VR

MotionCanvas

MotionCanvas是一种图像到视频生成工具,能将静态图像转化为动态视频。它提供相机与物体运动的联合控制,支持复杂轨迹设计和局部运动调整,具备3D感知能力,可生成高质量长视频。适用于电影制作、动画创作、VR/AR、游戏开发及教育等多个领域。

Qihoo

Qihoo-T2X是由360 AI研究院与中山大学联合研发的高效多模态生成模型,基于代理标记化扩散 Transformer(PT-DiT)架构。该模型通过稀疏代理标记注意力机制显著降低计算复杂度,支持文本到图像、视频及多视图生成。具备高效生成能力和多任务适应性,适用于创意设计、视频制作、教育、游戏开发及广告等多个领域。

AvatarGO

AvatarGO是由南洋理工大学、上海AI Lab和香港大学联合开发的AI框架,能够根据文本描述生成高质量的4D人体与物体交互场景。其核心在于利用LLM引导的接触重定位、空间感知的分数蒸馏采样和运动优化技术,实现精确的接触识别与动画生成,有效解决穿透问题。支持多种人物与物体组合,适用于虚拟导购、展厅讲解、VR/AR内容创作等多个领域。

MagicArticulate

MagicArticulate是由南洋理工大学与字节跳动Seed实验室联合开发的3D模型动画化工具,支持自动骨架生成、蒙皮权重预测及高质量动画输出。其基于自回归Transformer架构,结合Articulation-XL大规模数据集,实现对多样化3D模型的高效处理。适用于3D动画、游戏开发、VR/AR、工业设计等多个领域,显著提升动画制作效率与质量。

Avat3r

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。

SpatialLM

SpatialLM 是一款由群核科技推出的开源空间理解多模态模型,能通过分析普通手机拍摄的视频生成详细的 3D 场景布局,涵盖房间结构、家具摆放等信息。它结合大语言模型与点云重建技术,实现空间认知与语义标注,并支持低成本数据采集。该模型适用于具身智能训练、AR/VR、建筑设计等多个领域,具备物理规则嵌入和结构化场景生成能力。

LHM

LHM是由阿里巴巴通义实验室推出的3D人体模型重建系统,能从单张图像快速生成高质量、可动画化的3D人体模型。基于多模态Transformer架构,融合3D几何与2D图像信息,保留服装与面部细节,并采用3D高斯点云表示方式,支持实时渲染和姿态控制。适用于AR/VR、游戏开发、影视制作及教育等多个领域,具备高保真、强泛化和低延迟等优势。

MeshifAI

MeshifAI 是一款 AI 驱动的文本转 3D 模型生成工具,支持创建基础模型和 PBR 纹理模型,输出格式为 .glb,兼容多种 3D 软件和应用。用户可通过参数调整模型的创意性与质量,适合游戏开发、应用设计及网站展示等场景。

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。

SimpleAR

SimpleAR是一款由复旦大学与字节跳动联合研发的纯自回归图像生成模型,采用简洁架构实现高质量图像生成。其通过“预训练-有监督微调-强化学习”三阶段训练方法,提升文本跟随能力与生成效果。支持文本到图像及多模态融合生成,兼容加速技术,推理速度快。适用于创意设计、虚拟场景构建、多模态翻译、AR/VR等多个领域。