闻乐 发自 凹非寺配资上市公司一览表
量子位 | 公众号 QbitAI
AI 大 house 真来了。
华为联合上海交通大学、华中科技大学推出了世界模型WordGrow，可以生成1800㎡超大室内场景（19x39 块），单卡 30 分钟就跑了 272㎡。
里面的虚拟人还能顺畅导航，不带迷路的。 ( 小声说：大平层确实需要导航 )
并且场景具备连贯的几何拓扑和照片级真实感外观，智能体的导航则是在复杂空间布局中自主规划路径。
这可以说是走到哪建到哪了，那场景是怎么搭的？
具备连贯的几何拓扑和照片级真实感外观
以前想造个像样的 3D 大场景，坑不少。
比如有些技术先靠 2D 模型画张图，再硬掰成 3D，结果换完视角一看，沙发腿歪了、墙壁纹理断了……
还有一些方法最多只能造单个房间，扩展成套房就卡壳；
更离谱的是没有布局逻辑——出现冰箱塞进卧室，床摆在厨房的情况。
现在，WorldGrow 来搞装修了（bushi），用三个核心技术填坑。
第一步是先做数据精准预处理，从 3D-FRONT 这类大规模数据集里提取优质样本，用 Blender 执行场景切片，通过布尔交集对场景进行区块切分，再靠 occupancy 检测确保区块内容密度（可见内容≥ 95%）。
同时，构建了粗、细两个数据集，粗块来确定宏观布局，细块保留纹理细节。
第二步靠3D 块补全机制实现了无缝拼接，在生成新区块时，先让结构生成器确定 3D 结构框架，再让 latent 生成器重建结构化潜变量（SLAT）特征，保证外观风格统一。
并且，在输入模型时，会把带噪潜变量、补全区域二进制掩码、已掩码的已知区域特征打包融合，让模型依据现有区块的上下文信息精准生成，消除边缘断裂、纹理错位等拼接缝。
第三步是从粗到精生成策略，把场景扩展变成了补全缺失块的任务。
先通过粗结构模型敲定整体规划，比如窗户朝向、走廊连接等布局；随后对粗结构进行三线性插值上采样，将分辨率匹配至细块级别，再调用细结构生成器补全家具、纹理等细节。
对比可以看出，WorldGrow 能够生成高分辨率、连续的室内场景，且场景具有真实且连贯的纹理。
实验数据显示，在 3D-FRONT 数据集上，它的几何重建指标 MMD、COV 均达 SOTA，FID（用于评估生成质量的核心指标，越低越优）低至 7.52，大幅优于 SynCity、BlockFusion 等主流方法；
即便扩展到 7 × 7 块的超大场景，边缘质量仍然稳定。
在效率上，单张 A100 显卡，30 分钟即可生成 10 × 10 区块（约 272㎡）的室内场景，速度是同类技术的 6 倍。
团队介绍
本文一作是来自上海交通大学的 Sikuang Li 和 Chen Yang，研究完成于他们在华为实习期间。
Chen Yang 目前仍为华为研究实习生，研究聚焦于计算机视觉和计算机图形学，导师之一就是这项研究的通讯作者、AI 大牛田奇配资上市公司一览表。
田奇，华为终端 BG 首席科学家，国际欧亚科学院院士，ACM/IEEE Fellow。
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