本文第一作者顧澤琪是康奈爾大學(xué)計算機科學(xué)四年級博士生，導(dǎo)師為 Abe Davis 教授和 Noah Snavely 教授，研究方向?qū)Ｗ⒂谏墒?AI 與多模態(tài)大模型。本項目為作者在英偉達實習期間完成的工作。

想象一下，你是一位游戲設(shè)計師，正在為一個奇幻 RPG 游戲搭建場景。你需要創(chuàng)建一個 "精靈族樹屋村落"—— 參天古木和樹屋、發(fā)光的蘑菇路燈、半透明的紗幔帳篷... 傳統(tǒng)工作流程中，這可能需要數(shù)周時間：先手工建模每個 3D 資產(chǎn)，再逐個調(diào)整位置和材質(zhì)，最后反復(fù)測試光照效果…… 總之就是一個字，難。

這種困境正是當前 3D 內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的縮影。傳統(tǒng) 3D 設(shè)計軟件如 Blender、Maya 雖然功能強大，但學(xué)習曲線陡峭。近年來興起的文本生成 3D 技術(shù)讓用戶可以通過文字描述生成 3D 內(nèi)容，但這些方法要么依賴有限的 3D 訓(xùn)練數(shù)據(jù)，遇到新場景類型或風格就容易翻車，要么在預(yù)測完場景中的物體信息后，要從特定的 3D 模型池中尋找并調(diào)用出與預(yù)測特征最相近的，因此最后的場景質(zhì)量非常依賴于模型池中到底有什么，很容易導(dǎo)致風格不統(tǒng)一。

與此同時，文本生成 2D 圖像技術(shù)（如 GPT-4o、Flux）卻突飛猛進。這些模型通過海量互聯(lián)網(wǎng)圖像訓(xùn)練，已經(jīng)能生成布局合理、風格統(tǒng)一的復(fù)雜場景圖。這引發(fā)了一個關(guān)鍵思考：能否讓 2D 圖像充當 "中間商"，先把用戶輸入文字轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量場景圖，再從中提取 3D 信息？NVIDIA 與康奈爾大學(xué)聯(lián)合團隊的最新研究 ArtiScene，正是基于這一 insight 提出的全新解決方案。

• 文章鏈接：https://arxiv.org/abs/2506.00742
• 文章網(wǎng)站：https://artiscene-cvpr.github.io/（代碼即將開源）
• 英偉達網(wǎng)站：https://research.nvidia.com/labs/dir/artiscene/

圖一：ArtiScene 生成的 3D 結(jié)果。從左到右的文字輸入分別是，第一行：(1) a Barbie-styled clinic room, (2) a space-styled bedroom, (3) a teenager-styled bathroom。第二行：(1) a cute living room, (2) a garage, (3) a operating room.

核心貢獻：無需訓(xùn)練的智能 3D 場景工廠

ArtiScene 的核心創(chuàng)新在于構(gòu)建了一個完全無需額外訓(xùn)練的自動化流水線，將文本生成圖像的前沿能力與 3D 重建技術(shù)巧妙結(jié)合。它一共包含五步：

1. 2D 圖像作為 "設(shè)計藍圖"

系統(tǒng)首先用擴散模型生成等軸測視角的場景圖。這種視角常用于建筑設(shè)計示意圖，因為它能同時呈現(xiàn)物體的長、寬、高信息，且不受場景位置影響。相比直接生成 3D，這種方法能利用更成熟的 2D 生成技術(shù)確保布局合理性和視覺美感。

圖二：和其他任意的相機視角（左二、三）比，讓文生圖模型輸出等軸測圖（左一）更可靠，因為等軸測圖默認相機參數(shù)是固定的，且沒有透視形變。

2. 物體檢測與修復(fù)

采用兩階段檢測策略：先用 GroundedDINO 識別場景中的家具和裝飾品，對遮擋部分用補全修復(fù)（Remove Anything 模型），再次檢測確保完整性，最后得到每個物品的分割掩碼。

3. 3D 空間定位

通過 Depth-Anything-2 模型估計深度信息，配合自定義投影公式將 2D 坐標轉(zhuǎn)換為 3D 位置。團隊發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)相機投影公式需要調(diào)整，于是采用去除深度縮放影響后的公式。

4. 模塊化 3D 資產(chǎn)生成

傳統(tǒng)方法通常從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫檢索 3D 模型，導(dǎo)致美觀度受限。ArtiScene 則對場景圖中的每個物體分別生成定制化 3D 模型：在得到分割物體圖像后，讓 ChatGPT 描述其幾何特征，再輸入單視圖 3D 生成模型，為每件家具、裝飾品單獨建模。

5. 場景組裝

通過單目深度估計，系統(tǒng)將 2D 邊界框轉(zhuǎn)換為 3D 空間坐標。并使用 "渲染 - 比對" 的姿勢估測機制，生成 8 個旋轉(zhuǎn)角度的物體渲染圖，用 Stable Diffusion+DINO-v2 融合模型提取特征，選擇與原始場景圖最匹配的姿勢。后處理階段還會自動修正物體重疊，確保物理上足夠合理，比如椅子不會嵌進餐桌里，花瓶能穩(wěn)穩(wěn)立在柜子上。

圖三：系統(tǒng)流程圖

這種設(shè)計帶來三個顯著優(yōu)勢：

零訓(xùn)練成本：完全利用現(xiàn)成模型，無需針對新場景類型微調(diào)

風格無限：每個物體都按需生成，不受預(yù)制模型庫限制

可編輯性強：單獨修改某個物體不會影響整體場景

實驗結(jié)果：全面超越現(xiàn)有方案

團隊在三個維度進行了系統(tǒng)評估：

1. 布局合理性測試

對比當時最強的 LayoutGPT，在臥室和客廳場景中：

• 物體重疊率降低 6-10 倍（臥室 6.48% vs 37.26%）
• 用戶調(diào)研顯示，72.58% 的參與者更青睞 ArtiScene 的布局
• 生成家具數(shù)量更多（臥室平均 6.97 件 vs 4.30 件），且分布更自然

2. 風格一致性測試

相比當時效果最好的文生 3D 場景方法 Holodeck，在包含 29 種場景種類和風格的測試集中：

• CLIP 分數(shù)提高 10%（29.45 vs 26.73）
• GPT-4 評估中，95.46% 案例認為 ArtiScene 更符合描述
• 用戶調(diào)研顯示，82.96% 認為風格還原更準確

圖四：和之前的 SOTA Holodeck 的比較。

3. 應(yīng)用靈活性展示

系統(tǒng)支持多種實用功能：

• 物體編輯：單獨修改某個模型（如把普通汽車變成黃色保時捷）
• 多場景適配：通過調(diào)整參數(shù)支持戶外場景生成
• 人工引導(dǎo)：允許直接輸入手繪設(shè)計圖替代 AI 生成場景圖

圖五：左：物體編輯；右：跳過最開始的文生圖環(huán)節(jié)，直接用人工畫的圖生成場景。

展望

對于更復(fù)雜的多房間場景（如整個博物館、醫(yī)院），或者要求特定家具間的位置關(guān)系和個數(shù)等用戶輸入，由于文生圖模型在訓(xùn)練時就缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)，ArtiScene 在最開始就會受限于不夠優(yōu)質(zhì)的二維圖像。然而，這一模塊是可更換的，ArtiScene 不依賴于某一特定模型，未來如果有性能更好的同功能模型，我們也可以很容易把它們替換進來。

本項目創(chuàng)新地采用二維圖像來引導(dǎo)三維場景生成，并用 LLM、VLM 等大模型構(gòu)成了一個魯棒的系統(tǒng)，在生成結(jié)果的美觀度、多樣性和物理合理性上都遠超之前的同類型方法。作者希望他們的工作可以啟發(fā)未來更多關(guān)于具身智能、AR/VR、室內(nèi) / 室外設(shè)計的思考。