NeoWorld: Neural Simulation of Explorable Virtual Worlds via Progressive 3D Unfolding

📄 arXiv: 2509.24441v1 📥 PDF

作者: Yanpeng Zhao, Shanyan Guan, Yunbo Wang, Yanhao Ge, Wei Li, Xiaokang Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

NeoWorld：通过渐进式3D展开实现可探索虚拟世界的神经模拟

🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 虚拟世界生成 神经渲染 3D重建 交互式环境 深度学习 混合场景表示 渐进式展开

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成可交互的3D虚拟世界时，要么依赖全局生成导致效率低下，要么使用2D幻觉缺乏真实感和交互性。
  2. NeoWorld的核心思想是采用混合场景结构，对用户交互区域进行3D建模，对非交互区域进行2D合成，实现效率与真实感的平衡。
  3. 实验结果表明，NeoWorld在WorldScore基准测试中显著优于现有的2D和2.5D方法，证明了其在生成可探索虚拟世界方面的有效性。

📝 摘要（中文）

NeoWorld是一个深度学习框架，旨在从单张输入图像生成交互式3D虚拟世界。受科幻小说《模拟世界》(Simulacron-3, 1964)中按需构建世界的概念启发，该系统构建了广阔的环境，其中只有用户主动探索的区域才通过以对象为中心的3D表示进行高视觉真实感的渲染。与依赖全局世界生成或2D幻觉的先前方法不同，NeoWorld以完整的3D形式建模关键前景对象，同时合成背景和非交互区域为2D以确保效率。这种混合场景结构，通过前沿的表示学习和对象到3D技术实现，支持灵活的视点操作和物理上合理的场景动画，允许用户使用自然语言命令控制对象外观和动态。随着用户与环境交互，虚拟世界逐渐展开，3D细节不断增加，从而提供动态、沉浸式和视觉连贯的探索体验。NeoWorld在WorldScore基准测试中显著优于现有的2D和深度分层2.5D方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单张图像生成可交互、可探索的3D虚拟世界的问题。现有方法的痛点在于，全局3D生成计算成本高昂，难以实时交互；而2D或2.5D方法缺乏真实的3D感和交互性，用户体验受限。

核心思路：NeoWorld的核心思路是采用一种混合的场景表示方法，即对用户当前交互的区域进行精细的3D建模，而对用户未交互或背景区域采用2D图像合成。这种按需构建的方式，能够在保证用户体验的同时，显著降低计算复杂度。

技术框架：NeoWorld的整体架构包含以下几个主要模块：1) 对象检测与3D重建：从输入图像中检测关键前景对象，并使用对象到3D技术重建其3D模型。2) 场景合成：将3D对象放置到场景中，并使用2D图像合成技术生成背景和非交互区域。3) 交互与展开：根据用户的交互行为，动态地展开虚拟世界，将用户探索的区域逐步转换为3D表示。

关键创新：NeoWorld最重要的技术创新点在于其混合场景表示方法和渐进式3D展开策略。与传统的全局3D生成方法相比，NeoWorld只对用户交互区域进行3D建模，大大提高了效率。与2D或2.5D方法相比，NeoWorld能够提供更真实的3D感和交互体验。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 对象检测与3D重建模型的选择与训练；2) 2D图像合成技术的选择与优化，例如使用GANs生成逼真的背景；3) 3D对象与2D背景的无缝融合技术；4) 用户交互行为的建模与预测，以便提前预加载用户可能探索的区域；5) WorldScore基准测试的具体指标和评估方法（具体细节未知）。

📊 实验亮点

NeoWorld在WorldScore基准测试中显著优于现有的2D和深度分层2.5D方法，证明了其在生成可探索虚拟世界方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示（具体数值未知）。该结果表明，NeoWorld的混合场景表示方法和渐进式3D展开策略能够有效地平衡效率和真实感。

🎯 应用场景

NeoWorld在游戏开发、虚拟现实、增强现实、教育培训等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成可探索的虚拟环境，为用户提供沉浸式的交互体验。此外，该技术还可以应用于机器人导航、自动驾驶等领域，为机器人提供更真实的感知环境。

📄 摘要（原文）

We introduce NeoWorld, a deep learning framework for generating interactive 3D virtual worlds from a single input image. Inspired by the on-demand worldbuilding concept in the science fiction novel Simulacron-3 (1964), our system constructs expansive environments where only the regions actively explored by the user are rendered with high visual realism through object-centric 3D representations. Unlike previous approaches that rely on global world generation or 2D hallucination, NeoWorld models key foreground objects in full 3D, while synthesizing backgrounds and non-interacted regions in 2D to ensure efficiency. This hybrid scene structure, implemented with cutting-edge representation learning and object-to-3D techniques, enables flexible viewpoint manipulation and physically plausible scene animation, allowing users to control object appearance and dynamics using natural language commands. As users interact with the environment, the virtual world progressively unfolds with increasing 3D detail, delivering a dynamic, immersive, and visually coherent exploration experience. NeoWorld significantly outperforms existing 2D and depth-layered 2.5D methods on the WorldScore benchmark.