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LLaVA-3D
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新的ReRef-3D基准测试AI在3D场景中放置物体能力
研究人员推出了ReRef-3D，一个旨在评估语言引导的3D环境物体放置能力的新基准。该基准包含超过33,000条指令，覆盖近1,000个场景，侧重于各种指代复杂性。初步评估显示，LLaVA-3D取得了最高性能，在68.3%的情况下正确放置了物体，显著优于3D-LLM和PlaceIt3D。研究还发现，诸如“最近”或“之间”等关系性难度对当前模型构成了最大挑战。
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AI系统Holi-Spatial无需人工输入即可从2D视频生成3D标注
中国研究团队开发了Holi-Spatial，一个无需人工干预即可从普通2D视频自动生成3D空间数据标注的AI系统。该系统绕过了对激光雷达扫描仪等昂贵硬件的需求以及手动3D边界框标注的劳动密集型过程。Holi-Spatial利用一个包含几何优化、大型语言模型的图像级感知以及场景级精炼的三阶段流程来创建结构化3D数据，解决了该领域长达十年的瓶颈。