Imaginarium是一种创新的视觉引导3D场景布局生成技术，能够根据输入的2D图像创建高质量、结构合理的3D场景。这项研究解决了传统3D场景生成方法在保持空间一致性和视觉真实性方面的挑战，为虚拟现实、游戏开发和数字孪生等领域提供了强大的工具。
3D场景生成一直是计算机图形学和计算机视觉领域的重要研究方向。现有的方法大多依赖于复杂的3D建模或者只能生成简单的几何形状，难以创建出既美观又符合物理规律的复杂场景。特别是在需要从2D图像推断3D结构时，传统方法往往存在深度估计不准确、物体布局不合理等问题。
研究人员意识到，要实现高质量的3D场景生成，必须充分利用2D图像中丰富的视觉信息，同时理解3D空间的几何约束。他们希望通过开发一种能够将视觉感知与3D推理相结合的系统，创建一个既能够理解图像内容，又能够生成合理3D布局的框架。这种方法旨在降低3D内容创作的门槛，让更多用户能够轻松创建高质量的3D场景。
Imaginarium采用了一种新颖的视觉引导架构，通过多阶段的生成流程实现高质量的3D场景创建。首先，系统通过深度学习模型分析输入图像，提取关键视觉元素和空间关系。然后，利用这些信息引导3D场景的生成过程，确保生成的场景与输入图像在视觉上保持一致。研究者还开发了一种自适应的布局优化算法，能够根据场景的复杂程度调整生成策略，从而在保证质量的同时提高效率。
实验结果表明，Imaginarium在多个评估指标上均显著优于现有方法。生成的3D场景在视觉质量、结构合理性和空间一致性方面都有明显提升。与现有最先进方法相比，该方法在用户评估中获得了85%的偏好率，特别是在处理复杂室内场景和室外景观时表现突出。系统还能够在普通消费级硬件上实时运行，大大提高了实用性。
Imaginarium为3D场景生成提供了一个高效且高质量的解决方案，不仅解决了传统方法的局限性，还为3D内容创作开辟了新的可能性。这项技术的应用将大大降低3D内容创作的门槛，为虚拟现实、游戏开发、建筑设计和数字孪生等领域带来革命性的变化。研究者表示，未来将进一步优化模型性能，扩展应用场景，并探索与实时渲染技术的更深度集成。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.15564
3D场景生成一直是计算机图形学和计算机视觉领域的重要研究方向。现有的方法大多依赖于复杂的3D建模或者只能生成简单的几何形状，难以创建出既美观又符合物理规律的复杂场景。特别是在需要从2D图像推断3D结构时，传统方法往往存在深度估计不准确、物体布局不合理等问题。
研究人员意识到，要实现高质量的3D场景生成，必须充分利用2D图像中丰富的视觉信息，同时理解3D空间的几何约束。他们希望通过开发一种能够将视觉感知与3D推理相结合的系统，创建一个既能够理解图像内容，又能够生成合理3D布局的框架。这种方法旨在降低3D内容创作的门槛，让更多用户能够轻松创建高质量的3D场景。
Imaginarium采用了一种新颖的视觉引导架构，通过多阶段的生成流程实现高质量的3D场景创建。首先，系统通过深度学习模型分析输入图像，提取关键视觉元素和空间关系。然后，利用这些信息引导3D场景的生成过程，确保生成的场景与输入图像在视觉上保持一致。研究者还开发了一种自适应的布局优化算法，能够根据场景的复杂程度调整生成策略，从而在保证质量的同时提高效率。
实验结果表明，Imaginarium在多个评估指标上均显著优于现有方法。生成的3D场景在视觉质量、结构合理性和空间一致性方面都有明显提升。与现有最先进方法相比，该方法在用户评估中获得了85%的偏好率，特别是在处理复杂室内场景和室外景观时表现突出。系统还能够在普通消费级硬件上实时运行，大大提高了实用性。
Imaginarium为3D场景生成提供了一个高效且高质量的解决方案，不仅解决了传统方法的局限性，还为3D内容创作开辟了新的可能性。这项技术的应用将大大降低3D内容创作的门槛，为虚拟现实、游戏开发、建筑设计和数字孪生等领域带来革命性的变化。研究者表示，未来将进一步优化模型性能，扩展应用场景，并探索与实时渲染技术的更深度集成。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.15564
