跨境电商资讯：AIGC技术深度剖析

四、3D AIGC是否会取代人类？

我们的结论是，暂时不会。人仍然是3D AIGC环节中不可缺失的一环。

尽管以上提到的3D模型生成技术，能在机器人技术、自动驾驶和3D游戏中有许多应用，然而目前的生产流程仍然不能满足广泛的应用。

为此，硅兔君采访了来自加州大学圣迭戈分校的苏昊教授，他是3D深度学习（3D Deep Learning）和具身人工智能（Embodied AI）领域的领军专家，也是One-2–3–45模型的作者之一。苏昊教授认为，目前3D生成模型的主要瓶颈是缺乏大量高质量的3D数据集。目前常用的3D数据集如ShapeNet（约52K 3D网格）或Objaverse（约800K 3D模型）包含的模型数量和细节质量都有待提升。尤其是比起2D领域的大数据集（例如，LAION-5B），它们的数据量仍然远不够来训练3D大模型。

苏昊教授曾师从几何计算的先驱、美国三院院士Leonidas Guibas教授，并曾作为早期贡献者参与了李飞飞教授领导的ImageNet项目。受到他们的启发，苏昊教授强调广泛的3D数据集在推进技术方面的关键作用，为3D深度学习领域的出现和繁荣做出了奠基性工作。

此外，3D模型远比2D图像的复杂很多，例如:

1. 部件结构：.........

   在这段时间以来，有关AIGC的话题一直是科技圈、创投圈热门的话题之一，那么在未来，AIGC的下一个突破口会在哪里？或许我们可以看看3D数据生成。在这篇文章里，作者就对3D数据生成的…

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