Sceniris: A Fast Procedural Scene Generation Framework

📄 arXiv: 2512.16896v1 📥 PDF

作者: Jinghuan Shang, Harsh Patel, Ran Gong, Karl Schmeckpeper

分类: cs.RO, cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-12-18

备注: Code is available at https://github.com/rai-inst/sceniris

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Sceniris：一种快速程序化场景生成框架，加速物理AI和生成模型开发。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 程序化场景生成 物理AI 机器人学习 碰撞检测 批量采样

📋 核心要点

  1. 现有程序化场景生成方法吞吐量低，严重制约了物理AI和生成模型数据集的扩展。
  2. Sceniris通过批量采样和更快的碰撞检测，显著提升了场景生成的效率，并扩展了对象空间关系。
  3. 实验表明，Sceniris相比Scene Synthesizer实现了至少234倍的加速，大幅提升了场景生成速度。

📝 摘要（中文）

合成3D场景对于开发物理人工智能和生成模型至关重要。现有的程序化生成方法通常输出吞吐量较低，这在扩展数据集创建方面造成了显著的瓶颈。本文介绍了一种高效的程序化场景生成框架Sceniris，用于快速生成大规模、无碰撞的场景变体。Sceniris还提供可选的机器人可达性检查，为机器人任务提供可操作的场景。Sceniris通过解决先前方法Scene Synthesizer的主要性能限制来实现最大效率。通过利用批量采样和cuRobo中更快的碰撞检测，Sceniris比Scene Synthesizer实现了至少234倍的加速。Sceniris还扩展了先前工作中可用的对象级空间关系，以支持多样化的场景需求。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有程序化场景生成方法速度慢的问题。现有方法在生成大规模数据集时，由于吞吐量低，成为物理AI和生成模型开发的瓶颈。此外，现有方法在对象空间关系方面存在局限性，难以满足多样化的场景需求。

核心思路：论文的核心思路是通过优化采样和碰撞检测过程来提高场景生成速度。具体来说，利用批量采样来并行处理多个场景，并采用cuRobo中更快的碰撞检测算法来加速碰撞检测过程。同时，扩展对象级的空间关系，以支持更丰富的场景配置。

技术框架：Sceniris框架主要包含以下几个模块：1) 场景描述模块：定义场景中对象的属性和空间关系。2) 采样模块：根据场景描述，批量采样对象的位置和姿态。3) 碰撞检测模块：使用cuRobo进行快速碰撞检测，排除碰撞的场景配置。4) 可达性检测模块（可选）：检查生成的场景是否适合机器人操作。5) 场景输出模块：将生成的场景以3D模型或其他格式输出。

关键创新：Sceniris的关键创新在于：1) 采用批量采样，显著提高了场景生成的并行度。2) 利用cuRobo进行快速碰撞检测，大幅降低了碰撞检测的计算成本。3) 扩展了对象级的空间关系，支持更复杂的场景配置。与现有方法相比，Sceniris在速度和灵活性方面都有显著提升。

关键设计：Sceniris的关键设计包括：1) 批量采样数量的选择，需要在并行度和内存消耗之间进行权衡。2) cuRobo碰撞检测算法的参数设置，需要根据场景的复杂程度进行调整。3) 对象空间关系的定义，需要根据具体的应用场景进行设计。4) 可达性检测模块的实现，可以采用不同的机器人运动规划算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Sceniris通过批量采样和cuRobo加速碰撞检测，实现了显著的性能提升。实验结果表明，Sceniris相比于Scene Synthesizer，在场景生成速度上实现了至少234倍的加速。这一显著的加速使得生成大规模、多样化的3D场景数据集成为可能，为物理AI和生成模型的发展提供了有力支持。

🎯 应用场景

Sceniris可广泛应用于物理AI、机器人学习、生成模型等领域。它可以用于生成大规模的训练数据集，加速模型的训练和泛化能力。此外，Sceniris还可以用于机器人任务规划和仿真，帮助机器人更好地理解和操作真实世界。未来，Sceniris有望成为物理AI和机器人领域的重要工具。

📄 摘要（原文）

Synthetic 3D scenes are essential for developing Physical AI and generative models. Existing procedural generation methods often have low output throughput, creating a significant bottleneck in scaling up dataset creation. In this work, we introduce Sceniris, a highly efficient procedural scene generation framework for rapidly generating large-scale, collision-free scene variations. Sceniris also provides an optional robot reachability check, providing manipulation-feasible scenes for robot tasks. Sceniris is designed for maximum efficiency by addressing the primary performance limitations of the prior method, Scene Synthesizer. Leveraging batch sampling and faster collision checking in cuRobo, Sceniris achieves at least 234x speed-up over Scene Synthesizer. Sceniris also expands the object-wise spatial relationships available in prior work to support diverse scene requirements. Our code is available at https://github.com/rai-inst/sceniris