人工智能驅動3D場景生成技術的進展

近年在3D場景生成領域出現了顯著突破，AI系統能夠以極少輸入創造出沉浸式世界。一個備受注目的學派——以3D Gaussian Splatting等方法為代表——強調從單一圖像生成空間一致、幾何保真度高的3D場景。這個研究方向由World Labs等公司引領，展示了此類方法在推進空間智能及打造更易用的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、實際功能同埋工業應用性。透過探討兩者嘅互補性，我哋希望突顯Cybever點樣喺理論突破同實際落實之間搭建橋樑，為3D場景生成訂立新標準。

3D 生成技術的重大突破

近期的技術發展可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。此系統運用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。

這些系統的主要優勢包括：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，讓用戶可以調整鏡頭設定等參數並加入視覺特效。這些能力展現了一種獨特的方式去提升用戶與3D內容的互動，有望重塑整個創作流程。

分析潛在方法論及相關研究 

根據我哋嘅理解，呢個流程好可能建基於3D生成同永續視角合成嘅尖端技術，只需極少輸入，例如單張圖像或文字提示。呢條pipeline似乎運用咗最先進嘅預訓練模型，包括大型語言模型（LLMs）同視覺語言模型（VLMs），去建構同初始化3D內容。再配合深度估算、多視角幾何正則化同快速優化等技術，令到唔同視角之間保持一致同準確。高效嘅渲染機制亦似乎擔當關鍵角色，提供適合實時互動嘅高質素輸出。

在這一領域值得注意的發展之中，WonderJourney [1] 及 WonderWorld [2] 論文所述的方法提供了寶貴的見解。這些方法運用條件生成技術，將語義場景理解與穩健的3D幾何引導結合起來。預先訓練的LLM及VLM不僅用於生成初始提示，亦用於反覆驗證輸出，以確保連貫性以及與用戶輸入的一致性。進階的深度估算方法，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，而多視角幾何原理則有助建立場景配準，並沿相機軌跡保持一致性。諸如高斯潑濺或分層圖像表示等技術則用於有效處理被遮擋的區域，實現快速且無縫的渲染。

這些技術進展可能包括提升可擴展性，以生成多樣且複雜的場景類型；改良互動機制，讓用戶可動態自訂效果；以及進一步優化實時效能，帶來流暢無縫的使用體驗。這類進展代表著業界頂尖技術的演進，拉近了高品質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其工業化應用，仍有幾個機會：

• 擴展至更大規模的環境：目前，所生成嘅場景同可移動範圍相對較細。擴展對更大、更廣闊環境嘅支援，將可開拓更廣泛嘅應用。
• 增強動態互動：加入動態元素同可互動物件——例如奔跑嘅小朋友、飛翔嘅雀鳥，以及天氣變化——可以大幅豐富用戶體驗。
• 提升編輯功能：讓用戶能夠透過移動或修改物件嚟改動所生成嘅場景，將可提供更大嘅創作自由同靈活性。
• 改善渲染質素：將視覺逼真度提升至符合遊戲同電影業界所採用嘅工業級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：實現同Unreal Engine等業界標準引擎嘅兼容，將可帶來 advanced rendering、lighting同physics功能，進一步鞏固其工業相關性。

為應對這些挑戰，學界已提出多項探索性解決方案，例如增強的多視角生成、動態建模，以及更先進的點雲表示法 [3, 4, 5]。然而，要克服這些障礙，仍需龐大的運算能力及大規模數據集。儘管面對重重難關，這項技術的潛力毋庸置疑，其變革性應用將遍及多個領域。

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屬於自己的3D世界。我們專注於與工業級製作流程無縫整合，確保符合現實世界的物理法則，並呈獻最高質素的場景。我們的方針以提供專業級環境為先，在各行各業中表現卓越——從製造業、訓練數據，到遊戲、電影製作，以至更廣泛的領域。憑藉將尖端AI創新與實際應用相結合，Cybever為3D創作訂立了高標準。

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。
• 高度可自訂性：用戶可以修改場景佈局、調整燈光，並加入動態元素，提供更大的創作自由
• 迭代優化：我們依賴用戶的實際反饋，持續改良我們的模型與功能。

技術路徑

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在Cybever，我們的做法以以下原則為依歸：

• 多模態輸入：我們的系統支援多種輸入方式，例如文字描述或草圖，能夠按照用戶的具體要求，生成細緻的3D場景。
• 素材驅動生成：我們運用精心策劃的高質素素材庫，確保一致性與可自訂性，讓創作者享有廣泛選擇之餘，同時維持視覺與結構上的完整性。
• 動態互動：系統與工業級引擎整合，讓我們得以加入逼真的物理效果、先進的渲染技術及互動式物件動態，確保輸出成果足以應付專業級應用。
• 混合方法：有別於純粹以學習為本的系統，我們將傳統圖形技術，連同基於第一原理及幾何的佈局生成，與前沿機器學習模型結合。這種混合方式讓我們能平衡藝術掌控、靈活性與運算效率，同時照顧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用的平台， bridging the gap between creativity and functionality，滿足各行各業創作者獨特的需求。

靈感與反思

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業界整體發展方向所展示的技術進展，為我們的工作帶來寶貴啟發，亦突顯了我們各自技術路向的機遇與差異。部分方案聚焦於直接從任何圖像生成3D場景，而Cybever則着重精準的佈局與資產配置，並借助精心策劃的素材庫，確保一致性與質素。

相輔相成的3D創作之旅

共享之路

Cybever與業界其他創新者同樣抱持一個願景：讓3D創作普及化。透過降低入門門檻並提升創作流程，我們期望賦予用戶能力，將他們的構思化為豐富而沉浸的虛擬世界。

獨特路向

• 部分專注於學術創新，探索3D生成的尖端AI技術。
• Cybever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針對嘅係需要完整工作流程作專業製作嘅創作者。

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，我們對這些成就表示讚賞，並繼續致力透過產業整合及用戶驅動的創新，推動3D創作發展。

齊心協力，我們可以繼續重新定義3D創作的未來，讓任何人都能夠想像、設計及建構屬於自己的虛擬世界。透過結合創新、實用性與協作，我們可以開拓新的可能性，並激發跨行業的創意。
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參考資料

[1] Yu, Hong-Xing, et al. 「Wonderjourney: Going from anywhere to everywhere.」 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024.

[2] 余鴻興等，「WonderWorld: Interactive 3D Scene Generation from a Single Image」，arXiv 預印本 arXiv:2406.09394（2024年）。

[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, and Ayaan Haque. 「Instruct-GS2GS: Editing 3D Gaussian Splats with Instructions.」 2024

[5] Wang, Yuxuan, et al.「View-consistent 3d editing with gaussian splatting.」European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2025.