跳到正文
热点事件持续更新

3D-ARD+模型及230K室内场景数据集发布

1 篇报道1 个报道来源3 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

研究团队Zhenggang Tang等人提出3D-ARD+模型,旨在实现交互式文本到3D场景生成,并通过统一自回归与扩散生成方式优化流程。 该模型采用两步生成策略:首先生成场景空间中的粗粒度3D latents,随后在物体空间生成细粒度latents,以解码几何与外观细节。 团队利用包含23万个样本的室内场景数据集,训练了具有70亿参数的模型,展示了其根据复杂文本指令准确生成并放置物体的能力。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月2日
  1. arXiv · AI
    3D-ARD+ 实现结合自回归与扩散的交互式文本到场景生成

    研究团队提出 3D-ARD+ 模型,统一自回归生成与扩散生成,实现交互式文本到 3D 场景创建。 该模型采用两步生成策略:先生成场景空间中的粗粒度 3D latents,再生成物体空间中的细粒度 latents 以解码几何与外观。 团队利用 23 万室内场景数据集训练 7B 参数模型,展示其能根据复杂文本指令准确生成并放置物体。

本事件热度走势

可比范围当前
9
可比范围峰值
1011月2日 14:00
近 24 小时变化
–

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体,范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度;键盘可用左右方向键切换。