Flex3D是一个两阶段流程，能够从单张图片或文本提示生成高质量的3D资产。该技术代表了3D重建领域的最新进展，可以显著提高3D内容的生成效率和质量。Flex3D的开发得到了Meta的支持，并且团队成员在3D重建和计算机视觉领域有着深厚的背景。

GameGen-O 是首个为生成开放世界视频游戏而定制的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性，如创新角色、动态环境、复杂动作和多样化事件，实现了高质量、开放领域的生成。此外，它还提供了交互式可控性，允许游戏玩法模拟。GameGen-O 的开发涉及从零开始的全面数据收集和处理工作，包括构建首个开放世界视频游戏数据集（OGameData），通过专有的数据管道进行高效的排序、评分、过滤和解耦标题。这个强大且广泛的 OGameData 构成了模型训练过程的基础。

GameNGen是一个完全由神经模型驱动的游戏引擎，能够实现与复杂环境的实时互动，并在长时间轨迹上保持高质量。它能够以每秒超过20帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》，并且其下一帧预测的PSNR达到29.4，与有损JPEG压缩相当。人类评估者在区分游戏片段和模拟片段方面仅略优于随机机会。GameNGen通过两个阶段的训练：(1)一个RL-agent学习玩游戏并记录训练会话的动作和观察结果，成为生成模型的训练数据；(2)一个扩散模型被训练来预测下一帧，条件是过去的动作和观察序列。条件增强允许在长时间轨迹上稳定自回归生成。

EgoGaussian是一项先进的3D场景重建与动态物体追踪技术，它能够仅通过RGB第一人称视角输入，同时重建3D场景并动态追踪物体的运动。这项技术利用高斯散射的独特离散特性，从背景中分割出动态交互，并通过片段级别的在线学习流程，利用人类活动的动态特性，以时间顺序重建场景的演变并追踪刚体物体的运动。EgoGaussian在野外视频的挑战中超越了先前的NeRF和动态高斯方法，并且在重建模型的质量上也表现出色。

GaussianCube是一种创新的3D辐射表示方法，它通过结构化和显式的表示方式，极大地促进了三维生成建模的发展。该技术通过使用一种新颖的密度约束高斯拟合算法和最优传输方法，将高斯函数重新排列到预定义的体素网格中，从而实现了高精度的拟合。与传统的隐式特征解码器或空间无结构的辐射表示相比，GaussianCube具有更少的参数和更高的质量，使得3D生成建模变得更加容易。

Unique3D是由清华大学团队开发的一项技术，能够从单张图片中生成高保真度的纹理3D网格模型。这项技术在图像处理和3D建模领域具有重要意义，它使得用户能够快速将2D图像转化为3D模型，为游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。

VastGaussian是一个3D场景重建的开源项目，它通过使用3D高斯来模拟大型场景的几何和外观信息。这个项目是作者从零开始实现的，可能存在一些错误，但为3D场景重建领域提供了一种新的尝试。项目的主要优点包括对大型数据集的处理能力，以及对原始3DGS项目的改进，使其更易于理解和使用。

PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。

Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。

MakerLab是一个在线平台，提供多种3D模型设计工具，包括花瓶生成器、标牌定制器等，用户可以根据自己的需求快速轻松地创建个性化的3D模型。该平台支持用户使用模板创作作品，也提供了创意试验场，让用户可以尝试使用AI扫描仪等前沿技术。MakerLab的背景信息显示，它是由BamBam Lab运营的，旨在为用户提供一个自由创作和分享创意的空间。目前，该平台提供免费和付费的服务，用户可以根据自己的需求选择合适的服务。

Flex3D是一个两阶段流程，能够从单张图片或文本提示生成高质量的3D资产。该技术代表了3D重建领域的最新进展，可以显著提高3D内容的生成效率和质量。Flex3D的开发得到了Meta的支持，并且团队成员在3D重建和计算机视觉领域有着深厚的背景。

GameGen-O 是首个为生成开放世界视频游戏而定制的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性，如创新角色、动态环境、复杂动作和多样化事件，实现了高质量、开放领域的生成。此外，它还提供了交互式可控性，允许游戏玩法模拟。GameGen-O 的开发涉及从零开始的全面数据收集和处理工作，包括构建首个开放世界视频游戏数据集（OGameData），通过专有的数据管道进行高效的排序、评分、过滤和解耦标题。这个强大且广泛的 OGameData 构成了模型训练过程的基础。

GameNGen是一个完全由神经模型驱动的游戏引擎，能够实现与复杂环境的实时互动，并在长时间轨迹上保持高质量。它能够以每秒超过20帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》，并且其下一帧预测的PSNR达到29.4，与有损JPEG压缩相当。人类评估者在区分游戏片段和模拟片段方面仅略优于随机机会。GameNGen通过两个阶段的训练：(1)一个RL-agent学习玩游戏并记录训练会话的动作和观察结果，成为生成模型的训练数据；(2)一个扩散模型被训练来预测下一帧，条件是过去的动作和观察序列。条件增强允许在长时间轨迹上稳定自回归生成。

这是Google DeepMind团队研发的机器人乒乓球代理模型，它通过深度学习技术，实现了与业余人类选手在乒乓球比赛中的竞争力。这项技术的重要性在于它不仅推动了机器人在高速运动、实时精确决策和战略决策制定方面的技术发展，而且为机器人与人类直接竞争提供了一个有价值的基准。

SoulWanderer 是一款视觉小说游戏，由 yajing pang 设计。游戏讲述了一对姐妹因飞船事故被迫降落在一个未知星球上，她们在这个星球上探索、遇见不同的人、发现新世界、学习新知识，并最终揭开一个秘密。游戏的故事情节引人入胜，配有美丽的插图、哲学对话、反思和赞誉。玩家可以在不到15分钟的时间内阅读完整个故事，故事文字少于1万字。该游戏适合喜欢视觉小说和探索未知的玩家。

what beats rock? 是一款在线智力游戏，旨在测试玩家的逻辑思维和问题解决能力。游戏通过提出'什么能打败石头'这样的问题，引导玩家思考并寻找答案。它不仅锻炼玩家的大脑，还提供了一种轻松愉快的娱乐方式。

EgoGaussian是一项先进的3D场景重建与动态物体追踪技术，它能够仅通过RGB第一人称视角输入，同时重建3D场景并动态追踪物体的运动。这项技术利用高斯散射的独特离散特性，从背景中分割出动态交互，并通过片段级别的在线学习流程，利用人类活动的动态特性，以时间顺序重建场景的演变并追踪刚体物体的运动。EgoGaussian在野外视频的挑战中超越了先前的NeRF和动态高斯方法，并且在重建模型的质量上也表现出色。

GaussianCube是一种创新的3D辐射表示方法，它通过结构化和显式的表示方式，极大地促进了三维生成建模的发展。该技术通过使用一种新颖的密度约束高斯拟合算法和最优传输方法，将高斯函数重新排列到预定义的体素网格中，从而实现了高精度的拟合。与传统的隐式特征解码器或空间无结构的辐射表示相比，GaussianCube具有更少的参数和更高的质量，使得3D生成建模变得更加容易。