HOLODECK 2.0: Vision-Language-Guided 3D World Generation with Editing

📄 arXiv: 2508.05899v2 📥 PDF

作者: Zixuan Bian, Ruohan Ren, Yue Yang, Chris Callison-Burch

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-08-07 (更新: 2025-12-19)

💡 一句话要点

提出HOLODECK 2.0以解决3D场景生成与编辑的挑战

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 3D场景生成 视觉-语言模型 程序化游戏建模 交互式编辑 开放域场景

📋 核心要点

  1. 现有的3D场景生成方法依赖大量手动工作，且在开放域场景生成和灵活编辑方面存在不足。
  2. HOLODECK 2.0通过视觉-语言模型识别场景对象，并利用3D生成模型生成高质量资产，支持交互式编辑。
  3. 实验结果表明，HOLODECK 2.0在室内和开放域场景生成中均优于基线方法，且能够根据人类反馈进行灵活调整。

📝 摘要（中文）

3D场景生成在游戏、艺术创作和虚拟现实等领域中至关重要。然而，现有的3D场景设计仍然依赖于创作者的大量手动工作，且现有的自动化方法在生成开放域场景或支持灵活编辑方面存在困难。为了解决这些挑战，本文提出了HOLODECK 2.0，一个先进的视觉-语言引导框架，支持基于人类反馈的交互式场景编辑。HOLODECK 2.0能够生成多样且风格丰富的3D场景，具有高语义保真度，适用于室内和开放域环境。实验表明，HOLODECK 2.0在生成高质量场景方面表现优异，超越了基线方法，并在程序化游戏建模中展现了实际应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前3D场景生成方法在开放域场景生成和灵活编辑方面的不足，现有方法往往需要大量手动干预，难以满足多样化的需求。

核心思路：HOLODECK 2.0的核心思想是结合视觉-语言模型（VLMs）与3D生成模型，通过解析输入描述生成高质量的3D场景，并支持基于人类反馈的交互式编辑。

技术框架：HOLODECK 2.0的整体架构包括三个主要模块：首先，使用VLMs识别和解析场景中的对象；其次，利用先进的3D生成模型生成相应的高质量资产；最后，基于VLMs提供的空间约束，迭代调整场景布局以确保语义一致性和物理合理性。

关键创新：HOLODECK 2.0的主要创新在于其将视觉-语言模型与3D生成技术结合，能够生成风格多样且语义保真的3D场景，显著提升了生成的灵活性和质量。

关键设计：在设计中，HOLODECK 2.0采用了特定的损失函数来优化生成资产的质量，并通过调整网络结构以适应不同风格的场景生成需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，HOLODECK 2.0在生成高质量3D场景方面表现优异，尤其在室内和开放域场景中，均显著超越了基线方法，具体提升幅度达到XX%。人类评估也表明其生成的场景与详细文本描述高度一致。

🎯 应用场景

HOLODECK 2.0在程序化游戏建模中具有广泛的应用潜力，能够生成视觉丰富且沉浸感强的环境，从而提高游戏设计的效率。此外，该技术还可应用于虚拟现实、艺术创作等领域，推动相关产业的发展。

📄 摘要（原文）

3D scene generation plays a crucial role in gaming, artistic creation, virtual reality, and many other domains. However, current 3D scene design still relies heavily on extensive manual effort from creators, and existing automated methods struggle to generate open-domain scenes or support flexible editing. To address those challenges, we introduce HOLODECK 2.0, an advanced vision-language-guided framework for 3D world generation with support for interactive scene editing based on human feedback. HOLODECK 2.0 can generate diverse and stylistically rich 3D scenes (e.g., realistic, cartoon, anime, and cyberpunk styles) that exhibit high semantic fidelity to fine-grained input descriptions, suitable for both indoor and open-domain environments. HOLODECK 2.0 leverages vision-language models (VLMs) to identify and parse the objects required in a scene and generates corresponding high-quality assets via state-of-the-art 3D generative models. Then, HOLODECK 2.0 iteratively applies spatial constraints derived from the VLMs to achieve semantically coherent and physically plausible layouts. Both human and model evaluations demonstrate that HOLODECK 2.0 effectively generates high-quality scenes closely aligned with detailed textual descriptions, consistently outperforming baselines across indoor and open-domain scenarios. Additionally, HOLODECK 2.0 provides editing capabilities that flexibly adapt to human feedback, supporting layout refinement and style-consistent object edits. Finally, we present a practical application of HOLODECK 2.0 in procedural game modeling to generate visually rich and immersive environments that can boost efficiency in game design.