三维场景生成：综述

主要观点总结

本文综述了三维场景生成方法的最新研究进展，将其划分为四大类型：程序生成、基于神经三维表达的产生、基于图像的产生和基于视频的产生。分析了各类方法的核心范式和技术权衡，并回顾了在场景编辑、人-场交互、具身智能、机器人和自动驾驶等下游任务中的应用。同时梳理了常见的三维场景表达方式、数据集与评估协议，指出了当前在生成能力、可控性与真实感方面的限制。最后探讨了未来的发展方向，包括更高保真度、具物理意识和交互性的生成方法，以及感知-生成一体化的模型。

关键观点总结

关键观点1: 三维场景生成的目标

构建具备空间结构、语义信息和视觉真实感的三维环境，作为计算机视觉领域的重要基石，支撑着包括沉浸式影视制作、开放世界游戏设计、建筑可视化、增强/虚拟现实（AR/VR）、机器人仿真和自动驾驶等在内的众多应用场景。

关键观点2: 三维场景生成的挑战

规模挑战、结构复杂性挑战、数据稀缺性挑战和精细控制挑战等。

关键观点3: 本文综述的主要贡献

系统梳理了三维场景生成领域的最新研究进展，将现有方法归类为四大类型，并分析了各类方法的核心范式与技术权衡。回顾了在场景编辑、人-场交互、具身智能、机器人与自动驾驶等下游任务中的应用。梳理了常见的三维场景表达方式、数据集与评估协议，并指出了当前在生成能力、可控性与真实感方面的限制。探讨了未来的发展方向。

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