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1.跟踪并实现计算机视觉与图形学顶级会议（如CVPR,ICCV,NeurIPS,SIGGRAPH,ICRA）中最前沿的3D生成技术，包括但不限于3D高斯溅射、神经辐射场、扩散模型在3D领域的应用。
2.大规模3D场景生成。研发高效的程序化内容生成与AIGC相结合的算法，用于自动创建大规模、多样化且物理真实的3D虚拟环境，作为机器人训练的“元宇宙”或数字孪生平台。
3.多模态到3D的生成。探索并优化从文本、单张/多张图片、视频等模态直接生成高质量3D模型与场景的技术（Text-to-3D,Image-to-3D），重点关注生成内容的可控性、可编辑性和物理属性的合理性。
4.4D内容生成与世界模型。研究动态3D场景的生成与预测（4DGeneration），为智能体构建持续更新的“世界模型”（WorldModel），使其能够理解和预测环境中的动态变化。
5.与物理仿真的结合。将生成的3D内容与物理引擎（如IsaacGym,MuJoCo,PyBullet）深度集成，确保生成的物体和场景具备可交互的物理属性（如质量、摩擦力、关节信息），支持智能体进行复杂的物理交互训练。
6.实时3D感知与重建。 |
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