把文字描述直接变成可编辑的 3D 模型和 CAD 设计，省去从零建模的麻烦，适合 3D 打印和快速原型场景。

从文本、图像或 3D 条件生成 3D 内容的扩散模型，通过检索增强引入参考模型，提升生成质量与可控性。

用多尺度 3D VQVAE 把单张图片或文本自回归生成 3D 物体，同时支持 3D 理解，适合做图生 3D 和多模态 3D 研究。

微软开源的统一 3D 生成模型，用结构化 3D 潜变量把文本或图像转成高质量 3D 资产，支持大规模、多用途的 3D 内容创作。

用自然语言描述就能生成 STEP、STL 等 CAD 模型文件，把文字直接变成可加工的三维零件设计，适合机械工程和机器人领域的快速原型。

Roblox 开源的 3D 基础模型，能从文本生成 3D 形状，为 3D 内容创作提供通用智能底座。

把文本生成 CAD 模型拆成多个智能体协作完成，通过约束式测试时计算提升生成质量，适合机械设计与 3D 打印场景。

基于 3D 高斯泼溅的文本生成 3D 场景工具，通过 Formation Pattern Sampling 从文字描述直接构建可渲染的三维场景，适合做 3D AIGC 内容创作。

把一句文字提示变成可编辑的参数化 3D 程序，而不是死模型，方便后续改尺寸、换材质和加关节，适合 CAD 与机器人场景。

收集整理文本生成 3D 与扩散生成 3D 方向的论文与资源清单，方便快速跟进文生 3D、图生 3D 和 NeRF 相关进展。