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通过扩大数据规模，See3D为克服当前3D生成技术瓶颈提供了新的解决方案。其模型学习的3D先验知识支持多种3D创作应用，包括单视图、稀疏视图和文本提示的3D生成，开放世界3D编辑，以及表面重建等任务。See3D有效规避了高昂的3D数据采集成本，探究了一条在3D领域数据scaling的有效路径，达到了目前所有最先进的开源方法sota效果，显著缩小了与现有强大闭源3D生成技术（如：李飞飞空间智能首个3D生成模型）之间的差距。这项研究工作可以作为空间智能和具身智能对于3D空间的理解的重要一步，用于解决3D空间理解数据scaling的创新路线。
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通过扩大数据规模，See3D为克服当前3D生成技术瓶颈提供了新的解决方案。其模型学习的3D先验知识支持多种3D创作应用，包括单视图、稀疏视图和文本提示的3D生成，开放世界3D编辑，以及表面重建等任务。See3D有效规避了高昂的3D数据采集成本，探究了一条在3D领域数据scaling的有效路径，达到了目前所有最先进的开源方法sota效果，显著缩小了与现有强大闭源3D生成技术（如：李飞飞空间智能首个3D生成模型）之间的差距。这项研究工作可以作为空间智能和具身智能对于3D空间的理解的重要一步，用于解决3D空间理解数据scaling的创新路线。
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