Flex3D是一個兩階段流程，能夠從單張圖片或文本提示生成高質量的3D資產。該技術代表了3D重建領域的最新進展，可以顯著提高3D內容的生成效率和質量。Flex3D的開發得到了Meta的支持，並且團隊成員在3D重建和計算機視覺領域有著深厚的背景。

EgoGaussian是一項先進的3D場景重建與動態物體追蹤技術，它能夠僅通過RGB第一人稱視角輸入，同時重建3D場景並動態追蹤物體的運動。這項技術利用高斯散射的獨特離散特性，從背景中分割出動態交互，並通過片段級別的在線學習流程，利用人類活動的動態特性，以時間順序重建場景的演變並追蹤剛體物體的運動。EgoGaussian在野外視頻的挑戰中超越了先前的NeRF和動態高斯方法，並且在重建模型的質量上也表現出色。

GaussianCube是一種創新的3D輻射表示方法，它通過結構化和顯式的表示方式，極大地促進了三維生成建模的發展。該技術通過使用一種新穎的密度約束高斯擬合算法和最優傳輸方法，將高斯函數重新排列到預定義的體素網格中，從而實現了高精度的擬合。與傳統的隱式特徵解碼器或空間無結構的輻射表示相比，GaussianCube具有更少的參數和更高的質量，使得3D生成建模變得更加容易。

Unique3D是由清華大學團隊開發的一項技術，能夠從單張圖片中生成高保真度的紋理3D網格模型。這項技術在圖像處理和3D建模領域具有重要意義，它使得用戶能夠快速將2D圖像轉化為3D模型，為遊戲開發、動畫製作、虛擬現實等領域提供了強大的技術支持。

VastGaussian是一個3D場景重建的開源項目，它通過使用3D高斯來模擬大型場景的幾何和外觀信息。這個項目是作者從零開始實現的，可能存在一些錯誤，但為3D場景重建領域提供了一種新的嘗試。項目的主要優點包括對大型數據集的處理能力，以及對原始3DGS項目的改進，使其更易於理解和使用。

PhysDreamer是一個基於物理的方法，它通過利用視頻生成模型學習到的對象動力學先驗，為靜態3D對象賦予交互式動力學。這種方法允許在缺乏真實物體物理屬性數據的情況下，模擬出對新穎交互（如外力或代理操作）的真實反應。PhysDreamer通過用戶研究評估合成交互的真實性，推動了更吸引人和真實的虛擬體驗的發展。

Interactive3D是一個先進的3D生成模型，它通過交互式設計為用戶提供了精確的控制能力。該模型採用兩階段級聯結構，利用不同的3D表示方法，允許用戶在生成過程的任何中間步驟進行修改和引導。它的重要性在於能夠實現用戶對3D模型生成過程的精細控制，從而創造出滿足特定需求的高質量3D模型。

DexCap是一種便攜手部動作捕捉系統，結合了全息測距和電磁場技術，提供準確、抗遮擋的手腕和手指運動跟蹤，並通過對環境的3D觀測進行數據採集。DexIL算法利用逆運動學和基於點雲的模仿學習，直接從人類手部動作數據中訓練靈巧的機器手技能。系統支持選項的人機協同校正機制，利用這一豐富數據集，機器手能夠複製人類動作，還能根據人類手動作進一步提高表現。

VisFusion是一個利用視頻數據進行在線3D場景重建的技術，它能夠即時地從視頻中提取和重建出三維環境。這項技術結合了計算機視覺和深度學習，為用戶提供了一個強大的工具，用於創建精確的三維模型。

MakerLab是一個在線平臺，提供多種3D模型設計工具，包括花瓶生成器、標牌定製器等，用戶可以根據自己的需求快速輕鬆地創建個性化的3D模型。該平臺支持用戶使用模板創作作品，也提供了創意試驗場，讓用戶可以嘗試使用AI掃描儀等前沿技術。MakerLab的背景信息顯示，它是由BamBam Lab運營的，旨在為用戶提供一個自由創作和分享創意的空間。目前，該平臺提供免費和付費的服務，用戶可以根據自己的需求選擇合適的服務。

Flex3D是一個兩階段流程，能夠從單張圖片或文本提示生成高質量的3D資產。該技術代表了3D重建領域的最新進展，可以顯著提高3D內容的生成效率和質量。Flex3D的開發得到了Meta的支持，並且團隊成員在3D重建和計算機視覺領域有著深厚的背景。

EgoGaussian是一項先進的3D場景重建與動態物體追蹤技術，它能夠僅通過RGB第一人稱視角輸入，同時重建3D場景並動態追蹤物體的運動。這項技術利用高斯散射的獨特離散特性，從背景中分割出動態交互，並通過片段級別的在線學習流程，利用人類活動的動態特性，以時間順序重建場景的演變並追蹤剛體物體的運動。EgoGaussian在野外視頻的挑戰中超越了先前的NeRF和動態高斯方法，並且在重建模型的質量上也表現出色。

GaussianCube是一種創新的3D輻射表示方法，它通過結構化和顯式的表示方式，極大地促進了三維生成建模的發展。該技術通過使用一種新穎的密度約束高斯擬合算法和最優傳輸方法，將高斯函數重新排列到預定義的體素網格中，從而實現了高精度的擬合。與傳統的隱式特徵解碼器或空間無結構的輻射表示相比，GaussianCube具有更少的參數和更高的質量，使得3D生成建模變得更加容易。

Unique3D是由清華大學團隊開發的一項技術，能夠從單張圖片中生成高保真度的紋理3D網格模型。這項技術在圖像處理和3D建模領域具有重要意義，它使得用戶能夠快速將2D圖像轉化為3D模型，為遊戲開發、動畫製作、虛擬現實等領域提供了強大的技術支持。

VastGaussian是一個3D場景重建的開源項目，它通過使用3D高斯來模擬大型場景的幾何和外觀信息。這個項目是作者從零開始實現的，可能存在一些錯誤，但為3D場景重建領域提供了一種新的嘗試。項目的主要優點包括對大型數據集的處理能力，以及對原始3DGS項目的改進，使其更易於理解和使用。

PhysDreamer是一個基於物理的方法，它通過利用視頻生成模型學習到的對象動力學先驗，為靜態3D對象賦予交互式動力學。這種方法允許在缺乏真實物體物理屬性數據的情況下，模擬出對新穎交互（如外力或代理操作）的真實反應。PhysDreamer通過用戶研究評估合成交互的真實性，推動了更吸引人和真實的虛擬體驗的發展。

Interactive3D是一個先進的3D生成模型，它通過交互式設計為用戶提供了精確的控制能力。該模型採用兩階段級聯結構，利用不同的3D表示方法，允許用戶在生成過程的任何中間步驟進行修改和引導。它的重要性在於能夠實現用戶對3D模型生成過程的精細控制，從而創造出滿足特定需求的高質量3D模型。

DexCap是一種便攜手部動作捕捉系統，結合了全息測距和電磁場技術，提供準確、抗遮擋的手腕和手指運動跟蹤，並通過對環境的3D觀測進行數據採集。DexIL算法利用逆運動學和基於點雲的模仿學習，直接從人類手部動作數據中訓練靈巧的機器手技能。系統支持選項的人機協同校正機制，利用這一豐富數據集，機器手能夠複製人類動作，還能根據人類手動作進一步提高表現。