微软与腾讯技术交锋，TRELLIS引领3D生成领域多格式支持新方向
💡
原文中文，约5500字，阅读约需14分钟。
📝
内容提要
腾讯推出的Hunyuan3D生成模型是首个支持文字和图像生成3D的开源大模型，微软随后发布TRELLIS框架，增强了3D资产生成的竞争。两个模型均已上线hyper.ai，用户可在线体验。
🎯
关键要点
- 腾讯推出Hunyuan3D生成模型，是首个支持文字和图像生成3D的开源大模型。
- 微软发布TRELLIS框架，增强了3D资产生成的竞争。
- 两个模型均已上线hyper.ai，用户可在线体验。
- hyper.ai官网更新了优质公共数据集、教程和社区文章。
- VSI-Bench数据集包含超过5k个问题-答案对，覆盖290个真实室内场景。
- Facial Feature Extraction Dataset用于检测脸部特征，包含750张图像。
- Sentiment and Emotion Analysis Dataset包含422,000个情绪分析句子。
- Eurus-2-RL-Data数据集用于强化学习训练，包含455k个数学问题。
- Medical o1 Reasoning SFT数据集旨在提升医学推理任务的表现。
- MCTS中文文本简化数据集是中文文本简化任务上规模最大的数据集。
- educhat-sft-002-data-osm数据集包含400万个教育领域对话数据点。
- GOAT算数任务微调数据集包含约170万个用于算术任务的合成数据。
- NaturalProofs数学推理数据集用于研究自然语言中的数学推理。
- TransGPT-pt&sft数据集为交通领域的对话数据集，包含34.6万条文本数据。
- Hunyuan3D和TRELLIS提供在线生成3D资产的教程和示例。
- ChatGLM-6B是一个支持中英双语的对话语言模型，用户可本地部署。
- NLTK是用于自然语言处理的流行平台，提供多种文本处理功能。
- Audio LDM是一种文本到音频的生成模型，能够生成真实音频样本。
- ShowUI模型支持网页和手机应用的用户界面自动化。
- HyperAI超神经提供丰富的公共资源和学习材料，致力于数据科学领域的发展。
➡️
