Mundo Интерактивный трехмерный мир из нескольких снимков места. На вход от одной до дюжины фотографий, на выход сцена, по которой можно вести камеру, ронять предметы и запускать роботов Геометрия и физика считаются честно, а вид дорисовывается по исходным фото, поэтому обстановка не плывет • Прогулка по заданному пути камеры, включая зоны, которых на снимках не было • Старт возможен с одной картинки, стиль и структура переносятся в новые ракурсы • Чем больше исходных видов, тем меньше домыслов по краям • Длинные маршруты по большим сценам, нарезка на куски с перекрытием • Физика: масса, трение, гравитация, столкновения • Мир описывается кодом, считает MuJoCo, картинку собирает видеомодель • Остановка времени и облет выбранного момента • Навигация и захват предметов для роботов, с обзором от первого лица github.com/Luo-Yihang/Mundo Спасибо @m_franz #interactive #3d #imageto3d #image2scene MAX

Holi-World Пайплайн от Ropedia превращает съемку от первого лица в 3D и 4D данные мира без ручной разметки. Записи со стереокамеры и IMU проходят реконструкцию и авторазметку, на выходе датасет и обученная на нем модель. • Статичные объекты как 3D-боксы в единой системе координат • Динамика как 4D-треки, предмет держит свой ID даже вне кадра • Около 80 тысяч пар вопрос-ответ с привязкой к кадрам и объектам • 30 типов вопросов, включая ловушки с неверными вариантами • Человеческая проверка как второй контур контроля • Модель на 4 млрд параметров Авторы отдельно подчеркивают, что конкуренты на тестах получают подсказки, а их пайплайн нет. huggingface.co/ropedia-ai/holiworld-vl #videoto3d #videoto4d MAX

Tripo обновила риггинг и анимацию в Tripo Studio.  Статичному 3D-персонажу можно автоматически добавить скелет, описать движение словами и экспортировать модель с анимацией. Что входит: • Риггинг всего тела с поддержкой костей кистей. • Пять пресетов: UE5 Mannequin, Mixamo, VRM 1.0, Unity Humanoid и ActorCore. • Text to Motion - анимации на 1-10 секунд по текстовому описанию. • Multi-stage Motion - последовательности из пяти сегментов: например, пройти, повернуться, разбежаться, прыгнуть и приземлиться. Типо в Трипо теперь меньше ручной подготовки между генерацией персонажа и проверкой его в движке. Выбираешь нужный скелет заранее, чтобы потом меньше возиться с сопоставлением костей. Правда, "game-ready" всё ещё не означает "кнопка фпрод". Tripo предупреждает о возможных проблемах с деформациями и движением. Исправлять веса придётся в Blender или Maya. Лимит для гуманоидного рига - 100 000 треугольников, исходная поза - T или A. Риг стоит 20 кредитов, генерация одной анимации - ещё 20. Движения из готовой библиотеки бесплатны. Меня немного подрывает на двух вещах. Какой вменяемый риггер будет использовать A-позу? Это смертный грех во все времена. Но вторая мысль, она более пространная. Я с недоумением смотрю, сколько у нас расплодилось директоров, тут, кстати, недавно Грок-директор анонсировали. Также я смотрю, как зумеры строчат веб-интерфейсы для монтажа. А теперь вот наблюдаю ещё, что они с нуля изобретают риг и анимацию для бедных. В попытках набрать аудиторию, стартапы, чо.   Ребятки, для монтажа, анимации, рига, композа и 3D есть уже взрослые софты с огромной юзер базой. Вам с ней никак не тягаться и тем более к себе не переманить. Всё, что вам надо, это писать удобные плагины и интеграции с Премьером, Афтером, Резолвом, Блендором, Майей, Нюком, Синькой и на худой конец с Миксамо. Именно там конская юзер база, от которой вы можете отщипнуть свой маленький кусочек.   Ссылки: https://www.tripo3d.ai/blog/rigging-animation https://www.tripo3d.ai/product-doc/module-post-processing/rigging-animation https://studio.tripo3d.ai/ @cgevent

Это определенно был вопрос времени, когда появятся самописные движки основанные на агентском взаимодействии. И вот по сути первый пробный. Я пока заявлять ничего не буду, т.к. не тестил ещё сам, поэтому просто передам обещания разработчиков. Меня только смутил момент, что позиционируют его одновременно, как полигон для роботов где они могут учиться, прежде чем взаимодействовать с физическим миром и в то же время это игровой движок. Разница в том, что в одном случае нужна прям тяжёлая физика, свойства материалов и замеры с коннекторами до обучающихся моделей, в другом упор на инструменты и рендеринг графики. • Трассировка лучей и трассировка путей в реальном времени • 100% агентная (ИИ-агенты полностью контролируют движок) • Загрузите фото → мгновенная генерация трехмерных данных • Процедурная генерация на основе графов, детерминизм, генерируемый ИИ Для того чтобы получить контент Blender не нужно этот ваш бесплатный, даром, только токены ☠️ Движок бесплатный для ресерча и PLE. Если кто нмбудь доберется раньше меня, напишите плз о впечатлениях/ @CGIT_Vines

3DCodeVerse Исследовательская экосистема, кодинг-агентов делать 3D-контент кодом: статичные и артикулированные объекты, сцены, целые миры и анимацию. Результат — редактируемая и проверяемая программа, а не запеченный меш. Из чего состоит • 3DCodeVerse-2M: 2 млн самостоятельных исполняемых 3D-программ. Внутри исходники, ассеты для запуска в заявленной среде, описания и записи проверок • 3DCodeVerse Harness: мультиагентный фреймворк на графе зависимостей. Проверяет исполнение, измеряет пространство и смотрит на рендеры, правит программу без участия человека • Практические рекомендации по 3D-кодингу из серии экспериментов • 90% побед против Claude Design (3D Object) в парных человеческих оценках, обе стороны работали через Claude github.com/gaoypeng/3dcodeverse #agent #3d MAX

MeshAxiom Открытый 3D-стек от AlayaLab, рассчитанный на агентов. Базовая модель MeshAxiom-Base делает компактный явный меш из одного изображения с заданным бюджетом граней. • Генерация явного меша по картинке с контролем числа граней • Меши читаются инструментами: вершины и треугольники остаются в файле • Агент вызывает геометрические тулы и получает компактные сводки и виды • Модули переиспользуются: записи ассетов связывают геометрию и материалы с трансформами, ригами и движением • Из модулей собираются сцены и сценарные программы • Опциональный рестайл через H3 поверх готовой сцены huggingface.co/AlayaLab/MeshAxiom-Base github.com/AlayaLab/MeshAxiom #agent #3d MAX

S-Space Исследование MirroS: у мультимодальных моделей внутри есть «3D-карта». В промежуточных активациях нашли 3D линейное подпространство, где объекты лежат с координатами по горизонтали, вертикали и глубине. • Кодирует непрерывные позиции объектов (X, Y, расстояние) • Персистентно между промптами и ракурсами • Объединяет визуальное и языковое, включая объекты за пределами видимого • Можно каузально менять, чтобы управлять пространственными оценками • Прямое чтение подпространства работает точнее нативной рассуждалки модели • Испробовано на Molmo2-ER, MolmoAct2, Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B Полезно и для диагностики: показывает, где и как модель проваливается в «принятии перспективы». Подсказывает путь к надежным пространственным рассуждениям и действиям github.com/mirros-lab/s-space #research #reasoning MAX

MC-Sparse Метод разреженного внимания от Fudan и Tencent Hybrid для ускорения генерации видео и 3D без переобучения. Отсекает лишние токены, ускоряя денойзинг в 1.8-2.3×. • Токен-уровневое разреженное внимание прямо на входе — drop-in ускорение, без ретрейна • Группирует похожие query в GPU-тайлы и выбирает только важные KV-токены • Компенсирует отброшенные вклады через кэшированный остаток • Работает на MiniMax-H3 (видео) и генерации 3D-ассетов Важные параметры • 1.80× ускорение видео MiniMax-H3, 2.32× для 3D • Плотность внимания всего 15% • Сохранение мелких деталей при сильном разрежении Разбирает три источника потери качества при разрежении: групповые ограничения, неточный отбор и отброшенный «хвост» вкладов. Находит точные выборки один раз на anchor-шаге и переиспользует их на следующих шагах денойзинга github.com/dodododddo/mcsparse Спасибо @m_franz #optimization MAX

ROME (Building Rome from a Single Image) Метод от Applied Intuition + университетов • Из одного фото — детальный 3D-меш всей сцены • Завершает геометрию за пределами того, что видно на снимке • Интерактивное измерение расстояний в метрах прямо во вьюере • Сравнивалось с World Tracing, GenRecon, VolFill, Lyra 2.0 • Адаптивные чанки: мелкие вблизи, крупные для дальних зданий • Автогрессивная генерация — соседние чанки переиспользуют латенты, геометрия согласованна • 2D-3D кондиционирование: каждый воксель знает, свободен он, видим или скрыт В веб-вьювере меши упрощены до ~1.5M граней, в статье и видео — полное разрешение Код ждем #scenereconstruction #imageto3d #image2mesh MAX