21、3D 模型与生成式 AI：重塑数字世界的力量

于 2025-09-18 10:18:47 发布
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分类专栏： 元宇宙商业变革指南 文章标签： 3D建模 生成式AI 元宇宙
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3D 模型与生成式 AI：重塑数字世界的力量

1. 3D 建模与可视化工具

在当今的数字设计领域，有许多知名公司提供了强大的 3D 建模和可视化工具，以下是一些主要公司及其代表性工具：
| 公司名称 | 代表性工具 | 主要应用领域 |
| — | — | — |
| Dassault Systèmes | SolidWorks、CATIA | 工业设计和工程 |
| Trimble | SketchUp | 建筑可视化 |
| ANSYS | 工程模拟软件 | 预测产品设计在现实环境中的表现 |
| NVIDIA | RTX 光线追踪、AI 驱动工具 | 3D 行业技术开发 |
| McNeel & Associates | Rhino | 利用 NURBS 数学建模进行精确图形设计 |
| Luxion | KeyShot | 实时 3D 渲染和动画 |
| CLO Virtual Fashion | Marvelous Designer | 3D 服装设计 |
| Reallusion | Character Creator、iClone | 实时 2D 和 3D 动画 |
| Matterport | - | 从现实环境创建 3D 空间数据，用于房地产和建筑可视化 |
| Agisoft | PhotoScan（现称 Metashape） | 处理数字图像生成 3D 空间数据 |
| NewTek | LightWave 3D | 建模、动画和渲染 |
| Geomagic | 3D 成像解决方案套件 | 逆向工程、产品设计和质量控制 |
| Mapbox

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AIGC未来趋势：生成式AI将如何重塑数字世界？
大模型应用工坊
05-11 778
随着深度学习技术的持续突破，以生成式对抗网络（GAN）、Transformer、扩散模型（Diffusion Model）为代表的生成式AI技术，正推动数字内容生产从“人类创造”向“人机协同创造”甚至“机器自主创造”的范式转变。梳理生成式AI的核心技术体系与演进逻辑剖析其在内容生产、智能交互、产业应用中的颠覆性场景探讨技术落地带来的伦理挑战与未来发展方向本文遵循“技术原理→产业应用→未来趋势→挑战对策”的逻辑框架，通过技术解析、案例实证与理论推演相结合的方法，构建生成式AI重塑数字世界的全景视图。
Stable Diffusion与AI人工智能：重塑图像世界
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-20 499
Stable Diffusion不是“取代人类画家”的工具，而是“增强人类创造力”的工具。它让我们从“用手画画”变成“用想法画画”，让更多人能参与到图像创作中来。就像印刷术发明后，不是取代了手写，而是让更多人能读到书；Stable Diffusion发明后，不是取代了传统绘画，而是让更多人能创造图像。
3D生成式AI：从点云到虚拟世界的革命性重塑
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08-05 2818
3D生成式AI正在重塑数字内容创作，其核心技术包括点云处理、神经辐射场（NeRF）和扩散模型。通过PointNet++等架构处理点云数据，结合NeRF实现逼真渲染，并利用扩散模型（如Point-E）或直接网格生成（如GET3D）创建3D对象。这些技术已应用于工业设计优化、游戏资产生成和医疗影像重建，支持从文本/图像到3D内容的跨模态生成。多分辨率哈希编码和拓扑优化算法进一步提升了生成效率和质量，标志着3D内容创作进入智能化时代。
腾讯混元3D世界模型：多模态大模型如何重塑虚拟世界与数字孪生？
Liudef06的博客
07-31 2029
在虚拟与现实加速融合的元宇宙时代，腾讯混元3D世界模型正突破性地将文本、图像、3D建模和物理模拟无缝融合，为游戏开发、数字孪生和虚拟社交带来革命性变革。
亚马逊云与生成式 AI 的融合：未来展望与综述
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
11-30 1万+
在当今数据时代，人工智能和云计算已经成为了企业发展和创新的必不可少的工具。亚马逊作为一家在云计算和人工智能领域具有领先地位的公司，在不断地探索如何将这两者进行融合，为用户带来更具价值的创新服务。本文将分析亚马逊云与生成式 AI 的融合，探讨其未来展望和发展趋势，为读者提供对这一领域的深入了解和参考。生成式AI（Generative AI），也称生成式模型，是一类机器学习模型，可以从输入数据中学习并生成新的数据。这类模型通常通过建立概率分布模型，并使用采样方法来生成新的数据，例如图片、音频、文本等。
亚马逊云与生成式 AI 的融合——生成式AI的应用领域
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
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近年来，得益于人工智能技术的不断迭代与突破式发展，生成式 AI 技术风靡全球，现已成为各行业组织商业领导者的首要关注点。据麦肯锡提供的数据显示，到2030年，预计生成式 AI 将为全球 GDP 贡献达7万亿美元。在生成式 AI 带来的经济效益中，约有四分之三来自营销与销售、产品与研发、软件工程和客户运营四类业务职能[1]。生成式 AI 正在驱动各行各业在增强客户体验、提升员工生产力和创造力、优化业务流程三大方面开展广泛探索和实践。
深度解析生成式 AI：从技术原理到实战应用
LNNNNNNNNLLLL的博客
05-26 3547
生成式人工智能（Generative AI）是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系，其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出。与传统判别式 AI（如图像分类）不同，生成式 AI 实现了从 "识别" 到 "创造" 的跨越，典型应用包括：​。prompts = ["### 问题：{}\n### 回答：{}".format(q, a) for q, a in zip(examples["question"], examples["answer"])]​。
腾讯混元3D模型：跨模态生成技术如何重塑3D内容创作生态
Liudef06的博客
09-03 986
腾讯混元3D模型通过多模态生成技术实现从图片/文本到高质量3D模型的跨越式创新。其核心采用三阶段架构：多模态编码器实现跨模态特征对齐，渐进式生成流程确保几何精度与纹理质量。关键技术突破包括改进的神经辐射场（10倍加速）和几何-纹理解耦学习。训练策略上采用多阶段联合训练和混合精度优化，工程实现则依托分布式训练架构和模型量化部署。该技术为游戏、VR/AR等领域带来全新生产力范式，大幅降低3D内容创作门槛。
生成式引擎优化（GEO）：重塑AI搜索时代的智能问答生态
解锁AI流量新红利！🚀 GEO优化（生成引擎优化）助您掌控AI搜索，让AI成为您的品牌最佳代言人！
07-26 868
生成式AI重塑信息生态，SEO进化至GEO时代。研究表明，我国AI搜索渗透率已达81.2%，催生生成式引擎优化(GEO)新范式。GEO聚焦提升内容在AI答案中的引用率，变革体现在：1）优化目标从网页排名转向权威信源；2）技术指标注重E-A-T权威性、结构化数据；3）内容形式转向问答结构与事实陈述。企业实施需构建知识图谱、优化语义结构、强化数据表达，制造、零售、金融等行业已实现45%的AI引用率提升。未来挑战包括算法适配差异、效果评估体系缺失，但多模态融合、实时优化工具等趋势已现。
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The Open Group是一个全球性联合机构，旨在通过在900+个会员单位间培养协作。
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生成式人工智能：企业数字化转型的全新引擎，深度解析The Open Group 2024生态系统架构·可持续发展年度大会随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能（Generative AI）正以惊人的速度渗透到各行各业，成为企业数字化转型的新引擎。然而，许多企业在尝试引入生成式人工智能时，面临着技术、治理、人才等多重挑战。为此，TOP咨询公司的大中华区业务敏捷专家兼AI转型架构师张莉，将在即将举行的上，深度解析生成式人工智能企业落地方案，助力企业成功迈向智能化未来。
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内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
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同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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