Stability AI 推出 3D 控制系统 Arbor：给生成加一份空间蓝图
Stability AI 发布 3D 生成控制系统 Arbor。它无需重新训练底模，创作者只需提供简单的粗略网格，就能精确指定物体的生成空间、避让留白和接触面。该模型仅 600MB 且已开源代码，配合 Trellis 使用，让 AI 生成的 3D 资产能真正嵌入实际游戏和工业管线。
Trellis 2
GenRecon 亮相：几张照片重建大尺度 3D 场景，效果提升 16%
研究人员公布 3D 场景重建方法 GenRecon。它将大场景切分成重叠块，结合 Trellis.2 先验与几张普通照片，直接生成可编辑的室内 PBR 网格，表现优于现有前沿方法 16%。这意味着无需昂贵扫描仪，普通手机拍几张照就能快速复刻空间资产。
SegviGen：自动拆解 3D 模型部件，点选或给张图即可精准分割
SegviGen 开源了基于 TRELLIS.2 的 3D 部件分割框架。用户只需在模型上点选局部或上传 2D 参考图，就能自动把 3D 模型精准拆成独立零件。其交互分割性能比此前 SOTA 提升 40%，不过本地运行需要至少 24GB 显存的 Nvidia GPU。
微软开源 TRELLIS.2-4B：单图生成高精度 3D 资产，最快 3 秒出结果
微软团队开源 40 亿参数的 3D 生成模型 TRELLIS.2-4B。它基于 O-Voxel 稀疏体素结构，支持从单张图片生成包含完整 PBR 材质与半透明效果的 3D 网格。在 H100 上生成 512³ 分辨率资产仅需约 3 秒，运行至少需要 24GB 内存的 NVIDIA GPU。