SceneGen：开源单图像 3D 场景生成工具，一键从图片创建完整 3D 环境

1. SceneGen是什么

SceneGen是一个开源的3D场景生成工具，它能够从单张2D图像中直接生成完整的3D场景。这项技术基于深度学习，特别是PyTorch框架，通过一次前向传播即可完成从2D到3D的转换。SceneGen的核心优势在于它能够理解图像中的空间关系和物体结构，不仅仅是简单地创建物体的3D模型，而是能够生成包含多个物体、合理布局的完整场景。这使得它在游戏开发、虚拟现实、建筑设计等领域具有巨大的应用潜力。

2. 功能特色

SceneGen提供了多项强大功能，使其成为3D场景生成领域的佼佼者：

2.1 单图3D场景生成

通过单张输入图像，SceneGen能够生成完整的3D场景，包括场景中的所有物体及其空间关系。这一过程只需一次前向传播，效率极高。

2.2 交互式生成

SceneGen与SAM2（Segment Anything Model 2）模型集成，支持交互式图像分割。用户可以通过绘制边界框来标注物体，系统会自动分割并在3D场景中生成对应的物体模型。

2.3 批量处理

支持对预分割图像目录进行批量3D场景生成，提高了处理效率，特别适合需要处理大量图像的应用场景。

2.4 多图生成

支持从多张图像生成3D场景，只需保持物体标注顺序一致，即可创建更加丰富和复杂的场景。

2.5 高质量输出

生成的3D场景质量高，细节丰富，可以导出为GLB格式，方便在各种3D软件和引擎中使用。

3. 技术细节

3.1 模型架构

SceneGen采用了编码器-解码器结构，主要包括以下几个关键组件：

• 图像编码器：负责从输入图像中提取视觉特征

• 结构编码器：处理场景的结构信息，包括物体位置和关系

• 解码器：生成3D场景的几何和纹理信息

• 渲染器：将生成的3D模型渲染成2D图像，用于训练和可视化

3.2 核心技术

3.2.1 单图像理解

SceneGen能够理解单张图像中的深度信息和物体关系，这得益于其先进的深度学习模型，能够从2D像素中推断出3D结构。

3.2.2 场景布局预测

系统不仅生成单个物体的3D模型，还能预测整个场景的合理布局，确保物体之间的关系符合现实世界的物理规律。

3.2.3 交互式分割

通过与SAM2模型集成，SceneGen支持用户交互式地标注图像中的物体，提高了场景生成的灵活性和准确性。

3.2.4 高效渲染

使用先进的渲染技术（如NVDIFRAST）实现高质量的实时渲染，既用于模型训练，也用于最终结果的可视化。

3.3 技术规格

4. 应用场景

SceneGen的应用范围广泛，涵盖多个行业和领域：

4.1 游戏开发

快速创建游戏场景原型，减少美术资源制作时间，提高开发效率。

4.2 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)

为VR/AR应用生成真实感强的3D环境，提升用户体验。

4.3 建筑和室内设计

根据平面效果图或照片生成3D模型，便于客户预览和方案调整。

4.4 影视制作

快速创建场景模型，用于动画制作或特效合成。

4.5 教育领域

创建3D教学模型，帮助学生更好地理解复杂的空间概念。

4.6 数字孪生

为现实世界的建筑、城市或设施创建精确的3D数字模型。

5. 使用方法

5.1 环境配置

硬件要求

• NVIDIA GPU（至少16GB内存），已在A100和RTX 3090上验证

软件要求

• CUDA Toolkit 12.1

• Python 3.8及以上版本

安装步骤

1. 克隆仓库：

  git clone https://github.com/Mengmouxu/SceneGen.git
  cd SceneGen

2. 安装依赖：

  . ./setup.sh --new-env --basic --xformers --flash-attn --diffoctreerast --spconv --mipgaussian --kaolin --nvdiffrast --demo

5.2 预训练模型下载

需下载以下模型并放在checkpoints目录：

1. SAM2-Hiera-Large：从facebook/sam2-hiera-large获取

2. VGGT-1B：从facebook/VGGT-1B获取

3. SceneGen模型：从haoningwu/SceneGen获取

目录结构如下：

SceneGen/
├── checkpoints/
│  ├── sam2-hiera-large
│  ├── VGGT-1B
│  └── scenegen
|    ├── ckpts
|    └── pipeline.json

5.3 交互式演示

通过Gradio界面进行交互式操作：

python interactive_demo.py

操作步骤：

1. 上传图像并绘制边界框分割物体，点击"Run Segmentation"

2. 将满意的分割结果"Add to Cache"（多图生成需保持标注顺序）

3. 调整参数后点击"Generate 3D Scene"，生成后可下载GLB格式文件

5.4 批量推理

处理预分割图像目录：

python inference.py

(具体参数可参考脚本说明)

6. 常见问题解答

Q: 我的显卡只有8GB内存，可以运行SceneGen吗？

A: 官方推荐至少16GB GPU内存，8GB可能可以运行但会受到很大限制，可能需要降低分辨率或使用更小的模型。

Q: 安装过程中遇到依赖库无法安装怎么办？

A: 可以尝试单独安装失败的库，或者使用conda环境代替默认的虚拟环境。

Q: 无法访问HuggingFace下载模型怎么办？

A: 可以尝试使用代理服务器，或者寻找国内的镜像源。

Q: 生成的3D场景与原图有较大差异怎么办？

A: 可以尝试调整参数，特别是物体分割的精度，或者使用多张图片进行生成以提高准确性。

Q: 除了GLB格式，还支持其他3D格式吗？

A: 目前主要支持GLB格式，但可以使用Blender等3D软件将GLB转换为其他格式如FBX、OBJ等。

7. 相关链接

• GitHub仓库：https://github.com/mengmouxu/scenegen

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2508.15769

• HuggingFace模型：https://huggingface.co/haoningwu/SceneGen

• SAM2模型：https://huggingface.co/facebook/sam2-hiera-large

• VGGT-1B模型：https://huggingface.co/facebook/VGGT-1B

8. 总结

SceneGen是一个革命性的单图像3D场景生成工具，它通过深度学习技术实现了从2D图像到完整3D场景的一键转换。该工具不仅功能强大，能够生成高质量的3D场景，还提供了交互式操作和批量处理功能，极大地提高了3D内容创作的效率。无论是游戏开发、建筑设计还是虚拟现实等领域，SceneGen都展现出了巨大的应用潜力。通过本文的介绍，希望能帮助更多用户了解并使用这一创新工具，推动3D内容创作的普及和发展。