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　　在第二阶段，研究者在训练完成的 3D VAE space 上进行 Flow Matching 训练★★。在使用文本/单目图像作为输入条件时，他们均使用 Cross Attention 进行条件信息编码并送入 DiT 框架中进行训练。同时分为两个阶段单独学习几何 (稀疏点云) 和纹理 (点云结构的低维特征)。

　　该方法在 Objaverse 数据集上进行了大规模训练，并在文本、图像、点云引导的 3D 生成任务中超越了现有的原生 3D 生成方法。

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　　兰宇时，MMLab@NTU博士生★★，导师为 Chen Change Loy。本科毕业于北京邮电大学★★★，目前主要研究兴趣为基于神经渲染的 3D 生成模型★★、3D 重建与编辑。

　　此次能够得到的垂青，研发中心基地得以建立是我区政产学研工作的又一喜事，我们倍感欢欣和鼓舞。区委、区政府将一如既往地做好服务工作★★★，继续促成研发一批具有自主知识产权的新产品、新技术凯发k8娱乐官网注册★，加快推动相关产业的技术进步，大幅度提升我区产品在国际市场的竞争力;继续加快建设创新型★，推动XX区走上创新驱动凯发k8娱乐官网注册、内生增长的发展轨道。

　　这块人头大的石头在那里呲牙咧嘴，嗷嗷大叫，总觉得在这个凶残孩子的手中不安全★，随时会四裂凯发k8娱乐官网注册。

　　尽管 3D 内容生成技术取得了显著进展，现有方法仍在输入格式、潜空间设计和输出表示上面临挑战★。

　　03月08日,东西问｜辛礼学：南海西北陆坡一号★★、二号沉船遗址考古有哪些亮点？★,

　　具体而言，研究者首先训练一个稀疏点云上的 Flow Matching 模型：

　　在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab★★、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的★★、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。

　　考虑到 3D 内容创作更多采用图片作为参考★，本文方法同样支持在给定单目图像条件下实现高质量 3D 生成。相比于多视图生成 + 重建的两阶段方法，本文方案在 3D 生成效果、多样性以及 3D 一致性上有更稳定的表现:

　　(二)要紧扣发展第一要务。当前，我们正处于加快发展的重要时期。乡(镇)、村两级党组织要始终不渝地发展主题★★，千方百计把各项工作搞上去。乡(镇)党委要特别注重提升和把握发展经济的能力。要重点围绕服务经济建设这个中心★★★，大力实施党代会确定的发展战略，认真研究解决在经济发展中出现的新问题、新矛盾★★★，善于把上级党委的决策部署同乡镇的具体情况结合起来，创造性地开展工作★★★，真正把党委班子建设为建设社会主义新农村、推进全乡(镇)各项事业快速发展的坚强领导集体。

　　“海推海选”方式产生新一届村委会委员36名★★，其中新进委员15名★★、女性委员12名★★★。换届后，支委平均年龄43.5岁★，比上届下降了2★★.3岁，高中以上文化程度从原来的13名增加到现在的20名。在整个村委会换届选举过程中我们认真把好“五关”：

　　狈风拳风如雷鸣★，一拳击出，石昊避过后，击在一块数千斤重的山石上，直接将其打爆，数百斤上千斤的石块四分五裂★★★，飞向四方。

　　近年来，以可微渲染和生成模型为核心的神经渲染技术 (Neural Rendering) 取得了快速的进展，在新视角合成、3D 物体生成和编辑上取得了令人满意的效果。在统一图片/视频生成的 LDM 框架的基础上，近期关于原生 (native) 3D diffusion model 的研究也展现了更优的泛化性★，更快的生成速度与更好的可编辑性★★。

　　为了解决上述问题，研究者提出基于 Flow Matching 的可控点云结构化隐空间 3D 生成模型 GaussianAnything，支持多模态可控的高效★★★、高质量的 3D 资产生成。

　　在大规模 3D 数据集 Objaverse 上，研究者基于 Flow Matching 的 3D 生成模型支持从文本描述直接生成丰富，带有细节纹理的高质量 3D 资产，并支持 textured-mesh 的导出。生成过程仅需数秒即可完成。可视化对比结果如下: