Map2World：基于分割图的文本驱动3D世界生成
深度2026年5月6日33 分钟阅读
本文提出了一种能根据用户自定义分割图生成任意形状和尺度3D世界的方法，解决了以往方法中物体尺度不一致和布局受限的问题。对于从事3D内容创作、自动驾驶仿真以及VR/AR应用的研究者和开发者来说，这是一项值得关注的工作。
本文编译自 Map2World: Segment Map Conditioned Text to 3D World Generation，版权归原作者所有。
觉得有用？分享给更多人
相关文章
Cognition 的 Devin Desktop、微软的 Rayfin 和 Augment Code 的 Cosmos 在六月初相继发布，分别从团队控制台、企业治理和代理编排三个层面推动编码代理成为团队基础设施。这些工具解决了代理协调、管理和治理问题，但也带来了厂商锁定风险。
深度The New Stack·6月9日·8 分钟
ServiceNow构建了包含HR和IT服务场景的语码转换语音数据集，评测7款ASR系统在WER、语义WER和答案错误率三个维度的表现。结果显示语码转换的“成本”因语言对和模型而异，Whisper V3 Turbo因默认翻译而非转录表现垫底。
深度Hugging Face·6月9日·6 分钟