腾讯开源BlockFusion：基于扩散模型和三平面外插法的无限大3D场景生成 | 一作东京大学吴桢楠博士讲座预告

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原标题：腾讯开源BlockFusion：基于扩散模型和三平面外插法的无限大3D场景生成 | 一作东京大学吴桢楠博士讲座预告
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文章来源：算法邦
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内容摘要：

「智猩猩AI新青年讲座」由智猩猩出品，致力于邀请青年学者，主讲他们在生成式AI、LLM、AI Agent、CV等人工智能领域的最新重要研究成果。
AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的视频讲解和直播答疑，将可以帮助大家增进对人工智能前沿研究的理解，相应领域的专业知识也能够得以积累加深。同时，通过与AI新青年的直接交流，大家在AI学习和应用AI的过程中遇到的问题，也能够尽快解决。生成高质量的无限大的3D场景在视频游戏、电影制作、增强现实和虚拟现实（VR/AR）等领域至关重要。且用户对高质量3D生成内容的需求日益增长，这使得3D生成成为一个重要的研究课题。然而，现有的方法主要集中在生成具有固定空间范围的3D内容（如有限尺寸的小物体）。
为了实现无限大的3D场景生成，腾讯XR视觉实验室联合东京大学等高校共同提出了基于扩散模型的可扩展3D场景生成框架BlockFusion。相关论文为《BlockFusion: Expandable 3D Scene Generation using Latent Tri-plane Extrapolation》，已收录于SIGGRAPH 20

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