3D

Amodal3R

Amodal3R 是一种基于条件的 3D 生成模型,能够从部分遮挡的 2D 图像中重建完整的 3D 模型。通过引入掩码加权多头交叉注意力机制和遮挡感知注意力层,提升了遮挡场景下的重建精度。该模型仅使用合成数据训练,却能在真实场景中表现出色,具有较强的泛化能力。广泛应用于 AR/VR、机器人视觉、自动驾驶及 3D 资产创建等领域。

WorldScore

WorldScore是由斯坦福大学推出的统一世界生成模型评估基准,支持3D、4D、图像到视频(I2V)和文本到视频(T2V)等多种模态。它从可控性、质量和动态性三个维度进行评估,涵盖3000个测试样本,包括静态与动态、室内与室外、逼真与风格化等多种场景。WorldScore具备多场景生成、长序列支持、图像条件生成、多风格适配等功能,适用于图像到视频、图像到3D生成以及自动驾驶场景模拟等应用,为研究

OmniCam

OmniCam 是一种基于多模态输入的高级视频生成框架,结合大型语言模型与视频扩散模型,实现高质量、时空一致的视频内容生成。支持文本、视频或图像作为输入,精确控制摄像机运动轨迹,具备帧级操作、复合运动、速度调节等功能。采用三阶段训练策略提升生成效果,并引入 OmniTr 数据集增强模型性能。适用于影视、广告、教育及安防等多个领域,提高视频创作效率与质量。

Krea Stage

Krea Stage 是一款基于 AI 技术的工具,能够将 2D 图像快速转换为可编辑的 3D 场景,并支持视频生成。用户可通过直观界面实时调整物体、光影和视角,无需专业建模知识。适用于影视、游戏、艺术、VR 和广告等多个领域,提升了 3D 内容创作的效率和灵活性。

HoloPart

HoloPart 是一种基于扩散模型的 3D 分割工具,能准确识别并补全被遮挡的语义部件,支持几何与材质编辑等任务。其两阶段方法结合局部与全局注意力机制,提升分割精度与一致性。适用于动画制作、几何优化及数据生成等领域,已在多个数据集上取得优异性能。

UniRig

UniRig是由清华大学计算机系与VAST联合开发的自动骨骼绑定框架,基于自回归模型和交叉注意力机制,可高效生成高质量骨骼结构和蒙皮权重。其支持多种3D模型类型,涵盖动漫角色、有机与无机结构等,广泛应用于动画制作、游戏开发、虚拟角色设计等领域。项目提供开源代码和详细文档,助力提升3D动画制作效率与质量。

BlenderMCP

BlenderMCP 是一款将 Blender 与 Claude AI 集成的工具,通过 socket 服务器实现双向通信,支持 3D 对象操作、材质控制、场景信息获取及 Python 代码执行。用户可通过自然语言指令高效完成建模任务,提升创作效率。工具由插件和服务器组成,采用 JSON 协议进行数据交互,适用于快速建模、场景优化及教育辅助等场景。

Neural4D 2o

Neural4D 2o 是一款基于多模态数据训练的 3D 大模型,支持文本、图像、3D 和运动数据输入,实现高精度的 3D 内容生成与编辑。具备上下文一致性、角色身份保持、换装和风格迁移等功能,支持自然语言指令操作。采用 Transformer 编码器与 3D DiT 解码器架构,原生兼容 MCP 协议,提升创作效率与交互体验,适用于 3D 内容创作、游戏开发、影视动画等多个领域。

Planner 5D

Planner 5D是一款AI驱动的3D家居设计工具,支持快速创建逼真室内设计方案。提供8000+家具和装饰品库,支持AI平面图识别、360°虚拟漫游等功能,适用于个人和专业人士。兼容多平台,适合家居设计、商业空间规划及教育场景。

HumanRig

HumanRig是由阿里巴巴团队研发的3D人形角色自动绑定系统,提供大规模高质量数据集和先进算法,支持从粗到细的骨架估计与蒙皮优化。其核心组件包括先验引导骨架估计器(PGSE)和网格-骨架互注意网络(MSMAN),适用于游戏开发、影视制作、VR/AR及数字人应用,有效提升3D角色动画制作效率和质量。