機器之心報道

機器之心編輯部

meta 用一段文本構建可探索的 3D 世界。

谷歌、OpenAI 那邊一個接一個上新，整個 AI 圈都卷得飛起。

與此同時，meta 也沒閑著，先是 SAM 3、接著 SAM 3D，現在干脆直接把生成式 AI 的玩法往前踹了一大步：不光是畫張圖、生成一段視頻，而是一句話就能生成一個能走進去的 3D 世界。

不是簡簡單單的場景截圖，而是真?可漫游、可互動、能四處亂逛的那種。

你只需輸入一句簡單的提示詞，比如「卡通風格的中世紀村莊」或「火星上的科幻基地站」，幾分鐘內就能生成一個可交互的 3D 世界。這個世界在風格和主題上是完全一致的，你的火星基地里不會出現中世紀現代建筑，你的中世紀村莊里也不會突然冒出維多利亞風格的家具。

中世紀村莊

賽博朋克貧民窟

同時，生成的 3D 世界還是結構合理的：不同區域之間會以可通行的方式連接，讓角色可以在世界中自由漫步，而不會走著走著被卡住。

中世紀城鎮廣場，有石板路、木屋、鐘樓和中央教堂。

這就是 meta 最新公布的一項突破性研究 WorldGen：只需一段文本提示就能生成真正可導航、可交互、可以走進去探索的完整 3D 世界。

幾年前，這聽上去可能像是科幻小說，但隨著生成式 AI 技術的快速發展，人們已經可以根據一句文本或一張圖片生成令人驚嘆的短片。

WorldGen 是一個先進的端到端系統，基于程序化推理、擴散模型 3D 生成技術，以及面向對象的場景分解組合而成。生成的結果是幾何結構一致、視覺效果豐富、同時渲染高效的 3D 世界，可用于游戲、仿真和沉浸式社交環境。

一座沙漠小鎮，擁有砂巖建筑、遮蔭的市場遮陽篷和狹窄的小路。

方法介紹

現階段，我們已經看到生成式 AI 在根據文本或圖像提示生成高質量 3D 資產方面取得了巨大進展。WorldGen 將多項已有的 2D 與 3D 生成技術進行融合并創新：它首先生成 3D 場景的圖像，然后再進行圖像到 3D 的重建，主要包含以下階段：

規劃：程序化 blockout 生成、導航網格提取、參考圖像生成；重建：圖像到 3D 的基礎模型、基于導航網格的場景生成、初始場景紋理生成；分解：使用加速版 AutoPartGen 進行場景部件提取、場景分解數據整理；精修：圖像增強、網格 - 精修模型、紋理生成模型。

其他已有的方法雖然也能從圖像或文本提示生成可交互的三維世界，但它們通常從單一指定的視角出發向外擴展，而不是基于全局參考圖像或完整布局進行生成。

這樣的方式意味著：在中心視角附近，幾何結構和紋理質量尚可，但一旦你向外移動 3 到 5 米，質量就會迅速下降。

相比之下，WorldGen 能夠生成覆蓋 50 x 50 米的完整紋理化場景，并在整個區域中保持風格與幾何的一致性。

未來，meta 還計劃支持更大規模的世界生成。

古代寺廟群，以紅塔式建筑為特色，有層疊的屋頂、石階和庭院。

meta 表示，這項工作目前仍處于研究階段，尚未對開發者開放，但 WorldGen 生成的內容已經可以直接兼容 Unity、Unreal 等主流游戲引擎，無需額外的轉換流程或渲染流程。

不過，meta 也強調，盡管 WorldGen 在生成多樣化、可交互、可導航的世界方面取得了重要進展，但當前模型仍存在一些改進的地方。例如，未來版本將支持更大空間規模，并降低生成延遲。

在傳統工作流中，三維內容的制作往往既復雜又耗時，對許多人來說甚至難以踏入。WorldGen 的出現讓情況開始發生變化，它展示了跨行業節省時間和成本的巨大潛力，并讓普通人也有機會參與到 3D 世界構建中來，推動內容創作真正走向大眾化。這也呼應了 meta 在 Connect 大會上描繪的愿景：未來，每個人都能在無需編寫任何代碼的情況下，從一個簡單的文字提示開始，創造出屬于自己的完整虛擬世界。

一個以萬圣節為主題的村莊，有歪斜的黑色屋頂房屋、發光的窗戶、南瓜和扭曲的樹。

與此同時，meta 還放出了相關論文，感興趣的讀者可以閱讀論文，了解更多內容：

論文標題：WorldGen: From Text to Traversable and Interactive 3D Worlds論文地址：https://scontent-sea1-1.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/586830145_834419405978070_3937417229378696315_n.pdf?_nc_cat=104&ccb=1-7&_nc_sid=d65b48&_nc_ohc=KjIRxfgDxfAQ7kNvwEUbcRV&_nc_oc=AdkyeBfeCoX5Y2sIxaeN_wzTJOo3BvhPhYFDsCuN2XdGW60PPHW5-cPauGTZ7kjcmN6LymJ7ZXAcfyjoy5mlGra1&_nc_zt=14&_nc_ht=scontent-sea1-1.xx&_nc_gid=3tX278lz5_LpF7k9qDsxvQ&oh=00_Afjv87PRMbBTzjkRBOHUekl_YD8a0iIEvaJu8RrnvKr7vg&oe=6926DA80

與其他新興技術的對比：WorldGen 的優勢

前段時間，斯坦福大學教授李飛飛的創業公司 World Labs 推出了 Marble ，該系統使用的是 Gaussian Splatting 技術，能實現高度寫實的視覺效果。雖然畫面非常逼真，但這類基于 splat 的場景存在一個明顯短板：一旦攝像機從中心視角稍微移動，僅僅 3 到 5 米，圖像質量就會迅速下降。

相比之下，meta 選擇以網格（mesh）為基礎輸出幾何結構，使 WorldGen 成為一個真正面向功能開發的工具，而不僅是用于渲染視覺內容。這種結構原生支持物理模擬、碰撞檢測和導航，對于任何交互式軟件而言，這些功能都是不可或缺的。也因此，WorldGen 能生成面積達到 50×50 米的完整場景，并且在整個區域內保持幾何的一致性與完整性。

對技術或創意領域的從業者來說，WorldGen 的出現意味著 3D 工作流程將迎來新的可能性。

與此同時，技術美術和關卡設計師的工作方式也將發生轉變，從手動擺放每一個頂點，轉向使用提示詞驅動 AI 并對其輸出進行篩選與編輯。

當然，盡管 WorldGen 輸出的場景可以無縫接入現有游戲引擎（如 Unity 和 Unreal），但生成過程本身對算力的需求依然很高。因此，開發者也需評估本地渲染和云端渲染的能力，以決定最合適的部署方式。

https://www.meta.com/blog/worldgen-3d-world-generation-reality-labs-generative-ai-research/

https://www.artificialintelligence-news.com/news/worldgen-meta-generative-ai-for-interactive-3d-worlds/

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/UBSyyp1jUOC8DbaOkuXoDQ