Causal Reasoning Elicits Controllable 3D Scene Generation

📄 arXiv: 2509.15249v1 📥 PDF

作者: Shen Chen, Ruiyu Zhao, Jiale Zhou, Zongkai Wu, Jenq-Neng Hwang, Lei Li

分类: cs.GR, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

CausalStruct：利用因果推理实现可控3D场景生成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景生成 因果推理 大型语言模型 物理约束 场景布局

📋 核心要点

  1. 现有3D场景生成方法难以建模对象间的复杂逻辑依赖和物理约束，导致场景真实感不足。
  2. CausalStruct通过构建因果图，利用LLM推理对象间的因果关系，指导场景布局和优化。
  3. 实验表明，CausalStruct能生成具有更强逻辑一致性、更真实空间交互和更好适应性的3D场景。

📝 摘要（中文）

现有的3D场景生成方法难以建模对象之间复杂的逻辑依赖和物理约束，限制了它们适应动态和真实环境的能力。我们提出了CausalStruct，一个将因果推理嵌入到3D场景生成中的新框架。利用大型语言模型（LLM），我们构建了因果图，其中节点代表对象和属性，边代表因果依赖和物理约束。CausalStruct通过强制因果顺序来确定对象的放置顺序，并应用因果干预来根据物理驱动的约束调整空间配置，从而迭代地细化场景布局，确保与文本描述和真实世界动态的一致性。细化的场景因果图为后续的优化步骤提供信息，采用比例-积分-微分（PID）控制器来迭代地调整对象的大小和位置。我们的方法使用文本或图像来指导3D场景中的对象放置和布局，利用3D高斯溅射和分数蒸馏采样来提高形状精度和渲染稳定性。大量的实验表明，CausalStruct生成的3D场景具有增强的逻辑连贯性、真实的 spatial 交互和强大的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景生成方法在处理对象间的复杂关系（如逻辑依赖、物理约束）时存在困难，导致生成的场景缺乏真实感和可控性。这些方法难以保证场景中对象摆放的合理性，也难以根据文本或图像的描述进行精确控制。

核心思路：CausalStruct的核心在于将因果推理融入到3D场景生成过程中。通过构建场景中对象及其属性的因果图，利用大型语言模型（LLM）推理对象间的因果关系和物理约束，从而指导场景的布局和优化。这种方法能够更好地理解和建模场景中的复杂关系，提高生成场景的真实性和可控性。

技术框架：CausalStruct的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 因果图构建：利用LLM从文本或图像描述中提取场景中对象及其属性，并构建对象间的因果图，图中节点表示对象和属性，边表示因果依赖和物理约束。2) 场景布局：根据因果图的因果顺序，确定对象的放置顺序，并利用因果干预调整对象的空间配置，确保场景符合物理约束。3) 场景优化：利用PID控制器迭代地调整对象的大小和位置，并结合3D高斯溅射和分数蒸馏采样提高形状精度和渲染稳定性。

关键创新：CausalStruct的关键创新在于将因果推理引入到3D场景生成中，通过显式地建模对象间的因果关系，提高了场景的逻辑一致性和可控性。与现有方法相比，CausalStruct能够更好地理解和建模场景中的复杂关系，从而生成更真实、更符合用户意图的3D场景。

关键设计：CausalStruct的关键设计包括：1) 使用LLM进行因果图构建，利用LLM的强大推理能力提取对象间的关系。2) 采用PID控制器进行场景优化，通过迭代调整对象的大小和位置，提高场景的质量。3) 结合3D高斯溅射和分数蒸馏采样，提高形状精度和渲染稳定性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了CausalStruct的有效性。实验结果表明，CausalStruct生成的3D场景具有增强的逻辑连贯性、真实的 spatial 交互和强大的适应性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但整体而言，CausalStruct在3D场景生成方面取得了显著的提升。

🎯 应用场景

CausalStruct在虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人仿真等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成逼真的3D场景，为用户提供沉浸式的体验。此外，CausalStruct还可以用于训练机器人，使其能够在虚拟环境中学习和适应各种复杂场景。该研究的未来影响在于推动3D内容生成技术的发展，降低3D内容创作的门槛。

📄 摘要（原文）

Existing 3D scene generation methods often struggle to model the complex logical dependencies and physical constraints between objects, limiting their ability to adapt to dynamic and realistic environments. We propose CausalStruct, a novel framework that embeds causal reasoning into 3D scene generation. Utilizing large language models (LLMs), We construct causal graphs where nodes represent objects and attributes, while edges encode causal dependencies and physical constraints. CausalStruct iteratively refines the scene layout by enforcing causal order to determine the placement order of objects and applies causal intervention to adjust the spatial configuration according to physics-driven constraints, ensuring consistency with textual descriptions and real-world dynamics. The refined scene causal graph informs subsequent optimization steps, employing a Proportional-Integral-Derivative(PID) controller to iteratively tune object scales and positions. Our method uses text or images to guide object placement and layout in 3D scenes, with 3D Gaussian Splatting and Score Distillation Sampling improving shape accuracy and rendering stability. Extensive experiments show that CausalStruct generates 3D scenes with enhanced logical coherence, realistic spatial interactions, and robust adaptability.