Category: AI项目和框架

AgiBot Digital World是什么

AgiBot Digital World 是智元机器人推出的高保真机器人仿真框架，为机器人操作技能研究与应用提供高效支持。AgiBot Digital World集成海量逼真的三维资产、多样化的专家轨迹生成机制和全面的模型评估工具，基于高保真模拟和全链路自动化数据生成，快速构建多样化的机器人训练场景。框架基于 NVIDIA Isaac-Sim 开发，具备高度逼真的视觉渲染和精确的物理模拟，支持多模态大模型驱动的任务与场景自动生成，结合域随机化和数据增强技术，生成高质量、多样化的专家轨迹数据，提升模型泛化能力。智元机器人还开源 AgiBot Digital World Dataset，涵盖 5 大类场景、180+ 物品类别、9 种材质和 12 种核心技能，助力全球具身智能机器人领域的发展。

AgiBot Digital World的主要功能

• 高保真模拟训练场景：
  • 多源高质量三维资产：基于人工建模、三维重建技术和生成式人工智能（AIGC）生成，满足复杂任务的仿真需求。
  • 真实感知与交互细节：基于 NVIDIA Isaac-Sim 平台开发，提供逼真的视觉和物理交互效果。
  • 自动生成任务与场景：支持基于资产库自动生成操作任务和场景布局，适应不同训练需求。
• 全链路自动化生成数据：
  • 多元化专家轨迹生成策略：包括真机操作数字孪生、具身智能体自动生成和仿真遥操作。
  • 域随机化与数据增强：基于调整光照、材质、物理属性等，生成多样化的数据，提升模型泛化能力。
  • 自动化生成大规模数据集：支持多模态数据生成，快速构建大规模专家轨迹数据。
• 开源海量仿真数据：数据集涵盖 5 大类场景、180+ 物品类别、9 种材质和 12 种核心技能。数据具有高质量、快速泛化、任务多样和应用灵活的特点，助力多技能训练和多任务泛化执行。

AgiBot Digital World的技术原理

• 基于 NVIDIA Isaac-Sim 的开发：基于NVIDIA Isaac-Sim 的高性能仿真平台，实现高度逼真的视觉渲染和精确的物理模拟。用 GPU 加速和实时仿真技术，确保仿真环境的高效运行。
• 多模态大模型驱动：结合多模态大模型（如视觉、语言模型）自动生成任务和场景布局。基于大模型的泛化能力，灵活生成多样化的机器人操作任务和环境。
• 专家轨迹生成与数据增强：真机操作数字孪生、具身智能体自动生成和仿真遥操作等多种策略生成专家轨迹数据。结合域随机化和数据增强技术（如光照、材质、物理属性的随机化），提升数据的多样性和模型的泛化能力。
• 自动化任务与场景生成：基于资产库和多模态大模型，根据用户需求自动生成操作任务和场景布局。支持一键切换任务和自动补充缺失物体，实现数据闭环。

AgiBot Digital World的项目地址

• 项目官网：https://agibot-digitalworld.cn/
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/agibot-world/AgiBotDigitalWorld

AgiBot Digital World的应用场景

• 机器人技能训练：基于高保真模拟环境，快速预训练机器人操作技能，如抓取、搬运等，降低真实环境中的训练成本。
• 算法开发与测试：提供从轨迹生成到模型验证的完整流程，加速机器人算法的开发和优化。
• 工业自动化：模拟工业场景，优化机器人在生产线上的效率和精度，降低部署风险。
• 服务机器人开发：在家居、商超、餐饮等场景中，训练机器人完成清洁、整理和服务任务，提升用户体验。
• 人工智能研究与教育：作为研究和教育工具，支持具身智能、强化学习等领域的研究，提供丰富的开源资源。

CSM是什么

CSM（Conversational Speech Model）是Sesame团队推出的新型语音对话模型，提升语音助手的自然度和情感交互能力。CSM基于多模态学习框架，结合文本和语音数据，用Transformer架构直接生成自然、连贯的语音。CSM的核心优势在于根据对话历史和上下文动态调整语音的语调、节奏和情感表达，实现更接近人类真实对话的交互体验。CSM基于计算摊销技术优化训练效率，在大规模数据集上进行训练，提升模型的性能和表现力。

CSM的主要功能

• 情感表达：根据对话内容和情感背景调整语音的语调、节奏和情感色彩，交互更具感染力。
• 自然对话：基于理解对话历史和上下文，生成更自然、连贯的语音回应，避免机械式的回答。
• 情境适应：根据不同场景（如正式、随意、安慰、激励等）调整语音风格，提升交互的适当性。
• 多模态交互：结合文本和语音输入，生成高质量的语音输出，支持更复杂的对话结构。
• 低延迟生成：基于优化架构，实现低延迟的语音生成，适用于实时对话场景。
• 多语言支持：目前以英语为主，未来计划扩展到多种语言，提升跨语言交互能力。

CSM的技术原理

• 多模态Transformer架构：CSM将文本和语音数据结合，基于两个自回归Transformer模型处理。第一个“Backbone”模型处理文本和语音的零级编码（语义信息），第二个“Decoder”模型处理剩余的音频编码（声学细节），实现端到端的语音生成。
• Residual Vector Quantization（RVQ）：基于RVQ技术将连续的音频波形编码为离散的音频标记序列，包括语义标记和声学标记。语义标记捕捉语音的高级特征，声学标记保留自然语音的细节。
• 对话历史建模：CSM基于建模对话历史，捕捉上下文信息，生成更符合对话场景的语音回应。
• 计算摊销：为解决训练过程中的高内存负担，CSM用计算摊销技术，对部分音频帧进行解码器训练，保留完整的RVQ编码，显著提高训练效率。
• 实时交互优化：基于优化模型架构和训练策略，CSM能在低延迟下生成语音，适用于实时对话场景。

CSM的项目地址

• 项目官网：https://www.sesame.com/research/crossing_the_uncanny_valley_of_voice
• GitHub仓库：https://github.com/SesameAILabs/csm（即将开源）

CSM的应用场景

• 智能语音助手：提升智能家居、智能办公设备中语音助手的交互质量，更自然、更情感化地与用户对话，增强用户体验。
• 客户服务与支持：在呼叫中心和在线客服中，生成自然流畅的语音回应，理解客户情绪并、提供个性化服务，提高客户满意度。
• 教育与学习工具：为语言学习软件、在线教育平台提供更自然的语音交互，帮助学习者模仿和练习语言表达，提升学习效果。
• 娱乐与游戏：在语音交互游戏、有声读物和虚拟角色中，赋予角色丰富的情感和个性，增强用户的沉浸感和参与感。
• 无障碍辅助技术：为视障或阅读障碍人群提供更自然、更易理解的语音反馈，帮助用户更便捷地获取信息和进行交互。

story-flicks是什么

story-flicks 是基于AI大模型的项目，支持一键生成高清故事短视频。用户输入故事主题后，系统基于AI技术生成包含图像、文本、音频和字幕的短视频。story-flicks 项目支持多种模型提供商，如OpenAI、阿里云等，用户根据需求选择不同的文本和图像生成模型。生成的视频长度取决于用户设置的故事片段数量。story-flicks 基于灵活的配置和一键生成的功能，为用户提供一种高效、便捷的短视频创作方式。

story-flicks的主要功能

• 文本生成：根据主题生成故事脚本。
• 图像生成：为每个故事片段生成对应的高清图像。
• 音频合成：为视频添加语音旁白。
• 字幕添加：在视频中嵌入字幕。
• 视频合成：将生成的图像、文本、音频和字幕整合成完整的短视频。

story-flicks的技术原理

• 后端架构： 基于Python和FastAPI框架搭建后端服务，负责处理用户请求、调用AI模型、管理数据流和视频合成。
• 前端架构： 基于React、Ant Design和Vite构建用户界面，提供交互式操作，让用户能选择模型、设置参数、触发视频生成。
• 多模型支持： 支持多种AI模型提供商（如OpenAI、阿里云、DeepSeek等），用户根据需求选择不同的模型优化生成效果。

story-flicks的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/alecm20/story-flicks

story-flicks的应用场景

• 教育领域：制作教学视频，辅助语言学习或儿童教育。
• 内容创作：快速生成短视频，用于自媒体发布，节省创作时间。
• 广告营销：生成品牌推广视频，提升吸引力和传播效果。
• 儿童娱乐：制作睡前故事或亲子互动视频，增添乐趣。
• 创意辅助：为创作者提供灵感，快速生成故事脚本和视觉内容。

星火医疗大模型X1是什么

星火医疗大模型X1是科大讯飞发布的深度推理大模型，专门针对医疗领域设计，具备强大的复杂问题处理能力。模型通过深度推理算法，能逐步解释循证过程，显著降低医疗幻觉问题，提升医疗场景推理的逻辑性和专业性。 在应用方面，星火医疗大模型X1已广泛应用于诊断推荐、健康咨询和检查检验报告解读等任务，表现超越GPT-4o和DeepSeek R1。

星火医疗大模型X1的主要功能

• 深度推理与循证能力：X1模型能对复杂医疗问题进行分步拆解和逻辑推理，逐步解释循证过程，显著降低医疗幻觉问题，提高医疗场景推理的逻辑正确性、专业性和可解释性。
• 个性化健康建议：通过与个人健康档案的深度融合，X1可以深度洞察用户的健康状况，提供更具体、实用的医疗建议。
• 辅助诊断与质控：在专科辅助诊断和复杂病历内涵质控方面，X1的准确率可达90%。成功应用于四川大学华西医院的病历质控场景，显著提升了质控效率和效果。
• 检查检验报告解读：X1能帮助用户解读复杂的医疗报告，结合循证医学提供详细解释，提升用户对自身健康状况的理解。
• 多模态医疗应用：X1支持多模态输入和输出，例如在心脏超声诊断中，结合语音识别和图像处理技术，生成高质量的诊断报告。
• 健康管理服务：X1可以为患者提供饮食运动建议、用药指导、智能提醒、指标监测和出院随访等健康管理服务。

如何使用星火医疗大模型X1

• 通过讯飞晓医应用使用：星火医疗大模型X1已集成到讯飞晓医中，用户可以通过访问应用进行健康咨询、诊断推荐、检查检验报告解读等操作。
• 医疗场景集成：星火医疗大模型X1已与多家医院合作，如四川大学华西医院和北京安贞医院，分别应用于病历质控和心脏超声诊断等场景。通过医院内部系统集成，为医护人员提供辅助诊断和质控支持。

星火医疗大模型X1的应用场景

• 健康咨询与个性化建议：在疾病用药咨询时，模型可以结合用户的既往健康状况，提供更详细的处理意见和注意事项。
• 辅助诊断与病历质控：模型在专科辅助诊断和复杂病历内涵质控方面表现出色，准确率可达90%。
• 多模态医疗应用：与北京安贞医院合作开发的心脏超声诊断决策系统，结合高精度语音识别和多模态报告生成技术，提高了心脏超声诊断报告的质量。
• 检查检验报告解读：模型能帮助用户解读复杂的医疗检查报告，结合循证医学提供详细解释，提升用户对自身健康状况的理解。

WhisperChain是什么

WhisperChain 是开源的语音识别工具，基于语音输入提升工作效率。WhisperChain用 Whisper.cpp 实现实时语音识别，将语音转换为文本，基于 LangChain 对文本进行清理和优化，去除填充词、编辑并精炼内容。WhisperChain支持全局快捷键，方便用户随时启动语音输入，自动将清理后的文本复制到剪贴板，方便粘贴使用。WhisperChain 提供 Streamlit Web UI 和 FastAPI 服务器架构，支持多种配置和扩展功能，适用于需要高效语音记录和文本优化的用户。

WhisperChain的主要功能

• 实时语音识别：语音实时转换为文本。
• 文本清理与优化：对识别后的文本进行处理，去除填充词（如“嗯”“啊”）、语法优化和内容精炼。
• 全局热键支持：自定义的全局热键（如 <Ctrl>+<Alt>+R）快速启动语音输入，方便快捷。
• 自动剪贴板集成：识别清理后的文本自动复制到剪贴板，用户直接粘贴到任何需要的地方。
• Streamlit Web UI：提供图形化界面，用户基于网页与工具交互，查看历史记录或重新编辑文本。
• 灵活的配置选项：支持基于配置文件或命令行参数自定义设置，如选择不同的语音识别模型、端口等。

WhisperChain的技术原理

• Whisper.cpp：Whisper.cpp 是开源的语音识别引擎，基于 OpenAI 的 Whisper 模型。将语音信号转换为文本，支持多种语言和方言。提供高效的实时语音识别能力，是 WhisperChain 的核心组件之一。
• LangChain：LangChain 是用于文本处理和优化的工具。对识别后的文本进行清理，去除不必要的填充词、重复内容，优化语法和表达。根据上下文对文本进行语义优化，让最终生成的文本更加流畅和自然。
• FastAPI 服务器与 WebSocket：WhisperChain 用 FastAPI 构建后端服务器，基于 WebSocket 实现实时通信。语音数据基于 WebSocket 传输到服务器，服务器调用 Whisper.cpp 进行语音识别，用 LangChain 处理文本。处理后的文本最终返回给客户端，实现高效的数据处理和传输。
• Streamlit Web UI：Streamlit 是用于快速开发 Web 应用的框架。WhisperChain 用 Streamlit 构建图形化界面，用户基于网页与工具交互，方便查看历史记录、重新编辑文本或调整设置。
• 全局热键与剪贴板集成：基于系统级的全局热键监听，用户随时启动语音输入。处理后的文本自动复制到系统剪贴板，方便用户在其他应用中直接粘贴使用。

WhisperChain的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/chrischoy/WhisperChain

WhisperChain的应用场景

• 会议记录：快速将会议语音转为精炼文本，便于整理要点。
• 写作辅助：把口语想法转为书面文本，提升写作效率。
• 远程协作：实时记录会议内容并快速分享，提高沟通效率。
• 内容创作：口述内容转脚本，优化语言表达，助力视频或播客制作。
• 个人笔记：随时随地用语音记录想法，自动转文本并可快速粘贴。

Avat3r是什么

Avat3r 是慕尼黑工业大学和 Meta Reality Labs 推出的高保真三维头部头像的大型可动画高斯重建模型，仅需几张输入图像，能生成高质量且可动画化的 3D 头部头像，降低了计算需求。模型通过大型多角度视频数据集学习强大的三维人头先验，结合 DUSt3R 的位置图和 Sapiens 的特征图，优化重建效果。Avat3r 的关键创新在于通过简单的交叉注意力机制实现表情动画化，能从不一致的输入（如手机拍摄或单目视频帧）中重建三维头部头像。

Avat3r的主要功能

• 高效生成：仅需几张输入图像，可快速生成高质量的 3D 头部头像，大大减少了传统方法所需的计算资源。
• 动画化能力：通过简单的交叉注意力机制，Avat3r 能为生成的 3D 头部头像赋予动画效果，支持实时表情控制。
• 鲁棒性：模型在训练时使用了不同表情的图像，能处理不一致的输入，例如手机拍摄的模糊照片或单目视频帧。
• 多源输入支持：Avat3r 可以从多种来源生成 3D 头部头像，包括智能手机拍摄的照片、单张图像，古董半身像。

Avat3r的技术原理

• 高斯重建技术：Avat3r 使用3D高斯喷洒技术（3D Gaussian-splatting）作为基础表示。通过将3D空间中的点用高斯分布表示，每个高斯分布不仅描述点的空间位置，还编码颜色、法线等属性。能高效地重建和渲染复杂的3D头部模型。
• 多视图数据学习：Avat3r 从多角度视频数据集中学习三维人头的强大先验，在仅有少量输入图像的情况下，能生成高质量的3D头部头像。模型能更好地处理不一致的输入，例如手机拍摄的模糊照片或单目视频帧。
• 动画化技术：Avat3r 的关键创新之一是通过简单的交叉注意力机制实现表情动画化。模型在训练时输入不同表情的图像，提高对表情变化的鲁棒性。生成的3D头像能实时响应表情变化，实现自然的动画效果。
• 结合先验模型：Avat3r 结合了DUSt3R的位置图和Sapiens的广义特征图，进一步优化重建效果。先验模型为3D头部的几何结构和纹理提供了额外的约束，提升生成头像的真实感和细节表现。
• 高效性和泛化能力：Avat3r 在少输入和单输入场景中表现出色，能在几分钟内从几张输入图像生成高质量的3D头像。模型具备良好的泛化能力，能处理来自不同来源的输入，如智能手机照片或单张图片。

Avat3r的项目地址

• 项目官网：https://tobias-kirschstein.github.io/avat3r/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.20220

Avat3r的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：Avat3r 可以生成高质量且可动画化的 3D 头部头像，适用于 VR 和 AR 场景。
• 影视制作和视觉特效：Avat3r 仅需几张输入图像可生成高质量的 3D 头像，可广泛应用于影视制作中的角色建模和动画生成。
• 游戏开发：在游戏开发中，Avat3r 可以快速生成角色的 3D 头像，支持实时动画化，为玩家提供更具沉浸感的游戏体验。
• 数字人和虚拟助手：Avat3r 可用于生成数字人的 3D 头像，头像可以结合语音合成和自然语言处理技术，为用户提供更加自然和个性化的交互体验。

xAR是什么

xAR 是字节跳动和约翰·霍普金斯大学联合提出的新型自回归视觉生成框架。框架通过“下一个X预测”（Next-X Prediction）和“噪声上下文学习”（Noisy Context Learning）技术，解决了传统自回归模型在视觉生成中的信息密度不足和累积误差问题。

xAR的主要功能

• 下一个X预测（Next-X Prediction）：扩展了传统的“下一个标记预测”，支持模型预测更复杂的实体（如图像块、单元、子采样、整个图像等），捕捉更丰富的语义信息。
• 噪声上下文学习（Noisy Context Learning）：通过在训练中引入噪声，提高模型对误差的鲁棒性，缓解累积误差问题。
• 高性能生成：在 ImageNet 数据集上，xAR 模型在推理速度和生成质量上均优于现有技术，如 DiT 和其他扩散模型。
• 灵活的预测单元：支持多种预测单元设计（如单元、子采样、多尺度预测等），适用于不同的视觉生成任务。

xAR的技术原理

• 流匹配（Flow Matching）：xAR基于流匹配方法将离散的标记分类问题转化为连续的实体回归问题。具体来说：
  • 模型通过插值和噪声注入的方式生成带噪声的输入。
  • 在每个自回归步骤中，模型预测从噪声分布到目标分布的方向流（Velocity），从而逐步优化生成结果。
•  推理策略：在推理阶段，xAR采用自回归的方式逐步生成图像：
  • 首先从高斯噪声中预测初始单元（如8×8的图像块）。
  • 基于已生成的单元，模型逐步生成下一个单元，直到完成整个图像的生成。
• 实验结果：xAR在ImageNet-256和ImageNet-512基准测试中取得了显著的性能提升：
  • xAR-B（1.72亿参数）模型在推理速度上比DiT-XL（6.75亿参数）快20倍，同时在弗雷歇 inception 距离（FID）上达到1.72，优于现有的扩散模型和自回归模型。
  • xAR-H（11亿参数）模型在ImageNet-256上达到了1.24的FID，创造了新的最优水平，且不依赖于视觉基础模型（如DINOv2）或高级引导区间采样。

xAR的项目地址

• 项目官网：https://oliverrensu.github.io/project/xAR/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.20388

xAR的应用场景

• 艺术创作：艺术家可以用xAR生成创意图像，作为艺术作品的灵感来源或直接用于创作。xAR能生成具有丰富细节和多样风格的图像，支持不同分辨率和风格的创作需求。
• 虚拟场景生成：在游戏开发和虚拟现实（VR）中，xAR可以快速生成逼真的虚拟场景，包括自然景观、城市环境和虚拟角色等，提升用户体验。
• 老照片修复：通过生成高质量的图像内容，xAR可以修复老照片中的损坏部分，恢复其原始细节和色彩。
• 视频内容生成：xAR可以生成视频中的特定场景或对象，用于视频特效制作、动画生成和视频编辑。
• 数据增强：通过生成多样化的图像，xAR可以扩充训练数据集，提升模型的泛化能力和鲁棒性。

WarriorCoder是什么

WarriorCoder 是华南理工大学计算机科学与工程学院和微软推出的代码生成大语言模型（LLM）。基于模拟专家模型之间的对抗生成高质量训练数据，提升模型性能。与传统方法不同，WarriorCoder 不依赖于现有的专有模型或数据集，从零开始挖掘指令，基于 Elo 评分系统和裁判模型评估对抗结果，选择最优响应作为训练数据。WarriorCoder整合多个开源代码专家模型的优势，避免数据收集过程中的人工参与和系统偏见。实验表明，WarriorCoder 在代码生成、代码推理和库使用等任务上达到新的 SOTA 性能，展现了强大的泛化能力和数据多样性。

WarriorCoder的主要功能

• 代码生成：根据给定的指令或需求生成高质量的代码片段。
• 代码优化：对现有代码进行优化，提高其性能和效率。
• 代码调试：帮助识别和修复代码中的错误或漏洞。
• 代码推理：预测代码的输出或根据输出反推输入，增强对代码逻辑的理解。
• 库和框架的使用：生成与特定编程库（如NumPy、Pandas等）相关的代码，提升对复杂库的调用能力。
• 多语言支持：支持多种编程语言，适应不同开发场景的需求。

WarriorCoder的技术原理

• 专家对抗框架：构建竞技场，让多个先进的代码专家模型（如开源LLM）相互对抗。每轮对抗中，两个模型（攻击者和防守者）根据特定指令生成代码，其他模型作为裁判评估结果。目标模型从对抗中的胜者学习，逐步整合所有专家模型的优势。
• 指令挖掘：基于补全的方法挖掘专家模型已掌握的能力，避免依赖私有数据。用模型的生成能力，从分布中采样指令，避免模式过拟合和数据偏移。
• 难度评估与去重：对挖掘出的指令进行去重，裁判模型评估其难度，保留高质量的指令（难度等级为“优秀”或“良好”）。
• Elo评分系统：引入Elo评分系统，结合局部对抗结果和全局表现，评估模型的综合能力。动态更新Elo评分，平衡局部偶然性和全局一致性，避免弱模型因偶然因素获胜。
• 训练与优化：用对抗中胜者的响应作为训练数据，基于监督微调（SFT）训练目标模型。无需依赖人工标注或私有LLM，用低成本生成多样化、高质量的训练数据。

WarriorCoder的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.17395

WarriorCoder的应用场景

• 自动化代码生成：根据自然语言描述快速生成代码，提升开发效率。
• 代码优化与重构：提供优化建议，提升代码性能和可读性。
• 代码调试与修复：帮助定位错误并提供修复方案，减少调试时间。
• 编程教育辅助：生成示例代码和练习题，助力编程学习。
• 跨语言代码转换：支持代码从一种语言转换为另一种语言，便于技术栈迁移。

Mobius是什么

Mobius 是先进的无缝循环视频生成技术，能通过人工智能算法从文本描述生成无限循环的视频内容。核心在于强大的AI模型，能自动识别视频中的关键元素并生成平滑过渡的循环片段，无需用户进行复杂的编辑。简化了视频创作过程，适合各种技能水平的创作者，广泛应用于广告、社交媒体、数字标牌等领域。

Mobius的主要功能

• 无缝循环播放：视频能实现无限循环，无明显过渡或中断。
• 文本驱动生成：用户可以通过简单的文本描述生成视频，适合各种技能水平的创作者。
• 多场景应用：适用于动态壁纸、广告、社交媒体内容、数字标牌等场景，有效增加用户停留时长。
• 高效创作：简化了传统视频编辑的复杂流程，节省时间和精力，同时确保高质量的输出。

Mobius的技术原理

• 潜在循环技术：Mobius 采用先进的潜在循环技术，能自动识别视频中的关键元素，生成平滑过渡的循环片段，实现无缝播放。
• 时间一致性：Mobius 通过优化算法，确保生成的视频在时间维度上具有高度一致性，避免了传统视频循环中的明显剪辑痕迹。
• 高效生成与优化：技术通过优化计算流程，能在短时间内生成高质量的无缝循环视频，适合大规模内容创作。

Mobius的项目地址

• 项目官网：https://mobius-diffusion.github.io/
• Github仓库：https://github.com/YisuiTT/Mobius
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.20307

Mobius的应用场景

• 社交媒体内容：适合制作引人注目的短视频、动态壁纸或表情包。
• 广告与宣传：可用于数字广告牌、社交媒体广告等，吸引观众注意力。
• 创意艺术：帮助艺术家创作沉浸式的视觉作品。
• 教育与培训：Mobius 可以根据教学内容生成生动的无缝循环视频，帮助学生更好地理解和记忆知识。

WorldCraft是什么

WorldCraft是香港科技大学推出的基于大型语言模型（LLM）代理的3D世界创建和定制系统，用在创建和定制逼真的3D虚拟世界。基于自然语言交互，让用户能轻松生成复杂的室内外场景，对场景中的物体和布局进行精细调整。WorldCraft由三个核心模块组成：ForgeIt用在单个物体的定制，基于程序化生成实现精确的几何和纹理控制；ArrangeIt负责场景布局的生成，基于分层数值优化实现功能性和美学的平衡；轨迹控制模块支持用户用对话控制物体运动和相机轨迹，生成动画和视频。WorldCraft兼容现有的深度3D生成器，丰富场景资产，让非专业人士高效实现创意设计。

WorldCraft的主要功能

• 自然语言交互：用户基于简单的文本指令或对话形式，创建和定制复杂的3D场景，无需专业的3D建模技能。
• 单个物体定制：用户能精确控制物体的几何形状、纹理和材质，实现个性化设计。
• 场景布局生成：根据用户的设计意图（如功能性和美学要求），生成合理的物体布局。
• 场景动画控制：用户基于自然语言描述物体或相机的运动轨迹，生成动画和视频。
• 兼容性与扩展性：系统支持与现有的深度3D生成器（如Infinigen）结合，丰富场景资产，提升视觉效果。

WorldCraft的技术原理

• 协调代理（Coordinator Agent）：管理整个3D场景生成流程，将复杂任务分解为多个子任务，协调其他代理模块完成任务。支持用户与系统的多轮交互，实时调整生成结果。
• 单个物体生成与定制：基于LLM代理操作程序化生成器（如Infinigen），用自然语言指令生成具有精确几何形状和PBR纹理的3D物体。基于自动验证机制构建动态增长的手册，指导代理完成复杂的生成任务，支持多轮对话编辑。
• 场景布局优化：将场景布局问题建模为分层数值优化问题，基于模拟退火算法求解最优布局。支持用户用自然语言描述布局需求，将设计意图转化为优化目标和约束条件。
• 轨迹控制模块：基于ChatCam扩展，支持用户用自然语言描述物体或相机的运动轨迹。将轨迹描述转化为具体的运动命令，实现场景动画的生成。
• 深度3D生成器集成：系统兼容现有的深度3D生成器，用于引入艺术化的物体和丰富场景细节。基于程序化生成和深度生成的结合，提升场景的视觉质量和多样性。

WorldCraft的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.15601

WorldCraft的应用场景

• 建筑设计与室内设计：快速生成建筑概念模型和虚拟样板间，基于自然语言定制室内布局和风格，优化设计流程并提升客户体验。
• 影视与娱乐：创建虚拟电影场景、游戏关卡和动画电影中的复杂场景，降低实景搭建成本，为虚拟现实（VR）和增强现实（AR）体验提供高度逼真的虚拟环境。
• 教育与培训：设计虚拟实验室、历史场景、地理环境和医疗培训场景，基于沉浸式体验增强学习效果，支持远程教育和专业技能培训。
• 产品设计与展示：快速生成产品概念模型和虚拟展厅，展示家具、汽车、电子设备等产品的设计，支持个性化定制和虚拟广告场景的创建。
• 文化与艺术：创建虚拟博物馆、艺术展览、历史建筑和文化节日场景，重现文化遗产，为艺术创作和文化体验提供沉浸式空间。