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香港科技大学(广州)
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我们的产品

SceneForge 场景生成

面向 Unity 的 3D 室内场景智能生成平台。输入自然语言描述,一键生成具备物理属性与光影效果的复杂 3D 室内场景。

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DeepOwl AI 动作生成

基于 Blender 的文本驱动 3D 角色动作生成系统。集成 MoMask 深度学习模型,从文字描述自动生成高质量角色动画。

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产品亮点

SceneForge
从提示词到完整 3D 场景的一键式转化

  • 自然语言驱动 — 输入"一间带落地窗的北欧风格卧室",自动生成完整室内场景
  • 双轨制资产管线 — 本地 AI2-THOR 预置库 + 云端 Objathor 海量资产库
  • 非阻塞异步生成 — 生成过程不卡顿 Unity 主线程,实时监控任务进度
  • 物理落地对齐 — 自动赋予 Collider、射线吸附,场景"即开即用"
  • 低门槛部署 — Docker 部署,Unity 插件三步完成场景生成

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DeepOwl
文本驱动的高质量 3D 角色动作生成

  • 文本到动作 — 输入"一个人向前走然后跳起来",自动生成对应骨骼动画
  • MoMask 深度学习 — 基于掩码建模的离散动作生成,支持多种动作风格
  • Blender 原生集成 — 作为 Blender 插件运行,无缝融入 3D 创作工作流
  • BVH 格式支持 — 支持 BVH 动作文件的导入、导出与转换
  • 热加载机制 — 支持运行时模块热更新,加速开发迭代

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应用场景

具身智能训练

为机器人导航、抓取等算法提供海量多样化 3D 训练场景

医疗 / 工业仿真

快速搭建模拟环境,结合物理引擎进行交互训练

教育科研

生成标准化场景与角色动画,便于学术可复现

数字内容创作

提示词快速生成室内原型与角色动作,缩短开发周期