，它实现了100平方公里的4K高清训练，具备实时渲染和自由编辑的能力。这项技术代表了城市级三维建模和渲染的新高度，具有极高的训练和渲染效率，为城市规划、建筑设计和虚拟现实等领域提供了强大的工具。

智能生成符合国际标准的IMEI号码

AI IMEI Generator是一个先进的数字工具，专为需要生成IMEI号码的用户设计。它利用人工智能算法确保生成的IMEI号码既随机又符合国际标准。

从单张图片创建逼真的3D头像

HeadGAP是一个先进的3D头像创建模型，它能够从少量甚至单张目标人物的图片中创建出逼真且可动画化的3D头像。该模型通过利用大规模多视角动态数据集来学习3D头部先验知识，并通过高斯Splatting基础的自解码网络实现动态建模。HeadGAP通过身份共享编码和个性化潜在代码来学习高斯原语的属性，实现了快速的头像个性化定制。

实时生成高细节表达性手势头像

XHand是由浙江大学开发的一个实时生成高细节表达性手势头像的模型。它通过多视角视频创建，并利用MANO姿势参数生成高细节的网格和渲染图，实现了在不同姿势下的实时渲染。XHand在图像真实感和渲染质量上具有显著优势，特别是在扩展现实和游戏领域，能够即时渲染出逼真的手部图像。