AI驅動3D場景生成技術的進展

近年來，3D場景生成領域取得了顯著突破，AI系統能夠從極少輸入創造出沉浸式世界。其中一個主流學派——以3D Gaussian Splatting等方法為代表——強調從單張圖像生成具高度幾何保真度、空間一致的3D場景。這個研究方向以World Labs等公司為代表，展示了此類方法在推進空間智能及創造更易用3D工具方面的潛力。

喺呢篇網誌入面，我哋會分析呢個創新嘅做法，並將佢同Cybever嘅方向作比較，而Cybever就專注於整合、實際應用功能同埋工業層面嘅可用性。透過探討兩者之間嘅互補性，我哋希望突顯出Cybever點樣拉近理論突破同實際落實之間嘅距離，為3D場景生成訂立新標準。

3D生成技術的重大突破

領域內近期的發展，能將單一圖像或文字轉化為3D場景，讓用戶實時探索，拉近靜態視覺與互動3D世界之間的距離。系統運用AI生成的深度圖及先進的幾何預測技術，打造出可透過網頁瀏覽器體驗的沉浸式互動。

這些系統的關鍵優勢包括：維持穩定的場景連貫性、提供無縫且動態的探索體驗、透過遵循幾何原則確保視覺一致性，以及提供互動功能，讓用戶可以調整相機設定等參數並加入視覺特效。這些能力展現出一種獨特的方式，以加強用戶與3D內容之間的互動，有望重塑整個創作流程。

分析潛在方法論及相關研究 

根據我們的了解，此流程很可能建基於3D生成及永續視圖合成方面的尖端進展，並利用單一圖像或文字提示等極少輸入。此管道似乎運用最先進的預訓練模型（包括大型語言模型（LLMs）及視覺語言模型（VLMs））的能力，以建構及初始化3D內容。並輔以深度估算、多視圖幾何正則化及快速優化等技術，實現跨視角的一致性與準確度。高效的渲染機制似乎亦擔當關鍵角色，以提供適合實時互動的高質素輸出。

在這一範疇中值得注意的發展裡，WonderJourney [1]及WonderWorld [2]論文所述的方法論提供了寶貴見解。這些方法運用條件生成技術，結合語義場景理解與穩健的3D幾何引導。預訓練的LLM及VLM不僅用於生成初始提示，亦用於反覆驗證輸出，以確保連貫性及與用戶輸入的一致性。先進的深度估算方法，例如引導式深度擴散，可應對深度不連續及遮擋錯位等挑戰，而多視圖幾何原理則有助建立場景配准及沿相機軌跡的一致性。系統採用高斯潑濺或分層圖像表示等技術，高效處理被遮擋的區域，實現快速且無縫的渲染。

這些技術進步可能包括：提升生成多樣且複雜場景類型的擴展能力、改良互動機制以容許動態效果自訂，以及進一步優化實時效能，締造無縫的使用者體驗。這類進展代表著業界頂尖技術的演進，拉近高質素生成輸出與創意及專業領域實際應用之間的距離。

挑戰

雖然近期嘅系統無疑令人印象深刻，但喺遊戲同電影等行業要進一步推動工業化應用，仍然有幾個機會：

• 擴展至更大型環境：目前，生成嘅場景同可移動範圍相對較細。擴展支援更大型、更廣闊嘅環境，將可開拓更廣泛嘅應用。
• 增強動態互動：加入動態元素同互動物件——例如跑動嘅細路、飛翔嘅雀鳥，以及變化嘅天氣狀況——可以大幅豐富用戶體驗。
• 提升編輯功能：讓用戶透過移動或修改物件嚟改動生成場景，將可提供更大嘅創作自由度同靈活性。
• 改善渲染質素：將視覺逼真度提升至遊戲同電影所用嘅工業級3D場景標準，將可增強系統嘅吸引力同可用性。
• 與業界引擎整合：實現與Unreal Engine等業界標準引擎嘅兼容，將可支援先進嘅渲染、燈光同物理功能，進一步鞏固其工業相關性。

為應對這些挑戰，研究界已提出多項探索性解決方案，例如增強多視角生成、動態建模，以及先進點雲表徵 [3, 4, 5]。然而，要克服這些障礙，仍需強大的運算能力及大規模數據集。儘管存在這些難關，這項技術的潛力無可否認，並將在多個領域帶來顛覆性的應用。

Cybever的願景與技術方針

在 Cybever，我們的使命是讓創作者能夠輕鬆而精準地設計自己的 3D 世界。我們專注於與工業管道無縫整合，確保符合現實世界的物理定律，並提供最高品質的場景。我們的做法優先提供專業級環境，在各行各業中都表現卓越——從製造業、訓練數據，到遊戲、電影製作以至更多領域。透過將頂尖 AI 創新與實際應用相結合，Cybever 為 3D 創作樹立了高標準。

核心原則

• 業界兼容性：透過與Unreal Engine及Unity等遊戲引擎整合，我們確保技術能無縫融入現有製作流程。
• 高度自訂彈性：用戶可修改場景佈局、調整燈光，並加入動態元素，提供更大的創作自由
• 迭代優化：我們依靠用戶的實際反饋，不斷改良我們的模型與功能。

技術路徑

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在Cybever，我們的做法遵循以下原則：

• 多模態輸入：我們的系統支援多元輸入，例如文字描述或草圖，能夠根據用戶的具體需求生成細緻的3D場景。
• 資產驅動生成：透過運用精心策劃的高質素資產庫，我們確保一致性與自訂彈性，為創作者提供廣泛選擇，同時維持視覺與結構上的完整性。
• 動態互動：與工業級引擎整合，讓我們能融入逼真物理效果、先進渲染技術及互動式物件動態，確保我們的輸出符合專業級應用所需。
• 混合方法：有別於純粹以學習為基礎的系統，我們結合經典圖像技術，以及基於第一原理和幾何的佈局生成——並配以尖端機器學習模型。這種混合方式讓我們能夠平衡藝術掌控、靈活性與運算效率，同時切合專業人士及可擴展工作流程的需要。

這些原則讓Cybever得以提供一個全面且易於使用的平台， bridging the gap between creativity and functionality, 滿足各行各業創作者獨特的需要。

靈感與反思

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業界整體發展方向所展示嘅技術突破，為我哋嘅工作帶嚟咗寶貴嘅啟發，突顯咗彼此喺技術路線上面嘅機遇同差異。有啲公司專注於直接從任何圖像生成3D場景，而Cybever就着重精準嘅佈局同資產配置，透過精心策劃嘅素材庫嚟確保一致性同質素。

相輔相成的3D創作旅程

共同道路

Cybever與業界其他創新者同樣抱持著普及3D創作的理念。透過降低入門門檻並優化創作流程，我們希望讓用戶能夠將意念化為栩栩如生的沉浸式虛擬世界。

獨特路向

• 部分專注於學術創新，探索用於3D生成的尖端AI技術。
• Cybever則着重實際應用，確保與現有工作流程及工業級應用兼容。

市場定位

雖然部分方案適合早期概念探索及學術研究，但Cybever針對嘅係需要完整專業製作流程嘅創作者。

總結

AI驅動3D生成領域的突破性成果，展現了這項技術的潛力，不斷拓展可能的界限。在Cybever，我們對這些成就深表讚賞，並將繼續致力透過產業整合及以用戶為本的創新，推動3D創作向前發展。

只要我們攜手合作，就能繼續重新定義3D創作的未來，讓任何人都能想像、設計並建構屬於自己的虛擬世界。透過結合創新、實用與協作，我們可以開拓新可能，並在各行各業激發創意。
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參考資料

[1] Yu, Hong-Xing 等，〈Wonderjourney: Going from anywhere to everywhere〉，《IEEE/CVF 電腦視覺與圖形識別會議論文集》，2024年。

[2] Yu, Hong-Xing 等，〈WonderWorld: Interactive 3D Scene Generation from a Single Image〉，arXiv 預印本 arXiv:2406.09394（2024）。

[3] Chen, Yiwen, et al.「Gaussianeditor: Swift and controllable 3d editing with gaussian splatting.」Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024.

[4] Vachha, Cyrus, 及 Ayaan Haque。「Instruct-GS2GS: Editing 3D Gaussian Splats with Instructions。」2024

[5] Wang, Yuxuan 等，〈View-consistent 3d editing with gaussian splatting〉，《European Conference on Computer Vision》，Springer, Cham，2025。