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。
Avat3r 是由慕尼黑工业大学与 Meta Reality Labs 联合开发的高保真三维头部头像生成模型,基于高斯重建技术,仅需少量输入图像即可生成高质量且可动画化的 3D 头像。其核心优势在于使用交叉注意力机制实现表情动态化,支持多源输入,具备良好的鲁棒性和泛化能力。适用于 VR/AR、影视制作、游戏开发及数字人等领域。
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。