36氪 - 科技频道 2024年11月13日
一句话爆改三维场景,斯坦福吴佳俊团队新作:场景语言,智能补全文本到3D的场景理解
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

斯坦福研究团队提出了一种名为“场景语言”的新方法,旨在让AI理解和生成三维场景。通过融合程序语言、自然语言和神经网络表征,AI能够理解人类的描述,并将其转化为精细的三维场景。这种方法不仅能生成静态场景,还能生成动态场景,并支持编辑功能,例如调整物体的位置和风格。与传统方法相比,场景语言在用户偏好和物体数量控制方面表现出显著优势,展现了AI理解和创造3D世界的全新可能性,有望在游戏开发、建筑设计等领域带来创新。

🤔 **场景语言:AI理解3D世界的桥梁**:斯坦福团队提出“场景语言”,将自然语言与程序语言、神经网络表征相结合,使AI能够理解人类对3D场景的描述,并将其转化为具体的3D模型。

🎮 **精准构建3D场景:从国际象棋到复杂场景**:例如,输入“初始状态的国际象棋盘”,AI可以识别并生成64个格子、32个棋子等细节,最终生成符合规则的3D场景。

🎨 **支持多种渲染和编辑:满足不同需求**:该方法支持多种渲染方式,适应不同应用场景,并具备编辑功能,用户可以通过简单指令修改场景元素,例如调整物体的位置和风格。

📈 **显著优势:用户偏好和物体控制**:与传统方法相比,场景语言在用户偏好测试中获得85.65%的偏好,物体数量控制准确率达到100%,展现出强大的性能。

🚀 **应用前景:游戏、建筑等领域**:这项研究展示了AI理解和创造3D世界的潜力,有望在游戏开发、建筑设计等领域推动创新。

从文字生成三维世界的场景有多难?

试想一下,如果我们要 “生成复活节岛的摩艾石像”,AI 怎么才能理解我们的需求,然后生成一个精美的三维场景?

斯坦福的研究团队提出了一个创新性解决方案:就像人类使用自然语言(natural language)进行交流,三维场景的构建需要场景语言(Scene Language)

项目主页:https://ai.stanford.edu/~yzzhang/projects/scene-language/

文章地址:https://arxiv.org/abs/2410.16770

这个新语言不仅能让 AI 理解我们的需求,更让它能够细致地将人类的描述转化为三维世界的场景。同时,它还具备编辑功能,一句简单指令就能改变场景中的元素!物体的位置、风格,现在都可以随意调整。 

智能的场景理解

再比如,输入 “初始状态的国际象棋盘”,模型可以自动识别并生成如下特征: 

最终生成的 3D 场景完美还原了这些细节。 

这个方法支持多种渲染方式,能适应不同的应用场景: 

更具吸引力的是其编辑能力:只需一句指令,就能调整场景中的元素: 

支持图片输入

动态生成

不仅限于静态,Scene Language 还能生成动态场景,让 3D 世界生动起来。 

技术亮点

Scene Language 的核心在于三大组件的融合: 

1. 程序语言(program):用于精确描述场景结构,包括物体间的重复、层次关系; 

2. 自然语言(word) :定义场景中的物体类别,提供语义层面的信息; 

3. 神经网络表征(embedding ):捕捉物体的内在视觉细节。 

这种组合就像给 AI 配备了一套完整的 “建筑工具”,既能整体规划,又能雕琢细节。 

对比传统方法的优势

与现有技术相比,Scene Language 展现出显著优势: 

用户偏好测试中获得 85.65% 的偏好,相比现有方法提高了近 7 倍;

在物体数量控制方面,测试集中的准确率达到 100%,而现有方法只有 11%。

这一研究展示了 AI 理解和创造 3D 世界的全新可能性,期待它在游戏开发、建筑设计等领域引领新一轮的创新! 

作者简介

该篇论文主要作者来自斯坦福大学吴佳俊团队。 

论文一作张蕴之,斯坦福大学博士生。主要研究为视觉表征及生成。 

吴佳俊,现任斯坦福大学助理教授。在麻省理工学院完成博士学位,本科毕业于清华大学姚班。 

本文来自微信公众号“机器之心”,36氪经授权发布。

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

场景语言 3D生成 AI 自然语言 三维场景
相关文章