梦想科技革新：DreamTech发布Neural4D 2.0，开启全维度多模态交互新纪元

在人工智能与数字交互技术的蓬勃发展中，DreamTech站在浪潮之巅，隆重推出了Neural4D 2.0——一款革命性的3D模型技术，它不仅重新定义了三维内容的创建与交互，更是将多模态融合推向了新的高度。这一创新之作，旨在通过整合视觉、听觉乃至更广泛感知数据的高级处理能力，为用户带来前所未有的沉浸式体验。Neural4D 2.0的问世，标志着我们正式踏入了一个模型能够理解并响应多种人类交流方式的新时代，无论是语音指令的精准执行，还是手势互动的自然流畅，都让虚拟世界与现实世界的边界更加模糊，极大地丰富了数字内容的互动性与真实感。这不仅仅是技术的跃进，更是用户体验的一次质变，预示着未来数字交互的广阔前景。

　　

neural4d2o是由dreamtech推出的全球首个支持多模态交互的3d大模型。该模型通过文本、图像、3d和运动数据的联合训练，实现了3d生成的上下文一致性、高精准局部编辑、角色id保持、换装和风格迁移等功能。用户可以基于自然语言指令进行高质量的3d内容创作。neural4d2o原生支持mcp协议，并上线了基于mcp的neural4dagent（Alpha版本），为用户提供更智能、便捷且高质量的3d内容创作体验。neural4d2o为3d设计师和创作者提供了极大的便利，降低了创作门槛，提升了效率，开启了人人皆可成为3d设计师的新时代。

　　 　　Neural4D2o的主要功能 　　多模态交互：支持文本、图像、3D和运动数据输入，基于自然语言指令进行交互式编辑。 　　上下文一致性：保持生成内容的连贯性，维持初始风格和特征。 　　高精准局部编辑：对3D模型的局部细节进行精准调整，不影响其他部分。 　　角色ID保持：在编辑过程中保持角色的核心特征和身份一致性。 　　换装和风格迁移：支持为角色更换服装或迁移风格特征。 　　MCP协议支持：基于Neural4DAgent提升交互便捷性。 　　Neural4D2o的技术原理 　　多模态联合训练：通过文本、图像、3D模型、运动（motion）等多种模态的联合训练方式，使模型能够同时理解和处理来自不同模态的信息，构建统一的上下文理解框架。 　　TransformerEncoder：对输入的多模态信息进行编码，提取关键特征并构建上下文关系。它处理文本、图像等多种模态的数据，将信息融合在一起，为后续的3D模型生成和编辑提供基础。 　　3DDiTDecoder：将编码后的信息解码为具体的3D模型。根据用户的指令和上下文信息，生成高精度的3D模型，支持局部编辑和复杂操作，如换装、风格迁移等。 　　原生支持MCP协议与Neural4DAgent：Neural4D2o原生支持MCP协议，并上线了基于MCP的Neural4DAgent（alpha版本），为用户提供更加智能、便捷且高质量的3D内容创作体验。 　　Neural4D2o的项目地址 　　项目官网： 　　Neural4D2o的应用场景 　　3D内容创作：快速生成和编辑3D模型，支持个性化定制，提升创作效率。 　　游戏开发：生成游戏角色、道具和场景，支持动态交互和风格迁移，增强游戏体验。 　　影视与动画：快速生成角色和场景原型，支持动态角色和特效生成，提高制作效率。 　　教育与培训：创建虚拟教学模型和模拟训练环境，增强学习和培训效果。 　　电商与广告：生成3D商品模型，提供虚拟试穿和体验功能，提升购物体验和转化率。 　　

以上就是Neural4D2o—DreamTech推出支持多模态交互的3D模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！