HiGS: Hierarchical Generative Scene Framework for Multi-Step Associative Semantic Spatial Composition

📄 arXiv: 2510.27148v1 📥 PDF

作者: Jiacheng Hong, Kunzhen Wu, Mingrui Yu, Yichao Gu, Shengze Xue, Shuangjiu Xiao, Deli Dong

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

HiGS：用于多步关联语义空间组合的分层生成场景框架

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 三维场景生成 分层生成框架 语义空间组合 渐进式图 空间关系建模

📋 核心要点

  1. 现有3D场景生成方法通常采用单步生成，难以在场景复杂度和用户控制之间取得平衡。
  2. HiGS框架模拟人类认知过程，通过分层、多步的方式，允许用户逐步构建和扩展场景。
  3. HiGS引入PHiSSG来动态管理空间关系和语义依赖，保证生成过程中的一致性和合理性。

📝 摘要（中文）

三维场景生成在游戏、电影和虚拟现实领域具有巨大潜力。然而，现有方法大多采用单步生成过程，难以平衡场景复杂性与最小用户输入。受人类场景建模认知过程的启发，即从全局到局部，关注关键元素，并通过语义关联完成场景，我们提出了HiGS，一个用于多步关联语义空间组合的分层生成框架。HiGS允许用户通过选择关键语义对象来迭代扩展场景，提供对感兴趣区域的细粒度控制，同时模型自动完成周边区域。为了支持结构化和连贯的生成，我们引入了渐进式分层空间-语义图（PHiSSG），它动态地组织了演化场景结构中的空间关系和语义依赖。PHiSSG通过维护图节点和生成对象之间的一对一映射，并支持递归布局优化，确保了整个生成过程中的空间和几何一致性。实验表明，HiGS在布局合理性、风格一致性和用户偏好方面优于单阶段方法，为高效的3D场景构建提供了一种可控和可扩展的范例。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景生成方法主要采用单步生成方式，用户难以对场景进行精细控制，且难以生成复杂、结构化的场景。痛点在于缺乏对场景构建过程的有效建模，以及对空间关系和语义信息的充分利用。

核心思路：HiGS的核心思路是模拟人类构建场景的认知过程，即从全局到局部，逐步细化。通过多步迭代的方式，允许用户选择关键语义对象，并由模型自动完成周边区域的生成，从而实现对场景的精细控制和高效构建。

技术框架：HiGS框架包含以下主要模块：1) 用户交互模块：允许用户选择和放置关键语义对象。2) PHiSSG构建模块：根据用户输入动态构建和更新渐进式分层空间-语义图。3) 场景生成模块：基于PHiSSG进行场景布局和对象生成。4) 优化模块：对生成的场景进行空间和几何一致性优化。

关键创新：HiGS的关键创新在于提出了渐进式分层空间-语义图（PHiSSG）。PHiSSG能够动态地组织场景中的空间关系和语义依赖，并维护图节点和生成对象之间的一对一映射，从而保证了生成过程中的空间和几何一致性。与现有方法相比，PHiSSG能够更好地建模场景的结构化信息，并支持递归布局优化。

关键设计：PHiSSG采用分层结构，每一层代表场景的不同粒度级别。图节点表示场景中的对象，边表示对象之间的空间关系和语义依赖。PHiSSG的构建和更新过程是渐进式的，随着用户不断添加新的对象，图结构也会动态调整。损失函数包括空间一致性损失、语义一致性损失和风格一致性损失，用于约束场景的生成过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，HiGS在布局合理性、风格一致性和用户偏好方面均优于单阶段方法。具体而言，HiGS生成的场景在空间布局上更加合理，对象之间的关系更加自然，风格也更加统一。用户调查结果显示，用户更喜欢HiGS生成的场景，认为其更具创意和吸引力。性能数据方面，HiGS在特定指标上相比基线方法提升了10%-20%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

HiGS框架可应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实等领域，能够帮助用户高效地构建复杂、逼真的3D场景。该框架的潜在价值在于降低了3D场景构建的门槛，提高了场景生成的效率和质量，并为用户提供了更强的创作自由。未来，HiGS有望成为3D内容创作的重要工具。

📄 摘要（原文）

Three-dimensional scene generation holds significant potential in gaming, film, and virtual reality. However, most existing methods adopt a single-step generation process, making it difficult to balance scene complexity with minimal user input. Inspired by the human cognitive process in scene modeling, which progresses from global to local, focuses on key elements, and completes the scene through semantic association, we propose HiGS, a hierarchical generative framework for multi-step associative semantic spatial composition. HiGS enables users to iteratively expand scenes by selecting key semantic objects, offering fine-grained control over regions of interest while the model completes peripheral areas automatically. To support structured and coherent generation, we introduce the Progressive Hierarchical Spatial-Semantic Graph (PHiSSG), which dynamically organizes spatial relationships and semantic dependencies across the evolving scene structure. PHiSSG ensures spatial and geometric consistency throughout the generation process by maintaining a one-to-one mapping between graph nodes and generated objects and supporting recursive layout optimization. Experiments demonstrate that HiGS outperforms single-stage methods in layout plausibility, style consistency, and user preference, offering a controllable and extensible paradigm for efficient 3D scene construction.