FiT3D项目旨在通过3D感知的微调技术来增强2D特征表示，提升图像理解和识别的能力。该项目结合了深度学习和计算机视觉的前沿技术，致力于在多种视觉任务中实现更高的性能。
UniMVSNet是一种统一的深度估计方法，旨在改进多视图立体的准确性，能够在不同条件下保持稳健的性能。
Anything-3D是一个强大的工具，结合了Segment Anything技术，支持对任意物体进行3D分割，旨在为用户提供便捷的3D模型创建和处理功能。它适用于多种3D应用场景，易于集成和使用，能够显著提高工作效率。
GRAM是一个用于3D感知图像生成的生成辐射流形模型，能够从2D输入生成高质量的3D图像，利用先进的生成辐射流形技术，提供了真实感和高保真的图像合成效果。
RSP项目利用随机帧预测技术进行视觉表示学习，旨在提高学习效率，适用于各种视觉表示任务。
6DGS是一个基于3D高斯点云模型的项目，旨在从单幅图像中进行物体的6D姿态估计。该技术在机器人视觉和增强现实等领域具有重要应用价值。
《自然语言处理：基于预训练模型的方法》随书代码，提供多种基于预训练模型的自然语言处理方法，支持文本分类、命名实体识别、问答等任务，包含详细的使用示例和文档，易于扩展和集成到其他项目中。
PaLI-3是一个相对更小、更快且更强大的视觉语言模型，其性能表现优于大小为其10倍的类似模型，专注于多模态任务的高效处理。
