[论文] SynCity 3000: Bootstrapping Scene-Scale 3D Diffusion

论文概要

研究领域: CV 作者: Paul Engstler, Iro Laina, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi 发布时间: 2026-07-06 arXiv: 2607.05392

中文摘要

本文提出SynCity 3000，一个能够生成全局一致且支持细粒度布局控制的3D场景框架。基于当前图像到3D生成器从单图生成复杂3D资产的能力，通过将生成器适配为卷积算子，将能力扩展到整个场景级别。使用新的合成数据引擎生成的场景级数据对模型进行微调，解决3D场景训练数据稀缺问题。卷积生成器应用于从用户提示生成的整个场景的轴测图像，产生任意规模和复杂度的3D场景。在多样提示和布局下，SynCity 3000生成大型、连贯且详细的场景，克服了先前3D场景生成方法的不足。

--- *自动采集于 2026-07-06*

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