随着虚拟现实、自动驾驶和智能城市建设等领域的快速发展，三维语义场景生成技术正成为计算机视觉和图形学研究热点。传统大规模3D场景的生成多依赖于体素（Voxel）表示，虽然具有直观的三维格网结构，但存在内存消耗大、分辨率受限以及难以灵活编辑的缺点。近年来，基于原语（Primitive-based）的生成方法因其结构简单、表达高效且易于操作的优势，逐渐引起学术界和工业界的广泛关注。基于原语的表示方式将3D场景拆解为基本的几何形状单元，如立方体、圆柱体、球体等，用以表达场景中的语义实体。这样的分解不仅极大地降低了场景表示的复杂度，还方便了对单个物体的独立控制和编辑，使生成过程更具可控性和灵活性。传统体素方法受限于固定分辨率，难以实现高精度细节处理，而原语表示则能通过组合与调整基础形状实现形态的多样化，适应不同的应用需求。
近期发表于2025年6月的研究成果PrITTI提出了一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）的创新框架，专注于利用原语来生成可组合、可控且可编辑的3D语义场景布局。该方法采用混合表示策略，将地面表面建模为栅格格式，而将场景中的物体使用向量化的三维原语表示，并在潜在空间中构建结构化编码。这样既保留了地面空间的细节表达，也保证了对象表示的紧凑和灵活。PrITTI通过稳定的Cholesky分解参数化方法，联合编码了单个对象的大小和方向，有效解决了对象姿态编码中的不确定性问题，从根本上提升了生成场景的精度和稳定性。 实验部分，基于KITTI-360数据集的结果显示，PrITTI相比传统基于体素的基线模型，不仅在生成质量上取得明显提升，同时在内存使用上实现了大幅减少，降低达三倍。这种内存效率的提升，极大地拓展了该技术在资源受限环境或大规模模型训练中的应用潜力。
此外，PrITTI支持对场景中单独实例对象的直接操控，允许用户根据需求对物体位置、形状和方向灵活调整，展现了极高的编辑自由度，满足专业设计与交互式应用需求。 基于原语的生成方法天然契合现实中场景构建的语义需求，通过精准表示并操控个别语义单元，能够显著提升下游任务的表现，例如场景修补（Inpainting）、场景扩展（Outpainting）以及写实街景合成等。在自动驾驶领域，准确且可控的3D语义布局生成有助于模拟更多复杂道路环境，提高感知与决策模块的鲁棒性。虚拟现实和游戏中，用户可以利用该技术快速构造丰富多样的三维场景，支持更自然的人机交互体验。城市规划与建筑设计上，设计师能够通过修改基础原语元素，高效实现方案的迭代和视觉化评估。 从技术角度来看，PrITTI框架的成功得益于潜在扩散模型和结构化编码的融合应用。
潜在扩散模型在高维生成任务中表现出色，能够捕捉数据分布的复杂性并生成多样化的样本。将该模型与原语向量化表示结合，同时对地面信息采用栅格化处理，充分发挥了各自优势，实现了高效且信息丰富的场景表达。这一思路未来有望扩展到更多三维生成领域，如对象重建、场景理解及交互式编辑，并结合多模态数据融合，实现更加智能的内容创作流程。 然而，当前基于原语的生成技术仍面临挑战。首先，如何提升原语表达的细节丰富度，使生成场景更趋近真实世界，仍需深入研究更复杂的组合与形状表示方式。其次，场景中动态对象的建模与交互尚待完善，赋予三维场景更多动态特性是未来发展方向。
此外，跨域通用性和数据标注成本也是限制技术广泛应用的瓶颈。针对这些问题，学界可结合无监督学习、自监督方法和迁移学习，进一步推动场景生成质量和效率的提升。 总结而言，基于原语的可控可编辑3D语义场景生成技术代表了三维内容创作的一个重要趋势。其在表达效率、编辑灵活性及应用适应性上的优势，为虚拟现实、机器人感知以及智能城市等多个领域带来了新的可能性。PrITTI作为当前的先进代表，展示了潜在扩散模型与原语表示的强大潜力，既在理论上提供了创新的表示与生成框架，也在实际应用中提供了高效实用的解决方案。未来，随着算法优化和计算资源的提升，这一思路将助力实现更加智能、灵活且高质量的3D场景生成，推动智能视觉系统迈向新高度。
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