本期为TechBeat人工智能社区第639期线上Talk。
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然而目前的3D重建流程还是依赖于模块化、non-differentiable的处理系统，难以进行大规模训练。在生成式AI，元宇宙应用里使用全景图可以提供沉浸式的体验，如何通过文字或者单张全景图来生成3D和4D全景图未曾解决。
本次talk将分享三篇3D重建以及一篇3D生成模型的工作，其中三篇均收录于NeurIPS'24和ECCV’24。
2. LightGaussian 压缩3D-GS超过15倍并且提升渲染速度超50%
3. LargeSpatialModel 端到端的3D语义重建框架
4. DreamScene360 文字到3D全景图生成
Talk·预习资料
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论文链接：
https://arxiv.org/abs/2403.20309
项目主页：
https://instantsplat.github.io/
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2311.17245
项目主页：
https://lightgaussian.github.io/
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2410.18956
项目主页：
https://largespatialmodel.github.io/
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2404.06903
项目主页：
https://dreamscene360.github.io/
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
樊志文
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=42447
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-The End-
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