SceneGen：上海交大推出的3D场景生成系统

SceneGen介绍

SceneGen是由上海交通大学研究团队开发的一款高效的开源三维场景生成平台。该系统能够基于单张场景图像及其对应的物体分割掩码，通过一次前向传播过程，直接生成包含完整几何结构、纹理细节和空间布局的三维场景模型。与传统方法不同，SceneGen采用端到端的生成流程，避免了繁琐的优化过程和对现成资产库的依赖，显著提升了内容创作效率。

作为一项创新性的技术，SceneGen的核心优势在于其独特的模块化设计：一方面通过局部特征提取捕捉物体本身的细节信息；另一方面利用全局聚合网络整合场景整体布局。这种双重机制确保了生成的三维场景不仅在视觉上高度逼真，而且符合物理空间关系和逻辑合理性。

SceneGen的功能亮点

• 单图像驱动建模：系统仅需输入一张场景图片及其对应的物体分割掩码即可完成三维重建，无需额外的深度信息或多视角数据支持。
• 端到端实时生成：通过优化的神经网络结构，SceneGen能够在一次前向传播过程中同时输出完整的几何模型、纹理贴图和空间坐标信息，极大提升了创作效率。
• 智能特征融合机制：创新性地引入了局部与全局特征聚合模块，能够有效结合物体本身的细节特征与场景整体的空间布局信息，确保生成结果的高度一致性和合理性。
• 精准空间定位能力：通过专门设计的位置预测网络（position head），系统能够准确计算出每个三维物体在虚拟空间中的相对位置和姿态参数，保证了场景的整体协调性。
• 高保真视觉输出：无论是合成数据还是真实拍摄的图像，SceneGen都能生成高度逼真的三维模型，在几何精度、材质细节和视觉质量方面显著优于现有方法。

技术实现解析

SceneGen的技术架构主要包含以下几个关键模块：

• 输入处理与特征提取：系统接受单张场景图像及其分割掩码作为输入，通过多级视觉编码器分别提取物体级别的细节特征和场景级别的全局特征。
• 局部纹理优化：引入预训练的注意力模块对每个独立物体的材质信息进行增强处理，确保生成模型在微观细节上的真实感表现。
• 全局布局整合：通过设计的全局聚合网络将分散的局部特征与整体场景布局信息进行融合，建立起物体间的空间关联关系。
• 联合解码输出：基于融合后的特征信息，利用现成的结构解码器同时生成三维模型、纹理贴图和空间坐标数据，并通过位置预测网络优化物体的摆放姿态。
• 端到端优化流程：整个生成过程完全通过神经网络自动完成，无需人工干预或迭代优化，显著提升了创作效率和内容质量。

项目资源与应用领域

目前，SceneGen的开源项目已经发布了多个版本，并提供了丰富的接口支持。开发者可以通过以下链接获取相关资源：

• 官方网站：https://mengmouxu.github.io/SceneGen/
• Github代码仓库：https://github.com/mengmouxu/scenegen
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/haoningwu/scenegen
• 技术论文地址：https://arxiv.org/pdf/2508.15769

在应用方面，SceneGen已经展现出广泛的技术潜力：

• 游戏与影视制作：为快速构建高质量三维场景提供了一种革命性的解决方案，特别适合独立游戏开发者和中小型工作室使用。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：能够高效生成逼真且可交互的三维环境，满足具身智能（Embodied AI）等前沿领域对高质量虚拟场景的需求。
• 房地产与室内设计：将平面户型图或实景照片快速转换为沉浸式三维展示，极大提升房产中介、开发商和客户的沟通效率。
• 仿真与训练环境构建：为自动驾驶、机器人导航等领域提供高效的场景生成工具，助力相关技术的测试和研发。

随着技术的不断进步，SceneGen有望在更多领域发挥其独特优势，推动三维内容创作进入一个全新的高效时代。