SceneGen

SceneGen – 上海交大推出的3D场景生成框架

SceneGen，由上海交通大学的科研团队倾力打造，是一款性的开源三维场景构建框架。其核心优势在于能够仅凭一张场景照片及其对应的物体分割掩码，便能通过一次高效的前向计算，直接生成具备完整几何结构、精美纹理以及合理空间布局的逼真三维场景。这一创新之处在于其端到端的生成流程，彻底摆脱了耗时费力的优化过程或繁琐的资产库检索与组装，从而极大地提升了生成效率。

SceneGen的独特之处

SceneGen是一款由上海交通大学研究团队精心研发的高效开源三维场景生成框架。它拥有从单张场景图像及其对应的物体分割掩码出发，通过一次前向传播，直接生成包含完整几何结构、纹理和空间布局的3D场景的能力。其核心创新点在于其一体化的生成流程，无需依赖耗时的优化过程或从资产库中检索组装，从而显著提升了生成效率。技术亮点包括其创新的局部与全局场景信息聚合模块，以及能够同时预测三维资产及其相对空间位置的位置预测头，这些设计共同确保了生成场景的物理合理性和视觉一致性。该工具主要面向虚拟现实/增强现实（VR/AR）、具身智能（Embodied AI）、游戏开发以及室内设计等领域，为快速构建逼真的虚拟环境提供了强大的解决方案。

SceneGen的核心功能亮点

• 从单幅图像到三维场景的蜕变：能够接收一张场景图像及配套的物体分割掩码，直接输出包含详尽几何结构、丰富纹理和精妙空间布局的三维场景。
• 迅捷高效的端到端生成：通过一次前向计算即可完成场景的全部生成，摆脱了对耗时优化或资产库的依赖，生成速度得到质的飞跃。
• 精妙的局部与全局信息融合：在特征提取阶段引入了先进的聚合模块，能够巧妙地整合局部细节与全局场景信息，确保生成场景的严谨性和整体协调性。
• 资产与位置的联合精准预测：借助其独特的位置预测头（position head），该框架能够同步预测场景中的三维资产（即物体）及其精确的相对空间位置。
• 卓越的精度与高度真实感：在合成及真实数据集上的测试结果均表明，其生成的场景在几何精度、纹理细节以及视觉质量方面，均超越了以往的同类方法。

SceneGen的技术实现深度解析

• 高效的输入处理与特征提取：以单张场景图像和对应的物体分割掩码为起点，通过视觉编码器和几何编码器分别提取出资产级别的（即物体）特征和场景级别的全局特征。
• 精细化的局部纹理优化：利用预先训练好的局部注意力模块，对每一个物体的纹理细节进行精细化优化和增强，从而保证生成资产的视觉表现力。
• 深度的全局特征融合：通过精心设计的全局注意力模块（聚合模块），将局部物体特征与场景级别的布局信息进行整合，从而捕捉物体之间的空间关系以及上下文依赖，确保场景的合理性和整体一致性。
• 一体化的联合解码与生成：利用现成的结构解码器处理融合后的特征，并结合独特的位置预测头（position head）来精确预测物体的相对空间位置，实现几何结构、纹理和位置的一次性生成。
• 极致的端到端优化效率：整个流程仅需一次前向传播即可完成，无需迭代优化或外部资产检索，极大地提升了生成效率，并在合成与真实数据集上取得了高精度和逼真的效果。

SceneGen的探索之路

• 官方项目主页：https://mengmouxu.github.io/SceneGen/
• GitHub代码仓库：https://github.com/mengmouxu/scenegen
• HuggingFace模型库入口：https://huggingface.co/haoningwu/scenegen
• 深度技术解析（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2508.15769

SceneGen的广阔应用前景

• 游戏与影视领域的加速器：能够根据概念图或参考照片快速生成可立即投入使用的三维场景资源，大幅缩短场景建模的时间成本，尤其能为资源有限的游戏开发者等群体提供强大支持。
• 虚拟与增强现实的基石：为VR/AR应用高效构建高度逼真且具备交互性的三维环境，有力地满足具身智能（Embodied AI）等领域对高质量虚拟场景的迫切需求。
• 房地产与室内设计的革新者：能够将平面户型图或实景照片迅速转化为可交互的三维模型，帮助中介、开发商或客户更直观地理解房屋的空间布局和设计效果。
• 仿真与训练环境的构建利器：为自动驾驶、机器人导航等需要海量高保真虚拟环境进行测试和训练的任务，提供高效的场景生成解决方案。