SceneX: Procedural Controllable Large-scale Scene Generation

📄 arXiv: 2403.15698v3 📥 PDF

作者: Mengqi Zhou, Yuxi Wang, Jun Hou, Shougao Zhang, Yiwei Li, Chuanchen Luo, Junran Peng, Zhaoxiang Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-23 (更新: 2024-12-17)

💡 一句话要点

提出SceneX以解决大规模场景生成中的控制性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 程序化生成 场景生成 3D建模 文本描述 Blender 自动化设计 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的程序化可控生成方法在模块多样性和专业知识要求上存在不足，难以管理复杂场景中的多样元素。
  2. 本文提出的SceneX框架通过PCGHub和PCGPlanner两个组件，实现根据文本描述自动生成高质量3D资产。
  3. 实验结果显示，SceneX在自然场景和无界城市的生成及场景编辑方面具有显著的可控性和精确性。

📝 摘要（中文）

开发全面的显式世界模型对于理解和模拟现实场景至关重要。近年来，程序化可控生成（PCG）在大规模场景生成中受到广泛关注，能够创建可扩展的高质量资产。然而，PCG面临模块多样性有限、高专业知识要求以及管理复杂场景中多样元素和结构的挑战。本文提出了一个名为SceneX的大规模场景生成框架，能够根据设计师的文本描述自动生成高质量的程序化模型。该方法包括两个组件：PCGHub和PCGPlanner，前者提供丰富的程序化资产和API文档，后者生成可执行的Blender操作以创建可控的3D资产。大量实验表明，该方法在可控的大规模场景生成和场景编辑方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模场景生成中的控制性不足问题，现有的程序化可控生成方法在模块多样性和专业知识要求上存在明显的不足，难以有效管理复杂场景中的多样元素和结构。

核心思路：论文的核心思路是通过构建SceneX框架，结合PCGHub和PCGPlanner两个组件，实现根据用户的文本描述自动生成高质量的程序化模型，从而降低生成过程中的专业知识门槛。

技术框架：SceneX框架由两个主要模块组成：PCGHub提供丰富的程序化资产和API文档，作为PCG控制器的标准协议；PCGPlanner则负责生成可执行的Blender操作，以实现用户指令指导下的3D资产生成。

关键创新：最重要的技术创新在于PCGHub的构建，它整合了大量的程序化资产和文档，极大地提高了生成的灵活性和可控性，与现有方法相比，显著降低了对用户专业知识的要求。

关键设计：在设计中，PCGHub的资产库经过精心挑选，确保多样性和可用性；PCGPlanner的生成策略则通过优化算法实现高效的Blender操作生成，确保生成的3D资产符合用户的具体需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SceneX在可控大规模场景生成方面表现优异，能够生成自然场景和无界城市，且在场景编辑如资产放置和季节转换等任务中，生成精度和灵活性均有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏开发、虚拟现实和建筑设计等，能够为设计师提供高效的工具以快速生成复杂场景，提升创作效率和质量。未来，SceneX有望在更广泛的领域中应用，推动自动化设计的进步。

📄 摘要（原文）

Developing comprehensive explicit world models is crucial for understanding and simulating real-world scenarios. Recently, Procedural Controllable Generation (PCG) has gained significant attention in large-scale scene generation by enabling the creation of scalable, high-quality assets. However, PCG faces challenges such as limited modular diversity, high expertise requirements, and challenges in managing the diverse elements and structures in complex scenes. In this paper, we introduce a large-scale scene generation framework, SceneX, which can automatically produce high-quality procedural models according to designers' textual descriptions. Specifically, the proposed method comprises two components, PCGHub and PCGPlanner. The former encompasses an extensive collection of accessible procedural assets and thousands of hand-craft API documents to perform as a standard protocol for PCG controller. The latter aims to generate executable actions for Blender to produce controllable and precise 3D assets guided by the user's instructions. Extensive experiments demonstrated the capability of our method in controllable large-scale scene generation, including nature scenes and unbounded cities, as well as scene editing such as asset placement and season translation.