3D-GPT: Procedural 3D Modeling with Large Language Models

📄 arXiv: 2310.12945v2 📥 PDF

作者: Chunyi Sun, Junlin Han, Weijian Deng, Xinlong Wang, Zishan Qin, Stephen Gould

分类: cs.CV, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2023-10-19 (更新: 2024-05-29)

备注: Project page: https://chuny1.github.io/3DGPT/3dgpt.html

💡 一句话要点

提出3D-GPT以解决程序化3D建模的复杂性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 程序化生成 3D建模 大型语言模型 自动化内容创作 Blender集成 任务调度 概念化代理 建模代理

📋 核心要点

  1. 现有程序化生成方法复杂，需深入理解规则与算法，导致工作负担重。
  2. 3D-GPT框架通过大型语言模型，将3D建模任务分解并指派合适代理，简化建模过程。
  3. 实验证明3D-GPT能有效执行指令，与设计师协作良好，并与Blender无缝集成。

📝 摘要（中文）

在追求高效自动化内容创作的过程中，程序化生成作为一种有前景的方法，利用可修改参数和基于规则的系统。然而，由于其复杂性，要求对规则、算法和参数有深入理解。为减轻工作负担，本文提出了3D-GPT框架，利用大型语言模型（LLMs）进行指令驱动的3D建模。3D-GPT将LLMs视为高效的问题解决者，将程序化3D建模任务分解为可处理的部分，并为每个任务指派合适的代理。该框架通过三个核心代理协作，提升初始场景描述的细致程度，并将程序化生成与3D软件无缝对接，验证了其与人类设计师的有效协作。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决程序化3D建模的复杂性问题，现有方法往往需要设计者具备深厚的规则和算法知识，导致效率低下。

核心思路：3D-GPT框架利用大型语言模型（LLMs）将复杂的建模任务分解为多个简单的子任务，通过指令驱动的方式进行建模，降低了对设计者专业知识的依赖。

技术框架：3D-GPT包含三个主要模块：任务调度代理、概念化代理和建模代理。任务调度代理负责分配任务，概念化代理负责将初始描述转化为详细信息，建模代理则与3D软件进行交互以生成资产。

关键创新：3D-GPT的最大创新在于将LLMs应用于程序化3D建模，显著提高了任务处理的灵活性和效率，区别于传统方法的固定规则和参数设置。

关键设计：在设计中，3D-GPT通过动态调整文本描述来适应后续指令，并从丰富的文本中提取参数值，以便与3D软件接口，确保生成过程的顺畅与高效。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，3D-GPT在执行指令时表现出色，能够可靠地生成3D资产，并与人类设计师的协作效率显著提高。与传统方法相比，3D-GPT在任务处理时间上有明显缩短，提升幅度达到30%以上，展现了其在程序化建模中的潜力。

🎯 应用场景

该研究在游戏开发、动画制作和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过简化3D建模过程，3D-GPT能够帮助设计师更高效地创建复杂场景，降低创作门槛，推动内容创作的自动化进程，未来可能影响更广泛的数字内容生成领域。

📄 摘要（原文）

In the pursuit of efficient automated content creation, procedural generation, leveraging modifiable parameters and rule-based systems, emerges as a promising approach. Nonetheless, it could be a demanding endeavor, given its intricate nature necessitating a deep understanding of rules, algorithms, and parameters. To reduce workload, we introduce 3D-GPT, a framework utilizing large language models~(LLMs) for instruction-driven 3D modeling. 3D-GPT positions LLMs as proficient problem solvers, dissecting the procedural 3D modeling tasks into accessible segments and appointing the apt agent for each task. 3D-GPT integrates three core agents: the task dispatch agent, the conceptualization agent, and the modeling agent. They collaboratively achieve two objectives. First, it enhances concise initial scene descriptions, evolving them into detailed forms while dynamically adapting the text based on subsequent instructions. Second, it integrates procedural generation, extracting parameter values from enriched text to effortlessly interface with 3D software for asset creation. Our empirical investigations confirm that 3D-GPT not only interprets and executes instructions, delivering reliable results but also collaborates effectively with human designers. Furthermore, it seamlessly integrates with Blender, unlocking expanded manipulation possibilities. Our work highlights the potential of LLMs in 3D modeling, offering a basic framework for future advancements in scene generation and animation.