斯坦福吳佳俊團隊新作：場景語言，智能補全文本到3D的場景理解

從文字生成三維世界的場景有多難？

試想一下，如果我們要 “生成復活節島的摩艾石像”，AI 怎麼才能理解我們的需求，然後生成一個精美的三維場景？

斯坦福的研究團隊提出了一個創新性解決方案：就像人類使用自然語言（natural language）進行交流，三維場景的構建需要場景語言（Scene Language）。

這個新語言不僅能讓 AI 理解我們的需求，更讓它能夠細緻地將人類的描述轉化爲三維世界的場景。同時，它還具備編輯功能，一句簡單指令就能改變場景中的元素！物體的位置、風格，現在都可以隨意調整。

智能的場景理解

再比如，輸入 “初始狀態的國際象棋盤”，模型可以自動識別並生成如下特徵：

最終生成的 3D 場景完美還原了這些細節。

這個方法支持多種渲染方式，能適應不同的應用場景：

更具吸引力的是其編輯能力：只需一句指令，就能調整場景中的元素：

支持圖片輸入

動態生成

不僅限於靜態，Scene Language 還能生成動態場景，讓 3D 世界生動起來。

技術亮點

Scene Language 的核心在於三大組件的融合：

1.程序語言（program)：用於精確描述場景結構，包括物體間的重複、層次關係；

2.自然語言（word）：定義場景中的物體類別，提供語義層面的信息；

3.神經網絡表徵（embedding）：捕捉物體的內在視覺細節。

這種組合就像給 AI 配備了一套完整的 “建築工具”，既能整體規劃，又能雕琢細節。

對比傳統方法的優勢

與現有技術相比，Scene Language 展現出顯著優勢：

這一研究展示了 AI 理解和創造 3D 世界的全新可能性，期待它在遊戲開發、建築設計等領域引領新一輪的創新！

作者簡介

該篇論文主要作者來自斯坦福大學吳佳俊團隊。

論文一作張蘊之，斯坦福大學博士生。主要研究爲視覺表徵及生成。

吳佳俊，現任斯坦福大學助理教授。在麻省理工學院完成博士學位，本科畢業於清華大學姚班。