中科大团队发明DreamScene：让AI像搭积木一样建造3D世界，一句话就能造出完整场景

这项由中国科学技术大学李浩然、田雨立、兰坤等研究者与南洋理工大学林王教授、香港科大（广州）潘辉教授等国际团队合作完成的突破性研究，已发表在IEEE模式分析与机器智能汇刊（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）这一人工智能领域的顶级期刊上。感兴趣的读者可以通过论文链接 https://jahnsonblack.github.io/DreamScene-Full/ 访问完整研究成果和演示视频。

回到童年时光，当你用积木搭建城堡时，总是先在脑海里构思整个场景的布局——城堡放在中央，护城河环绕四周，树木点缀在角落。现在，中科大的研究团队把这种直观的搭建方式教给了人工智能，创造出了一个叫做DreamScene的系统。这个系统就像一个拥有无限创造力的建筑师，只需要你说一句"我想要一个秋天的公园"，它就能自动设计出完整的三维场景，包括每一棵树的位置、每一张长椅的摆放，甚至连地面的纹理都考虑得细致入微。

传统的3D场景生成就像让一个近视的艺术家在黑暗中作画——虽然能画出单个物体，但整体布局往往混乱不堪，有时候会出现三个沙发背对背摆放的荒诞场景，或者同一件家具在不同角度看起来完全不同的奇怪现象。DreamScene解决了这些问题，它首先像一个经验丰富的室内设计师一样进行场景规划，然后像熟练的工匠一样精心制作每个物件，最后像摄影师一样从多个角度确保整个场景的和谐统一。

这项研究的创新之处在于，它不是简单地拼凑现有的3D模型，而是从零开始理解场景的语义逻辑。当你说"现代客厅"时，系统会自动推理出沙发应该面对电视、茶几应该放在沙发前方、绿植适合摆在角落等常识性布局规则。更令人惊喜的是，整个场景生成过程只需要1.5小时，而之前的方法往往需要十几个小时才能完成类似的工作。

一、像聪明管家一样的场景规划师

当你对着DreamScene说"我想要一个温馨的卧室"时，系统内部就像启动了一个经验丰富的室内设计师。这个数字设计师使用的正是GPT-4这个"超级大脑"，它拥有关于人类生活空间的丰富知识。

整个规划过程就像和一位专业设计师的对话。系统会先分析你的需求，然后开始提问："您希望是现代简约风格还是温馨传统风格？""需要多大的床？双人床还是单人床？""是否需要书桌或者梳妆台？"通过这样的互动对话，系统逐步理解你心中理想卧室的模样。

接下来，这个数字设计师会列出房间里需要的所有物品清单。对于卧室，它可能会选择一张2米乘1.5米的双人床、一个高1.8米的衣柜、一张60厘米见方的床头柜，以及一盏台灯。每个物品不仅有精确的尺寸规格，还有详细的外观描述，比如"一张现代简约风格的白色双人床，配有软包床头和木质床架"。

最关键的是空间布局推理。系统会运用人类的生活常识来安排物品位置，比如床头柜必须紧邻床的两侧，台灯要放在床头柜上方便夜间阅读，衣柜不能遮挡窗户影响采光。这种推理能力让系统能够创造出符合人类生活习惯的合理空间。

为了确保所有物品都能和谐共处，系统建立了一个"关系网络图"。在这个图中，每个物品都是一个节点，物品之间的空间关系就是连接线。比如"床与床头柜相邻"、"台灯在床头柜上方"、"衣柜与床相对"等等。基于这个关系网络，系统使用一种叫做"图约束放置算法"的数学方法来计算最优布局。

这个算法的工作过程很像解决一个立体拼图。它首先选择一个核心物品作为参照点，比如选择床作为卧室的中心。然后逐步放置其他物品，每放置一件都要检查是否与已有物品发生冲突，是否满足预设的空间关系要求。如果某个位置不合适，算法会自动寻找替代方案。整个过程确保最终的布局既满足功能需求，又避免物品相互碰撞。

通过这种智能规划，系统为每个物品确定了精确的三维坐标、旋转角度和缩放比例。这些参数就像建筑图纸上的标注，为后续的3D生成提供了准确的指导。

二、革命性的物体生成技术：形成模式采样法

当场景布局规划完成后，DreamScene需要把每个物品从概念变成真实可见的三维模型。这个过程就像一个熟练的雕塑师，需要既能把握物品的整体形态，又能精雕细琢每个表面细节。研究团队开发的"形成模式采样法"（Formation Pattern Sampling，简称FPS）正是解决这一挑战的核心技术。

传统的3D生成方法就像一个只会照着单张照片画画的艺术家，每次只能参考一个视角的信息来塑造物体。这导致生成的3D模型往往存在不一致的问题——从正面看是一把椅子，从侧面看可能变成了完全不同的形状。FPS的创新之处在于同时参考多个"时间步长"的信息，就像拥有多双眼睛同时观察物体。

具体来说，当系统要生成一把椅子时，FPS会同时参考来自不同细节层次的信息。在粗糙的时间步长（比如800步）中，系统能够获得椅子的基本语义信息——它应该有靠背、座椅、四条腿等基本构造。在中等的时间步长（比如400步）中，系统开始关注椅子的具体风格——是现代简约还是古典雕花。在精细的时间步长（比如100步）中，系统专注于表面纹理和材质细节——是光滑的塑料还是粗糙的木质纹理。

这种多层次信息融合的过程，就像一个经验丰富的木匠制作家具。他首先确定家具的基本框架和比例，然后精心雕刻装饰细节，最后打磨表面使其光滑细腻。每个阶段都有特定的关注重点，但最终融合成一件完美的作品。

在生成过程中，FPS还使用了一种叫做"3D高斯过滤"的技术来优化模型质量。可以把这个过程想象成雕塑家在创作过程中不断清理多余的材料。在3D模型生成时，系统会产生大量细小的3D高斯点来构建物体表面，但其中许多点对最终的视觉效果贡献很小。高斯过滤技术会自动识别并移除这些冗余点，既提高了模型质量，又减少了存储空间。

为了进一步提升表面纹理的真实感，FPS在生成的最后阶段采用了"重建式生成"技术。这个过程类似于摄影师从多个角度拍摄同一个物体，然后综合所有照片来还原物体的真实外观。系统会从不同视角渲染物体图像，然后使用这些图像来优化3D模型的表面细节，确保从任何角度观察都能看到逼真的纹理效果。

整个FPS过程的效率令人印象深刻，生成一个高质量的3D物体只需要几十秒钟，相比传统方法的数小时有了质的飞跃。这种速度提升使得生成包含多个物体的复杂场景变得现实可行。

三、三阶段相机采样策略：构建完美的环境

当所有物体都生成完毕并按照规划放置到场景中后，DreamScene面临着一个关键挑战：如何创造一个与物体协调统一的环境。这就像拍摄一部电影，有了演员和道具还不够，还需要精心布置背景和灯光才能营造出完整的视觉效果。

研究团队设计了一个三阶段的环境生成策略，就像分步骤装修一个房间。每个阶段都有特定的目标和相机拍摄策略，确保最终环境的每个角落都自然真实。

第一阶段专注于创建基础环境结构。对于室内场景，系统会生成墙壁、天花板和地面的基本框架；对于户外场景，则会创建天空背景和地平线。在这个阶段，相机被限制在场景中心附近进行拍摄，就像站在房间正中央环顾四周。这种受限的视角有助于系统专注于大范围的环境特征，避免被细节干扰。已经生成的物体在这个阶段被"冻结"，即它们的参数不再改变，为环境生成提供稳定的参照。

第二阶段的重点是地面细化。这个阶段的创新之处在于针对室内外场景采用不同的相机采样策略。对于室内场景，系统会根据物体的布局将空间划分成不同区域，比如客厅的沙发区、电视区、角落区等等。相机会在每个区域内随机采样拍摄位置，重点关注地面与物体的接触部分，确保茶几腿下的地板纹理、沙发周围的地毯边缘等细节都自然逼真。

对于户外场景，系统采用了一种独特的"同心圆采样"方法。整个场景被想象成若干个以场景中心为原点的同心圆，相机沿着这些圆周进行拍摄。这种方法确保了地面纹理的连续性和一致性，避免了传统方法中常见的地面割裂现象。同时，相机始终保持相同的朝向进行拍摄，这样生成的环境具有统一的视觉风格。

第三阶段是全场景精细化，相当于装修的最后收尾工作。在这个阶段，系统使用前两个阶段积累的所有相机位置信息，对整个场景进行综合优化。此时所有物体和环境元素的参数都被允许微调，系统会协调各个部分之间的视觉关系，确保光照、阴影、色调等方面的一致性。

这种三阶段策略的巧妙之处在于循序渐进的优化方式。通过在每个阶段限制优化范围和相机视角，系统能够避免传统方法中常见的"多头怪"现象——即同一个物体在不同方向重复出现。比如传统方法生成的客厅可能会在每面墙前都放一个电视，而DreamScene通过预先规划物体位置和采用结构化的相机采样，确保每个物体只在合理的位置出现一次。

整个三阶段过程还引入了碰撞检测机制。当相机位置与场景中的物体发生碰撞时，系统会自动丢弃这些不可行的拍摄点，确保所有的环境生成都基于真实可行的视角。这种细致的考虑使得生成的场景不仅视觉上逼真，在空间逻辑上也完全合理。

四、灵活多样的场景编辑功能

DreamScene的另一个突出特点是强大的后期编辑能力，就像拥有一个万能的装修工具箱，可以随时调整场景中的任何元素。这种灵活性使得用户不必重新生成整个场景就能实现各种创意调整。

物体重新定位是最基本的编辑功能。当你觉得沙发的位置不太合适时，只需要给出新的坐标指令，比如"把沙发往左移动一米"，系统就能快速重新计算物体位置。这个过程就像移动真实家具一样直观。系统会自动检查新位置是否与其他物体发生碰撞，如果发现冲突会提示用户或自动寻找最近的可行位置。对于复杂的重新布局，系统还会重新调用场景规划模块，确保整体布局仍然符合空间逻辑和美学原则。

外观修改功能让用户能够改变物体的视觉特征而不影响其几何形状。这个过程借鉴了2D图像编辑的思路，但经过精心改造以适应3D环境。当用户要求"把椅子变成红色"或"换成中式风格的椅子"时，系统不会重新生成整个椅子，而是保留现有的3D结构，只修改表面的纹理、颜色或细节装饰。这种方法大大节省了时间，同时保持了物体在场景中的位置关系。

更有趣的是时间维度编辑功能，这让静态场景变成了动态的4D世界。用户可以为任何物体设定运动轨迹，比如让一个人物在房间里走来走去，或者让树叶在风中摇摆。系统会根据用户的描述自动生成运动参数，包括移动路径、速度变化、旋转方式等。这种动态编辑能力使得DreamScene不仅能用于静态场景展示，还能创建动画和虚拟现实体验。

场景编辑的另一个强大之处是支持对话式修改。用户不需要学习复杂的3D建模软件操作，只需要用自然语言描述想要的改变。比如说"添加一个女孩坐在沙发上"，系统就会自动生成新的人物模型，计算合适的坐姿和位置，确保与现有场景和谐融合。或者说"把整个房间改成赛博朋克风格"，系统会调整所有物体的材质、颜色和光照效果，营造出科幻的视觉氛围。

这种编辑系统的设计哲学是让普通用户也能轻松进行3D场景创作。传统的3D建模软件需要专业知识和大量练习才能掌握，而DreamScene把这个门槛降到了日常对话的水平。用户可以像指挥一个装修工人一样，用简单明了的指令来调整场景的各个方面。

编辑功能还支持撤销和版本管理，用户可以随时回到之前的任何一个版本，或者同时保存多个变体进行比较。这种灵活性让创意探索变得更加自由，用户可以大胆尝试各种想法而不用担心破坏已有的成果。

五、实验验证与性能表现

为了验证DreamScene的实际效果，研究团队进行了大规模的对比实验。他们选择了当前最先进的几个3D场景生成系统作为对照，包括Text2Room、Text2NeRF、ProlificDreamer和Set-the-Scene等代表性方法。

测试过程就像举办一场3D场景生成大赛，所有参赛系统都要面对相同的挑战：根据描述生成三个室内场景和两个室外场景，然后接受严格的评判。评判标准包括生成质量、场景一致性、空间合理性和生成时间等多个维度。

在生成质量方面，研究团队邀请了100名测试者对生成的场景进行打分，分数范围从1到5分。结果显示DreamScene在各项指标上都明显领先。在质量评分上，DreamScene获得了3.92分，远超其他方法的2.45-3.48分。在一致性评分上，DreamScene达到了4.24分，而其他方法普遍在3分左右徘徊。在空间合理性上，DreamScene更是以4.05分的高分证明了其场景规划能力的优越性。

生成时间的对比更加惊人。传统方法通常需要7.5到13.3小时才能完成一个场景的生成，而DreamScene只需要1.5小时就能达到更好的效果，效率提升了5-9倍。这种速度优势使得DreamScene在实际应用中具有明显的优势。

为了更客观地评估生成质量，研究团队还使用了R-Precision指标，这是一种衡量生成图像与文本描述匹配程度的标准方法。在ViT-L/14模型的测试中，DreamScene达到了71.9%的匹配度，而对比方法只有约34%。这意味着DreamScene生成的场景与用户描述的匹配程度是其他方法的两倍以上。

特别值得注意的是3D一致性测试。研究团队设计了一个统一的相机轨迹，模拟人在真实环境中的探索行为——从场景中心开始，沿直线向不同方向移动，然后围绕中心进行圆周运动。在这个测试中，传统方法经常出现视角切换时的场景崩塌现象，比如墙壁突然消失或者物体形状发生改变。而DreamScene生成的场景在整个探索过程中都保持了稳定的视觉效果，深度图也显示出完整一致的3D结构。

研究团队还特别测试了"多头怪"现象的出现频率。在传统方法生成的客厅场景中，经常会出现四面墙都有电视或者多个沙发背对背放置的不合理情况。统计显示，传统方法中约有60%的场景存在此类问题，而DreamScene通过预先规划物体布局，将这一比例降低到了不足5%。

在细分功能的测试中，形成模式采样法（FPS）表现出色。与传统的单时间步采样方法相比，FPS生成的物体具有更丰富的细节和更准确的形状。在30分钟的生成时间限制下，FPS能够产出接近专业3D建模质量的物体，而传统方法往往只能生成粗糙的形状轮廓。

场景编辑功能的测试同样令人满意。用户平均只需要2-3句自然语言指令就能完成复杂的场景修改，而传统3D建模软件需要数十次鼠标点击和参数调整。编辑操作的响应时间通常在10秒以内，这种即时反馈大大提升了用户体验。

六、技术创新的深层价值与广阔应用前景

DreamScene的技术突破远不止于生成更好的3D场景，它代表了人工智能在空间理解和创造方面的重大进步。这项研究在多个层面都具有深远的意义和广阔的应用前景。

从技术发展的角度来看，DreamScene首次实现了从语言描述到完整3D场景的端到端自动化生成。以往的系统要么只能生成单个物体，要么需要大量人工干预来确定物体布局。DreamScene通过引入GPT-4的常识推理能力，让AI系统具备了类似人类的空间布局直觉。这种突破为未来的人工智能系统提供了新的设计思路——不仅要能理解和生成内容，还要能理解内容之间的关系和布局逻辑。

在虚拟现实和增强现实领域，DreamScene的影响将是革命性的。传统的VR内容制作需要专业的3D建模师花费数周甚至数月时间来创建一个场景，而现在只需要简单的语言描述就能在几小时内完成。这将大大降低VR内容的制作门槛和成本，让更多创作者能够参与虚拟世界的构建。对于元宇宙概念的实现，这项技术提供了关键的内容生产工具。

游戏产业同样会从中受益匪浅。游戏开发中的场景设计往往是最耗时耗力的环节之一，DreamScene能够快速生成多样化的游戏环境，让开发者可以将更多精力投入到游戏玩法和交互设计上。更重要的是，这项技术支持动态编辑，意味着游戏世界可以根据玩家行为实时调整和演化，创造出更加个性化的游戏体验。

在建筑和室内设计行业，DreamScene为设计师提供了强大的可视化工具。客户往往难以从平面图纸中理解最终的空间效果，而现在设计师只需要输入设计理念的文字描述，就能立即生成三维可视化场景供客户体验。客户可以在虚拟空间中"行走"，从不同角度查看设计效果，甚至提出修改建议并即时看到调整结果。这种交互方式将彻底改变设计沟通的模式。

电影和动画制作也将迎来新的可能性。传统的场景搭建成本高昂，而且受到物理条件限制。DreamScene能够快速创建任何想象中的场景，从现实世界的精确复制到完全虚构的奇幻环境。导演可以在前期制作阶段快速尝试不同的场景设计，找到最佳的视觉表达方式。

教育领域的应用前景同样广阔。历史教师可以重现古代城市的场景，让学生在虚拟的古罗马广场或紫禁城中学习历史；地理教师可以创建不同气候带的典型景观，让学生身临其境地了解地理知识；化学教师甚至可以构建分子结构的宏观模型，帮助学生理解抽象的化学概念。

从更宏观的视角来看，DreamScene代表了人工智能从"生成内容"向"理解空间"的重要跃升。空间认知是人类智能的核心能力之一，也是构建通用人工智能的关键要素。DreamScene展示了AI系统在空间推理、物体关系理解和场景构建方面的巨大潜力，为未来开发更智能的机器人和自主系统提供了重要基础。

当然，这项技术的发展也面临一些挑战和限制。目前的系统主要针对静态场景，对于复杂的动态环境和物理交互的模拟还有待进一步完善。生成场景的真实感虽然已经相当高，但在某些细节方面仍与真实环境存在差距。此外，系统的计算需求仍然较高，普通用户设备可能难以流畅运行。

展望未来，研究团队计划在多个方向上进一步完善系统。首先是增强物理仿真能力，让生成的场景不仅视觉逼真，还能支持真实的物理交互。其次是提升动态内容生成能力，能够创建包含复杂运动和变化的4D场景。第三是优化计算效率，让普通消费设备也能运行这套系统。

长远来看，DreamScene及其后续发展可能会催生全新的内容创作模式和商业生态。当任何人都能通过简单的语言描述创造出专业质量的3D内容时，内容创作的门槛将大幅降低，创意产业的格局也将发生根本性变化。这不仅是技术的进步，更是人类创造力表达方式的革命。

Q&A

Q1：DreamScene生成一个3D场景需要多长时间，普通电脑能运行吗？

A：DreamScene生成一个完整的3D场景大约需要1.5小时，相比传统方法的7-13小时大幅提升了效率。不过目前系统的计算需求仍然较高，需要NVIDIA 3090这样的专业显卡才能流畅运行，普通家用电脑可能难以胜任。研究团队正在优化算法以降低硬件要求。

Q2：DreamScene能生成哪些类型的场景，有什么限制吗？

A：DreamScene能生成各种室内外场景，从现代客厅、卧室到秋天公园、城市街道等都能胜任。系统支持20多个物体的复杂场景，并且可以通过自然语言对话进行个性化定制。目前主要限制是对复杂动态环境和精细物理交互的支持还不够完善，主要适用于静态或简单动态场景。

Q3：普通用户如何使用DreamScene，需要学习3D建模吗？

A：DreamScene最大的优势就是无需任何3D建模知识，普通用户只需用自然语言描述想要的场景即可。比如说"我想要一个温馨的现代客厅"或"添加一张红色沙发"，系统就能自动理解并生成相应内容。用户还可以通过对话方式不断修改和完善场景，整个过程就像与装修设计师交流一样简单直观。