虚拟现实

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Gemini 2.5 Pro (I/O 版)

Gemini 2.5 Pro (I/O 版) 是 Google 推出的多模态 AI 模型，具备强大的编程能力和多模态内容生成功能。它能基于提示词或手绘草图快速生成交互式 Web 应用、游戏及模拟程序，并支持代码生成、编辑与优化。该模型在多个基准测试中表现优异，适用于 Web 开发、游戏制作、教育工具构建及企业级应用开发等领域。最新版本进一步提升了性能与灵活性。

AI项目与工具 2025年06月11日 75 点赞 0 评论 257 浏览

Scenethesis

Scenethesis是NVIDIA推出的AI框架，可通过文本生成高质量的3D场景。它结合LLM与视觉技术，经过布局规划、视觉细化、物理优化和场景验证四个阶段，确保生成结果具备物理合理性和空间连贯性。支持用户交互与多样化场景构建，广泛应用于VR/AR、游戏开发、具身智能及虚拟内容创作等领域。

AI项目与工具 2025年06月11日 13 点赞 0 评论 408 浏览

PrimitiveAnything

PrimitiveAnything是由腾讯AIPD与清华大学联合开发的3D形状生成框架，通过将复杂3D形状分解为基本基元并自回归生成，实现高质量、高保真度的3D模型重建。其支持从文本或图像生成内容，具备高效存储、模块化设计及良好的泛化能力，适用于3D建模、游戏开发、UGC创作及VR/AR应用等领域。

AI项目与工具 2025年06月11日 14 点赞 0 评论 403 浏览

DreamFit

DreamFit是由字节跳动与高校联合研发的虚拟试衣框架，专注于轻量级服装图像生成。通过优化文本提示与特征融合技术，提升图像质量与一致性，降低模型复杂度和训练成本。支持姿势控制、多主题服装迁移等功能，适用于虚拟试穿、服装设计、广告制作等多个场景，具备良好的泛化能力和易用性。

AI项目与工具 2025年06月11日 89 点赞 0 评论 440 浏览

Being

Being-M0是由北京大学、中国人民大学等机构联合研发的首个大规模人形机器人通用动作生成模型。基于百万级动作数据集 MotionLib 和 MotionBook 编码技术，实现动作序列的高效表示与生成。该模型支持文本驱动动作生成、动作迁移及多模态数据处理，可应用于人形机器人控制、动画制作、VR/AR、人机交互及运动康复等多个领域，显著提升动作生成的多样性和语义对齐精度。

AI项目与工具 2025年06月11日 13 点赞 0 评论 281 浏览

Sketch2Anim

Sketch2Anim是由爱丁堡大学、Snap Research与东北大学联合开发的AI工具，可将2D草图故事板自动转换为高质量3D动画。基于条件运动合成技术，支持精确控制动画生成，包含多条件运动生成器和2D-3D神经映射器两大核心模块。具备交互式编辑功能，提高动画制作效率与灵活性，适用于影视、游戏、广告、教育及VR/AR等多个领域。

AI项目与工具 2025年06月11日 49 点赞 0 评论 382 浏览

3DTown

3DTown是由哥伦比亚大学联合Cybever AI等机构开发的AI工具，能够从单张俯视图生成高精度的3D城镇场景。它采用区域化生成和空间感知3D修复技术，将输入图像分解为重叠区域，分别生成3D内容并修复缺失结构，确保几何和纹理一致性。支持多种风格的场景生成，适用于虚拟世界构建、游戏开发、机器人模拟等领域，优于现有方法。

AI项目与工具 2025年06月11日 17 点赞 0 评论 251 浏览

Vid2World

Vid2World是由清华大学和重庆大学联合开发的创新框架，能够将全序列、非因果的被动视频扩散模型（VDM）转换为自回归、交互式、动作条件化的世界模型。该模型基于视频扩散因果化和因果动作引导两大核心技术，解决了传统VDM在因果生成和动作条件化方面的不足。Vid2World支持高保真视频生成、动作条件化、自回归生成和因果推理，适用于机器人操作、游戏模拟等复杂环境，具有广泛的应用前景。

AI项目与工具 2025年06月11日 33 点赞 0 评论 499 浏览

Cartwheel

Cartwheel 是一款基于文本到动画（Text-to-Motion）技术的 AI 3D 动画生成平台，用户只需输入文本描述即可快速生成高质量的 3D 角色动画。平台结合深度学习与传统动画技术，支持动作捕捉、自动化运动合成，并与主流 3D 软件无缝集成。其功能包括文本驱动动画、可编辑动画、动作库预设等，适用于游戏开发、影视制作、广告营销、VR/AR 及教育等多个场景。Cartwheel 提供不同

AI项目与工具 2025年06月11日 14 点赞 0 评论 327 浏览

Direct3D

Direct3D-S2是由南京大学、DreamTech、复旦大学和牛津大学联合开发的高分辨率3D生成框架，基于稀疏体积表示和空间稀疏注意力（SSA）机制，提升扩散变换器（DiT）的计算效率并降低训练成本。该框架包含全端到端的稀疏SDF变分自编码器（SS-VAE），支持多分辨率训练，在1024³分辨率下仅需8个GPU即可训练。Direct3D-S2能够从图像生成高分辨率3D形状，具有精细几何细节和高

AI项目与工具 2025年06月11日 23 点赞 0 评论 435 浏览