MetaScenes: Towards Automated Replica Creation for Real-world 3D Scans

📄 arXiv: 2505.02388v1 📥 PDF

作者: Huangyue Yu, Baoxiong Jia, Yixin Chen, Yandan Yang, Puhao Li, Rongpeng Su, Jiaxin Li, Qing Li, Wei Liang, Song-Chun Zhu, Tengyu Liu, Siyuan Huang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-05-05

备注: CVPR 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

MetaScenes：提出一种自动化的真实世界3D扫描副本创建方法，用于具身智能研究。

🎯 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: 具身智能 3D场景生成 数据集构建 多模态对齐 sim-to-real 机器人操作 视觉-语言导航

📋 核心要点

  1. 现有3D场景数据集依赖人工设计，成本高昂且难以扩展，无法满足具身智能对大规模多样化场景的需求。
  2. 提出MetaScenes数据集和Scan2Sim模型，实现基于真实世界扫描的3D场景自动创建和资产替换，降低人工成本。
  3. 通过场景合成和视觉-语言导航任务验证MetaScenes的有效性，证明其能提升智能体学习和sim-to-real迁移能力。

📝 摘要（中文）

具身智能(EAI)研究需要高质量、多样化的3D场景，以有效支持技能获取、sim-to-real迁移和泛化。然而，达到这些质量标准需要精确复制真实世界物体的多样性。现有数据集表明，这一过程严重依赖于艺术家驱动的设计，需要大量的人力，并带来显著的可扩展性挑战。为了可扩展地生成逼真且可交互的3D场景，我们首先提出了MetaScenes，这是一个由真实世界扫描构建的大规模、可模拟的3D场景数据集，包括15366个对象，涵盖831个细粒度类别。然后，我们引入了Scan2Sim，一个强大的多模态对齐模型，它可以自动、高质量地替换资产，从而消除了对艺术家驱动设计的依赖，以扩展3D场景。我们进一步提出了两个基准来评估MetaScenes：一个侧重于机器人操作的小物品布局的详细场景合成任务，以及一个视觉-语言导航(VLN)中的领域迁移任务，以验证跨领域迁移。结果证实了MetaScenes通过支持更具泛化能力的智能体学习和sim-to-real应用来增强EAI的潜力，为EAI研究引入了新的可能性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能研究中高质量、多样化3D场景数据匮乏的问题。现有数据集的构建严重依赖人工设计，耗时耗力，难以扩展到大规模。这限制了智能体学习的泛化能力和sim-to-real迁移的效果。

核心思路：论文的核心思路是利用真实世界扫描数据，通过自动化的资产替换方法，构建大规模、可模拟的3D场景数据集。通过多模态对齐模型Scan2Sim，将扫描数据中的物体与可交互的3D模型进行匹配和替换，从而生成逼真的场景。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 构建MetaScenes数据集，包含大量真实世界扫描的3D场景和物体；2) 训练Scan2Sim模型，该模型基于多模态信息（如几何、纹理、语义）实现扫描物体与3D模型的对齐；3) 利用Scan2Sim模型自动替换场景中的物体，生成可交互的3D场景；4) 在场景合成和视觉-语言导航任务上评估MetaScenes数据集的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Scan2Sim模型，该模型能够自动地将真实世界扫描的物体与可交互的3D模型进行对齐和替换。与传统的人工设计方法相比，Scan2Sim大大降低了构建3D场景的成本和时间，并提高了场景的多样性和真实感。

关键设计：Scan2Sim模型采用了多模态融合的方法，综合考虑了物体的几何形状、纹理信息和语义标签。具体来说，模型可能包含以下关键设计：1) 基于深度学习的特征提取器，用于提取扫描物体和3D模型的特征向量；2) 基于注意力机制的对齐模块，用于学习不同模态特征之间的对应关系；3) 基于生成对抗网络的资产替换模块，用于生成逼真的替换结果。损失函数可能包括几何损失、纹理损失和语义一致性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了MetaScenes数据集，包含15366个对象，涵盖831个细粒度类别。通过场景合成和视觉-语言导航任务的评估，证明了MetaScenes数据集能够提升智能体学习的泛化能力和sim-to-real迁移的效果。Scan2Sim模型能够自动地将真实世界扫描的物体与可交互的3D模型进行对齐和替换，大大降低了构建3D场景的成本和时间。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、虚拟现实、增强现实等领域。MetaScenes数据集能够为具身智能研究提供高质量的训练数据，促进智能体在复杂环境中的学习和决策能力。Scan2Sim模型可用于自动生成逼真的3D场景，降低游戏开发、室内设计等行业的成本，并提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Embodied AI (EAI) research requires high-quality, diverse 3D scenes to effectively support skill acquisition, sim-to-real transfer, and generalization. Achieving these quality standards, however, necessitates the precise replication of real-world object diversity. Existing datasets demonstrate that this process heavily relies on artist-driven designs, which demand substantial human effort and present significant scalability challenges. To scalably produce realistic and interactive 3D scenes, we first present MetaScenes, a large-scale, simulatable 3D scene dataset constructed from real-world scans, which includes 15366 objects spanning 831 fine-grained categories. Then, we introduce Scan2Sim, a robust multi-modal alignment model, which enables the automated, high-quality replacement of assets, thereby eliminating the reliance on artist-driven designs for scaling 3D scenes. We further propose two benchmarks to evaluate MetaScenes: a detailed scene synthesis task focused on small item layouts for robotic manipulation and a domain transfer task in vision-and-language navigation (VLN) to validate cross-domain transfer. Results confirm MetaScene's potential to enhance EAI by supporting more generalizable agent learning and sim-to-real applications, introducing new possibilities for EAI research. Project website: https://meta-scenes.github.io/.