待验证50% 置信事实精确时间
CoTL将3D高斯重建作为紧凑场景表示学习目标，其学到的Token空间可复用成熟的序列生成模型（如扩散模型、Transformer自回归）来学习分布并生成新的3D高斯场景。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证将扩散模型扩展到3D有两种主流策略：Score Distillation Sampling（SDS）和直接在3D数据上训练扩散模型66% 相似待验证POV生成任务要求模型具备空间推理能力，本质上是一种隐含的三维场景重建与视角变换任务66% 相似待验证Google的DreamFusion（2022）利用预训练的2D扩散模型作为先验，通过Score Distillation Sampling（SDS）损失函数优化3D表征，无需任何3D训练数据即可生成三维物体64% 相似待验证生成式模型能够将提示词的语义描述转换为结构化的仿真资产，可以是3D模型、场景配置、机器人本体或数字孪生组件63% 相似待验证循环Transformer引入了循环深度（Recurrent Depth）的概念，允许模型在相同的层级结构中多次迭代处理信息63% 相似
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