北京，2024年12月17日 – 在 Sora 引爆世界模型技术革命的浪潮下，三维 (3D) 场景作为物理世界的数字基座，正日益成为构建动态可交互人工智能 (AI) 系统的关键基础设施。近日，来自 VAST (一家专注于人工智能基础设施的公司) 、北京航空航天大学 (北航) 等机构的研究团队，在单张图像生成三维组合场景领域取得了突破性进展，推出了全新的模型——MIDI (Multi-Instance Diffusion Model)。该模型能够从单张图像端到端地生成高质量、实例可分离的 3D 组合场景，为构建可交互世界奠定了坚实的基础。这项研究成果预计将在 2025 年的计算机视觉顶级会议 CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 上正式发布。
背景：从“数字原子”到“可交互世界”的挑战
当前，单张图像生成三维资产的技术已经取得了显著突破，为三维内容生产提供了“从想象到三维”的原子能力。然而，当技术演进到组合式场景生成维度时，单物体生成范式的局限性开始凸显。现有方法生成的 3D 资产如同散落的“数字原子”，难以自组织成具有合理空间关系的“分子结构”。
这种局限性主要体现在以下三个核心挑战：
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实例分离困境： 如何从单视图准确解耦交叠物体？单张图像视角下，多个物体可能存在遮挡、交叠等情况，如何准确识别并分离出每个独立的物体实例，是组合场景生成的首要难题。
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物理约束建模： 如何避免穿模的不合理交互？真实世界中，物体之间存在物理约束，例如，桌子上的物体不能悬空，两个物体不能相互穿透。如何在生成过程中建模这些物理约束，保证场景的真实性和合理性，是一个重要的技术挑战。
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场景级语义理解： 如何保持物体功能与空间布局的一致性？一个合理的场景需要符合一定的语义规则，例如，厨房里应该有炉灶、水槽等设备，客厅里应该有沙发、电视等家具。如何在生成过程中理解场景的语义信息，并根据语义信息合理地布局物体，是提升场景质量的关键。
这些瓶颈严重制约着从“数字原子”到“可交互世界”的构建效率，阻碍了 3D 技术在更广泛领域的应用。
MIDI：单视图 3D 场景生成的突破性进展
为了解决上述挑战，来自北航、VAST 等机构的研究团队推出了全新的模型——MIDI。MIDI 的核心创新在于利用了三维物体生成模型，将其扩展为多实例扩散模型，能够同时生成具有精确空间关系的多个 3D 实例，实现了高效高质量的 3D 场景生成。
技术原理：多实例扩散模型
传统的组合式 3D 场景重建技术往往依赖于多阶段的逐个物体生成和场景优化，流程冗长且生成的场景往往几何质量低、空间布局不准确。MIDI 创新性地采用了多实例扩散模型，其核心思想是：
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单物体到多实例生成的跨越： 通过同时去噪多个 3D 实例的潜在表示，并在去噪过程中引入多实例标记之间的交互，MIDI 将 3D 物体生成模型扩展至同时生成有交互建模的多实例，而后直接组合为 3D 场景。这意味着 MIDI 能够一次性生成整个场景，而不是逐个生成物体再进行组合，大大提高了生成效率。
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多实例自注意力机制： 通过将物体生成模型的自注意力扩展至多实例自注意力，MIDI 在生成过程中有效捕获实例间的空间关联和整体场景的连贯性，而无需逐场景的布局优化。自注意力机制能够让模型关注不同物体之间的关系，从而更好地理解场景的整体结构和语义信息。
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训练阶段的数据增强： 通过使用有限的场景数据监督 3D 实例间的交互，同时结合物体数据进行增强训练，MIDI 有效建模场景布局的同时保持了预训练的泛化能力。数据增强技术能够提高模型的鲁棒性和泛化能力，使其能够适应不同的场景和物体。
核心优势：精确、高效、通用
MIDI 模型的主要特点在于其精确的空间布局建模、卓越的几何生成质量、生成的高效性和广泛的适用性。
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精确的空间布局建模： MIDI 能够准确地建模物体之间的空间关系，例如，物体之间的距离、角度、相对位置等。这使得生成的场景更加真实和合理。
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卓越的几何生成质量： MIDI 能够生成高质量的 3D 物体，具有清晰的细节和逼真的纹理。这使得生成的场景更加美观和逼真。
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高效的生成速度： MIDI 能够快速地生成 3D 场景，大大缩短了内容创作的时间。
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广泛的适用性： MIDI 能够适应不同的场景和物体，具有很强的泛化能力。
实验结果显示，该模型在多个数据集上的表现超越现有方法，包括 3D 实例间的空间关系、3D 实例生成的几何质量、以及端到端的生成速度均取得了优异的表现。
应用前景：3D 场景内容创作的新工具
MIDI 的出现为 3D 场景的创作提供了一种崭新的解决方案。在建筑设计、虚拟现实、影视特效以及游戏开发等领域，该技术展现了广阔的应用潜力。
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建筑设计： 建筑师可以使用 MIDI 快速生成建筑模型，并进行方案设计和可视化。
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虚拟现实： 虚拟现实开发者可以使用 MIDI 创建逼真的虚拟场景，提升用户体验。
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影视特效： 影视特效师可以使用 MIDI 生成复杂的 3D 场景，增强影片的视觉效果。
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游戏开发： 游戏开发者可以使用 MIDI 快速生成游戏场景，提高开发效率。
通过具备高准确度、高几何质量的 3D 场景生成能力，MIDI 能够满足复杂场景中对高质量内容的需求，为创作者带来更多可能性。例如，设计师可以快速生成一个包含家具、电器等多种物品的室内场景，并根据需要进行修改和调整。游戏开发者可以利用 MIDI 快速生成各种类型的游戏地图，例如，森林、城市、沙漠等。
未来展望：持续优化与广泛应用
尽管模型表现优异，MIDI 研发团队深知仍有许多值得提升和探索的方向。例如，进一步优化对复杂交互场景的适配能力、提升物体生成的精细度等，都是未来努力的重点。
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复杂交互场景的适配能力： 目前的 MIDI 模型主要关注静态场景的生成，对于包含复杂交互的动态场景，例如，人物在场景中走动、物体被移动等，还需要进一步优化。
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物体生成的精细度： 虽然 MIDI 能够生成高质量的 3D 物体，但在细节方面还有提升空间，例如，物体的纹理、光照等。
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与其他技术的融合： 未来可以将 MIDI 与其他技术，例如，自然语言处理、物理引擎等，进行融合，从而实现更智能、更逼真的 3D 场景生成。
VAST 首席科学家曹炎培表示：“我们希望通过不断改进和完善，让这一研发思路不仅推动单视图生成组合 3D 场景技术的进步，也能为 3D 技术在实际应用中的广泛普及贡献力量。”
北航副教授盛律也表示：“MIDI 的开源将有助于推动 3D 场景生成领域的发展，我们期待更多的研究者和开发者能够参与进来，共同探索 3D 技术的未来。”
开源信息：
- 论文链接： https://arxiv.org/abs/2412.03558
- 项目主页： https://huanngzh.github.io/MIDI-Page/
- 代码仓库： https://github.com/VAST-AI-Research/MIDI-3D
- 在线 Demo： https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/MIDI-3D
VAST 和北航的开源举措将加速 MIDI 技术的普及和应用，为 3D 内容创作领域带来新的活力。
专家评论：
一位匿名的人工智能领域专家表示：“MIDI 模型在单张图像生成三维组合场景方面取得了显著进展，解决了现有方法在实例分离、物理约束建模和场景级语义理解等方面存在的挑战。该模型的开源将有助于推动 3D 场景生成领域的发展，为虚拟现实、游戏开发等领域带来新的机遇。”
结语：
MIDI 模型的发布标志着单张图像生成三维组合场景技术迈出了重要一步，为构建可交互世界奠定了坚实的基础。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的 3D 内容创作将更加高效、便捷和智能化。VAST 和北航的开源举措，无疑将加速这一进程，为 3D 技术的普及和应用注入新的动力。我们期待在 CVPR 2025 上看到更多关于 MIDI 模型的精彩展示，并期待该技术在未来能够为各行各业带来更多创新和价值。
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