Causal Reasoning Elicits Controllable 3D Scene Generation

📄 arXiv: 2509.15249v1 📥 PDF

作者: Shen Chen, Ruiyu Zhao, Jiale Zhou, Zongkai Wu, Jenq-Neng Hwang, Lei Li

分类: cs.GR, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

CausalStruct：利用因果推理实现可控3D场景生成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景生成 因果推理 大型语言模型 物理约束 空间布局

📋 核心要点

  1. 现有3D场景生成方法难以建模对象间的复杂逻辑依赖和物理约束，导致场景真实感不足。
  2. CausalStruct通过构建因果图，利用LLM推理对象间的因果关系，并进行因果干预，从而优化场景布局。
  3. 实验表明，CausalStruct能生成具有更强逻辑连贯性、更真实空间交互和更好适应性的3D场景。

📝 摘要（中文）

现有的3D场景生成方法难以建模对象之间复杂的逻辑依赖和物理约束，限制了它们适应动态和真实环境的能力。我们提出了CausalStruct，一个将因果推理嵌入到3D场景生成中的新框架。利用大型语言模型（LLM），我们构建了因果图，其中节点表示对象和属性，而边编码因果依赖和物理约束。CausalStruct通过强制因果顺序来确定对象的放置顺序，并应用因果干预来根据物理驱动的约束调整空间配置，从而迭代地细化场景布局，确保与文本描述和真实世界动态的一致性。精细化的场景因果图为后续的优化步骤提供信息，采用比例-积分-微分（PID）控制器来迭代调整对象的大小和位置。我们的方法使用文本或图像来指导3D场景中的对象放置和布局，利用3D高斯溅射和分数蒸馏采样来提高形状精度和渲染稳定性。大量实验表明，CausalStruct生成的3D场景具有增强的逻辑连贯性、真实的 spatial 交互和强大的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景生成方法在处理对象之间的复杂关系（例如，逻辑依赖和物理约束）时存在困难。这导致生成的场景缺乏真实感和可控性，难以适应动态变化的环境。现有方法通常难以保证场景中对象放置的合理性，以及对象之间交互的物理正确性。

核心思路：CausalStruct的核心思路是将因果推理融入到3D场景生成过程中。通过构建场景中对象及其属性的因果图，并利用大型语言模型（LLM）进行推理，该方法能够显式地建模对象之间的依赖关系和物理约束。通过因果干预，可以调整场景布局，确保其与文本描述和真实世界物理规律的一致性。

技术框架：CausalStruct的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 因果图构建：利用LLM从文本或图像输入中提取场景中对象及其属性，并构建描述它们之间因果依赖和物理约束的因果图。2) 场景布局优化：通过强制因果顺序来确定对象的放置顺序，并应用因果干预来调整空间配置，确保场景布局的合理性和物理正确性。3) 迭代优化：利用PID控制器迭代调整对象的大小和位置，以进一步优化场景布局。4) 渲染：使用3D高斯溅射和分数蒸馏采样来提高形状精度和渲染稳定性。

关键创新：CausalStruct的关键创新在于将因果推理引入到3D场景生成中。与现有方法相比，CausalStruct能够显式地建模对象之间的复杂关系，并利用因果干预来优化场景布局，从而提高生成场景的真实感和可控性。现有方法通常依赖于数据驱动的模式学习，难以捕捉对象之间的因果关系。

关键设计：CausalStruct的关键设计包括：1) 使用LLM构建因果图，利用其强大的推理能力来建模对象之间的关系。2) 采用PID控制器进行迭代优化，以精确调整对象的大小和位置。3) 结合3D高斯溅射和分数蒸馏采样，提高渲染质量和稳定性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了CausalStruct的有效性。实验结果表明，CausalStruct生成的3D场景具有增强的逻辑连贯性、真实的 spatial 交互和强大的适应性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但整体而言，该方法在3D场景生成方面取得了显著的提升。

🎯 应用场景

CausalStruct具有广泛的应用前景，包括虚拟现实、游戏开发、机器人仿真、自动驾驶等领域。它可以用于生成逼真的3D场景，为用户提供沉浸式的体验。此外，该方法还可以用于训练机器人和自动驾驶系统，使其能够在复杂的环境中进行交互和导航。未来，CausalStruct有望成为3D内容生成的重要工具。

📄 摘要（原文）

Existing 3D scene generation methods often struggle to model the complex logical dependencies and physical constraints between objects, limiting their ability to adapt to dynamic and realistic environments. We propose CausalStruct, a novel framework that embeds causal reasoning into 3D scene generation. Utilizing large language models (LLMs), We construct causal graphs where nodes represent objects and attributes, while edges encode causal dependencies and physical constraints. CausalStruct iteratively refines the scene layout by enforcing causal order to determine the placement order of objects and applies causal intervention to adjust the spatial configuration according to physics-driven constraints, ensuring consistency with textual descriptions and real-world dynamics. The refined scene causal graph informs subsequent optimization steps, employing a Proportional-Integral-Derivative(PID) controller to iteratively tune object scales and positions. Our method uses text or images to guide object placement and layout in 3D scenes, with 3D Gaussian Splatting and Score Distillation Sampling improving shape accuracy and rendering stability. Extensive experiments show that CausalStruct generates 3D scenes with enhanced logical coherence, realistic spatial interactions, and robust adaptability.