SceneGen - 上海交大开源的单图像生成3D场景框架

SceneGen是什么

SceneGen是上海交通大学开源的单图像生成3D场景的方法，从单张场景图像及目标资源蒙版中，高效生成包含多个3D资源的完整场景，包括资源的几何结构、纹理及相对空间位置。以单张场景图像和对应的目标资源蒙版为输入，在一次前馈过程中同时生成多个3D资源，每个资源具备完整的几何结构、详细纹理以及精确的相对空间位置，实现从2D图像到3D场景的直接转换。

SceneGen的功能特色

单图输入联合生成：能仅根据一张二维场景图像及其对应的目标掩码，通过一次前向传播过程，同时生成场景中多个3D资产的几何结构、纹理以及它们的相对空间位置，极大简化了传统3D内容创建的复杂流程。
局部与全局信息聚合：在特征提取阶段，独特的模块能有效聚合场景的局部细节信息和全局上下文信息，确保生成的3D资产不仅在局部精细，而且与整体场景布局保持高度的合理性与一致性。
端到端高效生成：与依赖耗时优化或多步骤资产检索与组装的传统方法不同，采用端到端的生成方式，避免了繁琐的中间步骤，显著提升了从概念到可用的3D场景的生成效率。
精确的空间关系预测：通过集成位置预测头（position head），模型能精准预测并安排不同3D资产在场景中的空间布局，保证了物体间空间关系的合理性，这对于构建可信的虚拟环境至关重要。

SceneGen的核心优势

品質を生み出す：生成的3D场景结构完整、纹理精细，空间关系准确，在合成和真实世界数据集上的几何精度和视觉质量均显著优于现有方法（如PartCrafter、MIDI等）。
効率性の向上：单次前馈即可完成多资源生成，无需迭代优化，生成含4个资产的纹理化场景约需2分钟，兼顾质量和速度。
一般化能力：虽仅在单图像输入上训练，但可通过多图像输入进一步提升生成质量，对复杂场景的适应性更强。

SceneGen官网是什么

プロジェクトのウェブサイト：https://mengmouxu.github.io/SceneGen/
Githubリポジトリ：https://github.com/mengmouxu/scenegen
HuggingFaceモデルライブラリ：https://huggingface.co/haoningwu/scenegen
arXivテクニカルペーパー：https://arxiv.org/pdf/2508.15769

SceneGen的适用人群

游戏开发者与独立制作人：对于资源有限的独立游戏开发者或中小型工作室，SceneGen能大幅降低3D场景美术资产创建的时间与经济成本。开发者仅需提供概念图或参考照片，可快速生成可直接用于游戏引擎的3D场景，显著提升开发效率。
虚拟现实（VR）与增强现实（AR）内容创作者：需要高效构建大量逼真且交互性强的虚拟环境。SceneGen的端到端生成能力，非常适合为VR/AR应用快速原型化和生产可供用户体验的沉浸式3D场景。
房地产与建筑可视化专业人士：房产中介、建筑师和室内设计师可以用SceneGen，将客户的户型图或现场拍摄的室内照片快速转换为可交互的三维空间展示，帮助客户更直观地理解空间布局和设计效果。
影视与动画预制作团队：在影视剧和动画的前期概念设计及分镜制作阶段，团队可用SceneGen快速将二维故事板或场景参考图转化为基础的三维布局，用于预览镜头、测试构图和灯光，从而加速前期筹备流程。
具身智能（Embodied AI）研究人员：训练机器人、自动驾驶系统等智能体在模拟环境中进行学习的关键。研究人员需要大量多样化的3D场景作为训练环境，SceneGen的高效生成能力能为其快速构建所需的虚拟训练世界。