原生3D+流匹配，现有SOTA被GaussianAnything超越

南洋理工大学等机构的研究者提出了GaussianAnything框架，解决了现有3D生成技术在输入格式、潜空间设计和输出表示上的问题。该框架基于Flow Matching技术，引入交互式点云结构化潜空间，实现了高质量、可扩展的3D生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑。在Objaverse数据集的大规模训练下，GaussianAnything在文本、图像、点云引导的3D生成任务中表现优异，超越现有方法。目前，该项目已全面开源，并提供多卡、自动混合精度等加速支持。
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