Повідомлення Gate News, 23 квітня — команда Seed компанії ByteDance випустила Seed3D 2.0, модель тексту-у-3D, яка генерує текстуровані 3D-активи з одного зображення. Оновлення зосереджується на геометричній точності та реалістичності матеріалів; API тепер доступний на Volcano Ark.
Геометрична генерація застосовує двоетапну стратегію грубо-до-точного: модель DiT з великою кількістю параметрів спершу встановлює грубозернисту топологію, а потім відновлює чіткі краї та детальні поверхні. Генерація матеріалів використовує архітектуру (Mixture of Experts)MoE( для підвищення якості високороздільних деталей, застосовуючи пріори )VLM моделі мови візії, щоб покращити стабільність розкладання матеріалів за невідомих умов освітлення, і виводить повні карти PBR, сумісні зі стандартними конвеєрами рендерингу.
Шістдесят оцінювачів із досвідом у 3D-моделюванні провели сліпі порівняння приблизно в 200 тестових сценаріях, порівнюючи Seed3D 2.0 із Hunyuan3D-2.5/3.1, Tripo 3.0, Rodin Gen2, HiTem v2.0 та попередньою Seed3D 1.0. Показники пріоритету геометричної генерації коливалися від 65.1% до 98.3%, тоді як показники пріоритету текстурованих 3D-активів перевищували 69% у всіх порівняннях.
Для застосувань у подальших сценаріях Seed3D 2.0 може розкладати 3D-активи на незалежні компоненти із спільною інформацією, виводячи формат URDF, сумісний із Isaac Sim та іншими симуляційними рушіями для динамічних сценаріїв взаємодії, таких як роботомеханічне захоплення. На рівні сцени він підтримує введення тексту, зображень із кількох ракурсів або відео, поєднуючи кілька активів для генерації повних сцен.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
Пов'язані статті
AI-камери Netradyne відстежують поведінку водіїв у автопарках
Система моніторингу AI для водіїв Netradyne
Netradyne — індійський стартап — розгортає AI-камери в парках комерційного транспорту, щоб відстежувати поведінку водіїв і зменшувати кількість аварій. Камери, розвернуті всередину, фокусуються на водієві, а не на пасажирах, і попереджають водіїв, коли вони перевищують обмеження швидкості о
CryptoFrontier10год тому
AequiSolva запускає AI-архітектуру Sentinel Stack для верифікації інституційних активів 30 квітня
За даними AequiSolva, компанія запустила свою обчислювальну архітектуру Sentinel Stack™ із вбудованим ШІ на 30 квітня 2026 року, яка передбачає детерміноване виконання, ринкове спостереження, кероване ШІ, а також Omni-Attest Engine™ для безперервного криптографічного підтвердження резервів. Платформа об’єднує три ключові
GateNews15год тому
Карапеті розкрив: повний метод створення персональної бази знань за допомогою LLM
Засновник команди OpenAI, колишній директор з ШІ в Tesla Andrej Karpathy у X опублікував робочий процес «LLM Knowledge Bases», пояснивши, що в нього нещодавно різко змінилося використання великих обсягів токенів із «керування кодом» на «керування знаннями» — за допомогою LLM зібрати розрізнені праці, статті, папки, зображення в єдину автоматично підтримувану персональну wiki. Уся ця схема вже накопичила приблизно ~100 статей, ~400 тис. слів у його власному дослідницькому проєкті, і весь процес від початку до оновлень виконувала LLM. У цьому матеріалі зібрано повний setup Karpathy та наведено практичний чекліст для розробників, які хочуть зробити собі таке саме.
Ключова ідея: raw-дані → LLM-компіляція → wiki → Q&A
Філософію дизайну Karpathy можна звести до однієї
ChainNewsAbmedia21год тому
Фірма з управління резервами Bitcoin K Wave Media отримує до $485M на розвиток інфраструктури для ШІ
За даними ChainCatcher, компанія K Wave Media, що є біткоїн-казначейством і котирується на Nasdaq, 4 травня оголосила про стратегічний поворот до AI-інфраструктури, залучивши до $485 мільйонів підтримки капіталу для інвестицій у центри обробки даних, послуг оренди GPU, а також придбань і партнерств у сфері AI-інфраструктури.
Компанія
GateNews22год тому
Antimatter запускає план дата-центру для ШІ з фінансуванням на 300 млн євро
Antimatter, компанія з хмарної інфраструктури для AI-навантажень із Франції, запустилася 4 травня, об’єднавши три наявні компанії: Datafactory, Policloud і Hivenet. Компанія залучає 300 мільйонів євро (351 мільйон доларів), щоб у 2026 році розгорнути 100 мікро ЦОД для AI-інференсу
CryptoFrontier05-04 10:01
