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 Unreal Engine LLaMA-2 物理模拟
📋 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，尤其是在效率和真实性方面。
- LatticeWorld框架利用多模态输入（文本和视觉）驱动大语言模型，结合工业级渲染引擎，实现高效、高质量的3D世界生成。
- 实验表明，LatticeWorld在场景生成精度和视觉效果上表现优异，并显著提升了工业生产效率。
📝 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。此外，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：传统3D世界建模方法，特别是手动建模，耗时耗力，难以快速迭代和生成大规模、具有复杂交互的场景。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，且难以满足工业生产的效率要求。
核心思路：LatticeWorld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，结合行业领先的渲染引擎，实现从多模态输入到高质量3D世界的自动生成。通过LLM理解用户输入的文本和视觉信息，生成场景布局和对象描述，再利用渲染引擎实现高保真渲染和物理模拟。
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) LLM驱动的场景生成模块：利用LLaMA-2-7B等轻量级LLM，根据输入生成场景布局和对象描述；3) 渲染引擎集成模块：将生成的场景布局和对象描述导入Unreal Engine 5等渲染引擎，进行高保真渲染和物理模拟；4) 动态代理和交互模块：在生成的3D世界中添加动态代理，并实现多智能体交互。
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、高质量的3D世界生成。通过多模态输入，LLM能够更好地理解用户意图，生成更符合用户需求的场景。此外，该框架显著提升了工业生产效率，降低了3D世界建模的成本。
关键设计：LatticeWorld使用LLaMA-2-7B作为场景生成的核心LLM，并针对3D世界生成任务进行了微调。框架采用了一种基于格子的场景表示方法，将3D世界划分为多个格子，LLM负责预测每个格子的内容。损失函数方面，采用了交叉熵损失函数来优化LLM的生成效果。在渲染引擎集成方面，使用了Unreal Engine 5的API来实现场景的导入和渲染。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LatticeWorld在场景布局生成和视觉保真度方面表现出色。实验结果表明，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。
🎯 应用场景
LatticeWorld具有广泛的应用前景，包括但不限于：游戏开发、虚拟现实/增强现实、自动驾驶模拟、机器人训练、电影制作等。该框架可以帮助开发者快速创建高质量的3D环境，降低开发成本，并加速相关领域的创新。未来，LatticeWorld有望成为3D内容生成的重要工具。
📄 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