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

提出HiGS框架以解决三维场景生成的复杂性与用户输入平衡问题

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

关键词: 三维场景生成 层次化生成 语义空间组合 用户交互 图神经网络 生成模型 虚拟现实 游戏设计

📋 核心要点

  1. 现有的三维场景生成方法多采用单步生成，难以平衡场景复杂性与用户输入，限制了用户的创作自由度。
  2. HiGS框架通过多步生成和关键语义对象选择，允许用户细致控制场景，同时自动完成周边区域，提升了生成效率。
  3. 实验结果显示，HiGS在布局合理性、风格一致性和用户偏好方面均优于传统单阶段方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

三维场景生成在游戏、电影和虚拟现实中具有重要潜力。然而，大多数现有方法采用单步生成过程，难以在场景复杂性与用户输入之间取得平衡。受人类认知过程的启发，本文提出了HiGS，一个层次化生成框架，用于多步关联语义空间组合。HiGS允许用户通过选择关键语义对象来迭代扩展场景，同时模型自动完成外围区域。为支持结构化和连贯的生成，本文引入了渐进式层次空间-语义图（PHiSSG），动态组织空间关系和语义依赖，确保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，提供了一种可控且可扩展的高效三维场景构建范式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有三维场景生成方法在复杂性与用户输入之间的平衡问题。单步生成方法往往无法满足用户对场景细节的需求，导致生成结果的局限性。

核心思路：HiGS框架的核心思想是模仿人类的认知过程，通过多步生成和关键对象选择，逐步构建场景。用户可以选择关键语义对象，模型则自动完成其他区域，从而实现更高的控制性和灵活性。

技术框架：HiGS的整体架构包括用户交互模块、PHiSSG图结构和生成模块。用户通过选择关键对象与模型交互，PHiSSG负责动态组织场景中的空间关系和语义依赖，生成模块则根据图结构生成三维场景。

关键创新：PHiSSG是HiGS的核心创新，能够在生成过程中保持空间和几何一致性，确保图节点与生成对象之间的一一映射，并支持递归布局优化。这一设计显著提升了生成的连贯性和合理性。

关键设计：在关键设计方面，HiGS采用了特定的损失函数来优化生成结果的布局合理性和风格一致性，同时在网络结构上实现了图神经网络的应用，以增强模型对空间关系的理解。通过这些设计，HiGS能够有效提升生成质量。

🖼️ 关键图片

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📊 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显著优于传统单阶段方法，具体表现为布局合理性提升了XX%，风格一致性提升了YY%，用户偏好评分提高了ZZ分，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

HiGS框架在游戏设计、电影制作和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提供更高的用户控制和灵活性，HiGS能够帮助创作者快速构建复杂的三维场景，提升创作效率。此外，该框架的可扩展性使其能够适应不同类型的场景生成需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 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.