Tin tức Cổng — Thông điệp ngày 23 tháng 4 — Nhóm Seed của ByteDance đã phát hành Seed3D 2.0, một mô hình chuyển văn bản thành 3D tạo ra các tài sản 3D có kết cấu từ một hình ảnh duy nhất. Bản nâng cấp tập trung vào độ chính xác hình học và tính chân thực của vật liệu, với API hiện đã có trên Volcano Ark.
Tạo hình học áp dụng chiến lược hai giai đoạn Từ Thô đến Tinh: một mô hình DiT với số lượng tham số lớn trước tiên thiết lập cấu trúc liên kết ở mức thô, sau đó khôi phục các cạnh sắc nét và bề mặt chi tiết. Tạo vật liệu sử dụng kiến trúc Mixture of Experts (MoE) để tăng cường các chi tiết độ phân giải cao, kết hợp các ưu tiên của Vision Language Model (VLM) để cải thiện độ ổn định khi phân rã vật liệu trong các điều kiện ánh sáng không xác định, xuất ra đầy đủ các bản đồ PBR tương thích với các quy trình dựng hình tiêu chuẩn.
Sáu mươi người đánh giá có kinh nghiệm mô hình hóa 3D đã thực hiện các so sánh mù trên khoảng 200 trường hợp thử nghiệm, so sánh Seed3D 2.0 với Hunyuan3D-2.5/3.1, Tripo 3.0, Rodin Gen2, HiTem v2.0 và phiên bản Seed3D 1.0 trước đó. Tỷ lệ ưu tiên tạo hình học dao động từ 65,1% đến 98,3%, trong khi tỷ lệ ưu tiên đối với các tài sản 3D có kết cấu vượt quá 69% ở tất cả các so sánh.
Đối với các ứng dụng phía sau, Seed3D 2.0 có thể phân rã các tài sản 3D thành các thành phần độc lập với thông tin ghép, xuất ra định dạng URDF tương thích với Isaac Sim và các công cụ mô phỏng khác cho các kịch bản tương tác động như gắp robot. Ở cấp độ cảnh, nó hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh đa góc hoặc video, kết hợp nhiều tài sản để tạo ra các cảnh hoàn chỉnh.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.
Bài viết liên quan
Camera AI Netradyne Theo dõi Hành vi của tài xế trong đội xe
Hệ thống giám sát người lái bằng AI của Netradyne
Netradyne, một startup của Ấn Độ, đang triển khai các camera AI trong các đội xe thương mại để theo dõi hành vi của người lái và giảm tai nạn. Các camera hướng vào bên trong tập trung vào người lái thay vì hành khách, cảnh báo người lái khi họ vượt quá giới hạn tốc độ o
CryptoFrontier6giờ trước
AequiSolva ra mắt kiến trúc AI Sentinel Stack để xác minh tài sản tổ chức vào ngày 30 tháng 4
Theo AequiSolva, công ty đã ra mắt Sentinel Stack™ kiến trúc sàn giao dịch tích hợp AI vào ngày 30/04/2026, với cơ chế thực thi xác định, giám sát thị trường do AI điều khiển và Omni-Attest Engine™ để cung cấp bằng chứng dự trữ mã hóa liên tục. Nền tảng kết hợp ba lõi
GateNews11giờ trước
Karpathy tiết lộ: Phương pháp hoàn chỉnh để xây dựng một kho kiến thức cá nhân bằng LLM
Thành viên nhóm sáng lập OpenAI, cựu giám đốc AI của Tesla Andrej Karpathy đã đăng trên X về quy trình làm việc “LLM Knowledge Bases” và giải thích rằng gần đây ông đã chuyển khối lượng token lớn từ “điều khiển mã nguồn” sang “điều khiển tri thức” — dùng LLM để gom các bài báo, bài viết, thư mục, hình ảnh rải rác lại thành một wiki cá nhân được tự động duy trì. Toàn bộ quy trình đã được ông tích lũy trong các dự án nghiên cứu của chính mình với ~100 bài viết, ~400 nghìn từ, và xuyên suốt được LLM viết và cập nhật. Bài viết này tổng hợp toàn bộ phần setup của Karpathy, kèm một checklist có thể thực thi cho các nhà phát triển muốn tự sao chép.
Ý tưởng cốt lõi: dữ liệu thô → LLM biên dịch → wiki → Q&A
Triết lý thiết kế của Karpathy có thể cô đọng thành một
ChainNewsAbmedia17giờ trước
Công ty quản lý quỹ Bitcoin K Wave Media đảm bảo nhận tới $485M để xây dựng hạ tầng AI
Theo ChainCatcher, công ty kho bạc bitcoin niêm yết trên Nasdaq là K Wave Media đã công bố vào ngày 4/5 một bước chuyển chiến lược sang hạ tầng AI, huy động được hỗ trợ vốn lên tới 485 triệu USD cho các khoản đầu tư trung tâm dữ liệu, dịch vụ cho thuê GPU, cùng các thương vụ mua lại và hợp tác về hạ tầng AI.
Công ty
GateNews18giờ trước
Antimatter khởi động kế hoạch trung tâm dữ liệu AI với khoản tài trợ 300 triệu EUR
Antimatter, một công ty hạ tầng đám mây có trụ sở tại Pháp cho các tác vụ AI, đã ra mắt vào ngày 4/5 bằng cách hợp nhất ba công ty hiện có: Datafactory, Policloud và Hivenet. Công ty đang huy động 300 triệu euro (351 triệu USD) để triển khai 100 đơn vị trung tâm dữ liệu vi mô vào năm 2026 cho AI suy luận
CryptoFrontier20giờ trước
