斯坦福大学团队开发出「场景语言」，利用自然语言指令构建三维场景。它能智能理解场景描述，生成逼真场景，还可以通过简单指令编辑场景。该语言融合了程序语言、自然语言与神经网络表征，在用户偏好测试和物体控制准确率方面都展现出优势。
原文标题：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
原文作者：机器之心
冷月清谈：
**场景语言：用自然语言搭建虚拟世界**
斯坦福大学研究团队开发出「场景语言」，让人类可以通过自然语言指令来构建精细的三维场景。该语言由程序语言、自然语言和神经网络表征融合而成，兼具结构化表达、语义理解和视觉细节捕捉能力，能够精准描述场景的整体结构和物体细节。
**智能场景理解与编辑**
使用场景语言，AI可以智能地理解人类描述，并转化为逼真的三维场景。模型不仅能识别基础的场景元素（如物体类别、位置关系），还能生成动态场景。同时，场景语言还支持场景编辑，可以通过简单指令调整场景中元素的位置、风格等。
**技术亮点与优势**
场景语言融合了程序语言的精确描述、自然语言的语义信息和神经网络表征的视觉细节捕捉能力，形成了强大的场景构建工具。与现有技术相比，场景语言在用户偏好测试中获得85.65%的偏好，并且在物体数量控制方面的测试集准确率达到100%。
**应用前景**
该项研究展示了AI理解和创造三维世界的巨大潜力，有望在游戏开发、建筑设计等领域引发创新。
斯坦福大学研究团队开发出「场景语言」，让人类可以通过自然语言指令来构建精细的三维场景。该语言由程序语言、自然语言和神经网络表征融合而成，兼具结构化表达、语义理解和视觉细节捕捉能力，能够精准描述场景的整体结构和物体细节。
**智能场景理解与编辑**
使用场景语言，AI可以智能地理解人类描述，并转化为逼真的三维场景。模型不仅能识别基础的场景元素（如物体类别、位置关系），还能生成动态场景。同时，场景语言还支持场景编辑，可以通过简单指令调整场景中元素的位置、风格等。
**技术亮点与优势**
场景语言融合了程序语言的精确描述、自然语言的语义信息和神经网络表征的视觉细节捕捉能力，形成了强大的场景构建工具。与现有技术相比，场景语言在用户偏好测试中获得85.65%的偏好，并且在物体数量控制方面的测试集准确率达到100%。
**应用前景**
该项研究展示了AI理解和创造三维世界的巨大潜力，有望在游戏开发、建筑设计等领域引发创新。
怜星夜思：
1、场景语言和传统方法相比有哪些优势？
2、场景语言在实际应用中有哪些潜力？
3、如何进一步完善场景语言技术？
2、场景语言在实际应用中有哪些潜力？
3、如何进一步完善场景语言技术？
原文内容
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：[email protected]；[email protected]
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：
-
64 个黑白相间的格子
-
按规则排列的 32 个棋子
-
每个棋子的独特造型
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。
© THE END
转载请联系本公众号获得授权
投稿或寻求报道：[email protected]