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ThemeStation提出了一种新颖的主题感知3D生成方法。该方法采用两阶段框架，首先生成概念图像，然后进行参考信息指导的3D建模，以创建主题一致且多样化的3D资产。通过创新的双重分数蒸馏损失，ThemeStation有效利用输入示例和合成概念图像的先验知识。实验结果显示，该方法在生成高质量、多样化的主题感知3D模型方面表现优异，并可应用于可控3D-to-3D生成等多个场景。

CLAY是一种先进的AI生成模型，专注于高质量3D资产创建。该项目获得SIGGRAPH 2024最佳论文荣誉提名，展示了从古代工具到未来科技的多样3D生成能力。通过Rodin Gen-1和Hugging Face平台，CLAY为3D创意领域带来新的可能性，推动数字内容创作的发展。

vid2player3d是一个从广播视频中学习网球技能的物理模拟系统。该项目结合物理模拟和机器学习技术，使用分层控制器架构，包括低级模仿策略、运动嵌入和高级规划策略。系统在IsaacGym环境中实现，能够捕捉真实选手的动作特征，为虚拟体育训练和娱乐应用提供了新的技术方案。