LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation
作者: Yinglin Duan, Zhengxia Zou, Tongwei Gu, Wei Jia, Zhan Zhao, Luyi Xu, Xinzhu Liu, Yenan Lin, Hao Jiang, Kang Chen, Shuang Qiu
分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-09-05 (更新: 2025-09-08)
💡 一句话要点
LatticeWorld：多模态大语言模型驱动的交互式复杂世界生成框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D世界生成 多模态学习 大语言模型 交互式环境 工业级渲染引擎
📋 核心要点
- 现有3D世界建模方法在构建复杂、交互性强的场景时面临挑战，难以高效地生成具有真实物理特性的动态环境。
- LatticeWorld框架利用多模态输入（文本和视觉指令）驱动大语言模型，结合工业级渲染引擎，实现大规模、交互式3D世界的快速生成。
- 实验表明，LatticeWorld在场景布局和视觉效果上表现优异，并显著提升了3D环境的工业生产效率，达到传统方法的90倍以上。
📝 摘要（中文）
本文提出LatticeWorld，一个高效的3D世界生成框架，旨在简化3D环境的工业生产流程。LatticeWorld利用轻量级大语言模型（LLaMA-2-7B）和工业级渲染引擎（如Unreal Engine 5）来生成动态环境。该框架接受文本描述和视觉指令作为多模态输入，创建具有动态代理、竞争性多智能体交互、高保真物理模拟和实时渲染的大规模3D交互世界。实验结果表明，LatticeWorld在场景布局生成和视觉保真度方面表现出色。与传统手动生产方法相比，LatticeWorld在保持高创造质量的同时，工业生产效率提高了90倍以上。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高效生成大规模、交互式3D世界的难题。传统手动建模成本高昂且耗时，而现有的基于机器学习的3D世界生成方法在场景布局的准确性和视觉保真度方面仍有提升空间，难以满足工业生产的需求。
核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大语义理解和生成能力，结合工业级渲染引擎的逼真渲染效果，构建一个多模态驱动的3D世界生成框架。通过文本描述和视觉指令的融合，LLM可以更好地理解用户意图，生成更符合要求的场景布局和动态元素。
技术框架：LatticeWorld框架主要包含以下几个模块：1) 多模态输入模块：接收文本描述和视觉指令作为输入；2) 大语言模型模块：利用LLaMA-2-7B处理多模态输入，生成场景布局和动态代理的描述；3) 渲染引擎模块：使用Unreal Engine 5将LLM生成的描述转化为高保真度的3D场景；4) 交互模块：实现场景中动态代理的交互和物理模拟。整个流程是从用户输入到LLM生成场景描述，再到渲染引擎构建3D世界，最终实现交互式体验。
关键创新：LatticeWorld的关键创新在于将轻量级LLM与工业级渲染引擎相结合，实现高效且高质量的3D世界生成。通过多模态输入，LLM能够更准确地理解用户意图，生成更符合要求的场景。此外，该框架显著提升了3D环境的工业生产效率。
关键设计：论文使用了LLaMA-2-7B作为大语言模型，并针对3D世界生成任务进行了微调。在多模态输入方面，论文设计了一种融合文本和视觉信息的编码方式，以便LLM更好地理解用户意图。此外，论文还针对场景布局和动态代理的生成，设计了特定的损失函数，以提高生成结果的准确性和真实感。具体参数设置和网络结构细节在论文中有更详细的描述。
📊 实验亮点
实验结果表明，LatticeWorld在场景布局生成和视觉保真度方面均表现出色。与传统手动生产方法相比，LatticeWorld在保持高创造质量的同时，工业生产效率提高了90倍以上。这表明LatticeWorld在实际应用中具有显著的优势，能够大幅提升3D内容生产的效率和质量。
🎯 应用场景
LatticeWorld具有广泛的应用前景，包括但不限于：具身智能（Embodied AI）的训练环境构建、自动驾驶的仿真测试、游戏和娱乐内容的快速生成、以及虚拟现实/增强现实（VR/AR）应用的场景创建。该框架能够显著降低3D内容生产的成本，加速相关领域的发展，并为用户提供更丰富的交互体验。
📄 摘要（原文）
Recent research has been increasingly focusing on developing 3D world models that simulate complex real-world scenarios. World models have found broad applications across various domains, including embodied AI, autonomous driving, entertainment, etc. A more realistic simulation with accurate physics will effectively narrow the sim-to-real gap and allow us to gather rich information about the real world conveniently. While traditional manual modeling has enabled the creation of virtual 3D scenes, modern approaches have leveraged advanced machine learning algorithms for 3D world generation, with most recent advances focusing on generative methods that can create virtual worlds based on user instructions. This work explores such a research direction by proposing LatticeWorld, a simple yet effective 3D world generation framework that streamlines the industrial production pipeline of 3D environments. LatticeWorld leverages lightweight LLMs (LLaMA-2-7B) alongside the industry-grade rendering engine (e.g., Unreal Engine 5) to generate a dynamic environment. Our proposed framework accepts textual descriptions and visual instructions as multimodal inputs and creates large-scale 3D interactive worlds with dynamic agents, featuring competitive multi-agent interaction, high-fidelity physics simulation, and real-time rendering. We conduct comprehensive experiments to evaluate LatticeWorld, showing that it achieves superior accuracy in scene layout generation and visual fidelity. Moreover, LatticeWorld achieves over a $90\times$ increase in industrial production efficiency while maintaining high creative quality compared with traditional manual production methods. Our demo video is available at https://youtu.be/8VWZXpERR18