SceneGen – 上海交大推出的3D場景生成框架

SceneGen，由上海交通大學的科研團隊傾力打造，是一款性的開源三維場景構建框架。其核心優勢在于能夠僅憑一張場景照片及其對應的物體分割掩碼，便能通過一次高效的前向計算，直接生成具備完整幾何結構、精美紋理以及合理空間布局的逼真三維場景。這一創新之處在于其端到端的生成流程，徹底擺脫了耗時費力的優化過程或繁瑣的資產庫檢索與組裝，從而極大地提升了生成效率。

SceneGen的獨特之處

SceneGen是一款由上海交通大學研究團隊精心研發的高效開源三維場景生成框架。它擁有從單張場景圖像及其對應的物體分割掩碼出發，通過一次前向傳播，直接生成包含完整幾何結構、紋理和空間布局的3D場景的能力。其核心創新點在于其一體化的生成流程，無需依賴耗時的優化過程或從資產庫中檢索組裝，從而顯著提升了生成效率。技術亮點包括其創新的局部與全局場景信息聚合模塊，以及能夠同時預測三維資產及其相對空間位置的位置預測頭，這些設計共同確保了生成場景的物理合理性和視覺一致性。該工具主要面向虛擬現實/增強現實（VR/AR）、具身智能（Embodied AI）、游戲開發以及室內設計等領域，為快速構建逼真的虛擬環境提供了強大的解決方案。

SceneGen的核心功能亮點

• 從單幅圖像到三維場景的蛻變：能夠接收一張場景圖像及配套的物體分割掩碼，直接輸出包含詳盡幾何結構、豐富紋理和精妙空間布局的三維場景。
• 迅捷高效的端到端生成：通過一次前向計算即可完成場景的全部生成，擺脫了對耗時優化或資產庫的依賴，生成速度得到質的飛躍。
• 精妙的局部與全局信息融合：在特征提取階段引入了先進的聚合模塊，能夠巧妙地整合局部細節與全局場景信息，確保生成場景的嚴謹性和整體協調性。
• 資產與位置的聯合精準預測：借助其獨特的位置預測頭（position head），該框架能夠同步預測場景中的三維資產（即物體）及其精確的相對空間位置。
• 卓越的精度與高度真實感：在合成及真實數據集上的測試結果均表明，其生成的場景在幾何精度、紋理細節以及視覺質量方面，均超越了以往的同類方法。

SceneGen的技術實現深度解析

• 高效的輸入處理與特征提取：以單張場景圖像和對應的物體分割掩碼為起點，通過視覺編碼器和幾何編碼器分別提取出資產級別的（即物體）特征和場景級別的全局特征。
• 精細化的局部紋理優化：利用預先訓練好的局部注意力模塊，對每一個物體的紋理細節進行精細化優化和增強，從而保證生成資產的視覺表現力。
• 深度的全局特征融合：通過精心設計的全局注意力模塊（聚合模塊），將局部物體特征與場景級別的布局信息進行整合，從而捕捉物體之間的空間關系以及上下文依賴，確保場景的合理性和整體一致性。
• 一體化的聯合解碼與生成：利用現成的結構解碼器處理融合后的特征，并結合獨特的位置預測頭（position head）來精確預測物體的相對空間位置，實現幾何結構、紋理和位置的一次性生成。
• 極致的端到端優化效率：整個流程僅需一次前向傳播即可完成，無需迭代優化或外部資產檢索，極大地提升了生成效率，并在合成與真實數據集上取得了高精度和逼真的效果。

SceneGen的探索之路

• 官方項目主頁：https://mengmouxu.github.io/SceneGen/
• GitHub代碼倉庫：https://github.com/mengmouxu/scenegen
• HuggingFace模型庫入口：https://huggingface.co/haoningwu/scenegen
• 深度技術解析（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2508.15769

SceneGen的廣闊應用前景

• 游戲與影視領域的加速器：能夠根據概念圖或參考照片快速生成可立即投入使用的三維場景資源，大幅縮短場景建模的時間成本，尤其能為資源有限的游戲開發者等群體提供強大支持。
• 虛擬與增強現實的基石：為VR/AR應用高效構建高度逼真且具備交互性的三維環境，有力地滿足具身智能（Embodied AI）等領域對高質量虛擬場景的迫切需求。
• 房地產與室內設計的革新者：能夠將平面戶型圖或實景照片迅速轉化為可交互的三維模型，幫助中介、開發商或客戶更直觀地理解房屋的空間布局和設計效果。
• 仿真與訓練環境的構建利器：為自動駕駛、機器人導航等需要海量高保真虛擬環境進行測試和訓練的任務，提供高效的場景生成解決方案。