那么这一类需要在不同环境下具备感知环境、与人交互、执行任务能力的机器人大多数的实现思路都需要先将周边环境进行维建模再结合特定的服务场景对机器人进行训练。那么在对服务要求较高的情况下每一个店铺甚至是每一个场景都需要进行专门的场景建模以及针对性训练。
在众多的仿真场景中如工业生产、气象防灾、低空经济等领域皆需要维仿真场景来支撑数据训练因此如何快速构建精准的维场景就显得极为重要。实测—渲染器是我非常喜欢的一款软件它高效的场景搭建功能以及高质量的维资产真的在市面上很有竞争力。
在中有一个还处于内测阶段的文生模型功能作者申请了一下然后拿到了使用次数大家感兴趣也都可以去试试。接下来看一下实际的使用测试情况。.：地铁进出站闸机模型结果：最终生成的模型和预期的相差较大大概是并没有理解我们的提示词导致的。
然后对第一个结果进行了细化可以看到模型的清晰度会 比利时电话号码列表 比刚生成时好很多。.：一幢层楼的房子需要有阳台结果：这一次理解了提示词中的层楼和阳台都能看出来但细节以及模型大小都存在较大问题。此次生成没有继续细化了因为生成次数有限。
一个马克杯主要颜色为红色需要有把手结果：这一次也理解了提示词中的马克杯、红色、把手都有还原但同样的生成的模型细节仍然有问题。细化后的模型除了表面稍微细致一点外无其他明显细节。从本次测试可以看出在第一部分我们总结的自动化建模问题中在这次生成中都多多少少存在因此文生模型依旧道阻且长。