LatticeWorld— 网易、清华等推出的多模态3D世界生成框架

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

网易人工智能

网易数帆多媒体智能生产力平台

39

查看详情

LatticeWorld是什么

latticeworld 是由网易联合香港城市大学、北京航空航天大学以及清华大学等机构共同研发的一个创新性多模态 3d 世界生成框架。该框架深度融合了大语言模型与工业级 3d 渲染引擎——虚幻引擎 5（unreal engine 5, ue5），能够基于文本描述和视觉指令，快速构建出具备高动态环境、真实物理模拟和实时渲染能力的大规模交互式 3d 虚拟世界。整个系统由三大核心模块组成：场景布局生成、环境配置生成以及程序化渲染管线。相较于传统人工建模方式，latticeworld 的创作效率提升了超过 90 倍，且生成质量优异，未来有望广泛应用于游戏、影视、虚拟现实等多个领域。

LatticeWorld的主要功能

• 高效生成3D虚拟世界：通过自然语言或图像输入，迅速创建包含复杂动态环境、真实物理行为和高质量实时渲染的交互式 3D 场景，显著提升内容生产速度。
• 多样化场景支持：可生成包括郊区、荒野等多种类型的 3D 环境，适应不同行业和应用场景的需求。
• 构建动态交互生态：自动生成智能体的相关配置信息，如角色类型、数量、行为状态及空间分布，使虚拟世界更具生命力和互动性。
• 多模态输入兼容：支持文本提示与视觉参考图等多种输入形式，用户可根据实际需求灵活选择，确保输出结果更贴合预期。

LatticeWorld的技术原理

• 多模态输入解析：利用文本与图像双重输入，将用户的创意意图转化为结构化的符号化场景布局与环境参数，为后续生成流程提供语义基础。
• 符号序列化场景表示法：将三维空间布局抽象为符号矩阵，例如用 F 表示森林区域，W 表示水域等，再将该矩阵序列化为字符串，供大语言模型处理，同时保留空间拓扑关系。
• 多模态视觉融合机制：采用预训练的 CLIP 模型提取视觉特征，并通过定制的多层 CNN 投影网络将其映射至词嵌入空间。结合三阶段训练策略——CLIP 微调、持续预训练与端到端微调，实现视觉指令与布局生成的高效协同优化。
• 分层场景属性体系：设计双层级属性结构，上层控制全局特征（如地形类型、季节、天气），下层管理细节参数（如材质、密度、朝向、位置），保障语义一致性并避免参数冲突。
• 程序化渲染流水线：通过场景布局解码器将符号矩阵转换为二值掩码图并进行尺寸适配与过渡处理；环境配置转译系统则将 JSON 格式的配置数据转换为虚幻引擎可识别的原生格式，精准控制物体与智能体的各类属性。

LatticeWorld的项目地址

• arXiv技术论文：https://www.php.cn/link/a908989e899dc4f8273b76094426e9fe

LatticeWorld的应用场景

• 游戏开发：快速构建游戏原型中的地形、建筑、植被等元素，大幅缩短前期开发周期。
• 影视制作：高效搭建外星景观、古代城市场景等复杂虚拟布景，减少实体搭建成本与时间。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：打造沉浸式虚拟空间，应用于虚拟旅游、教育培训等场景，增强用户体验。
• 城市规划：快速生成城市数字孪生模型，涵盖道路、建筑、绿地等要素，辅助规划决策。
• 教育与培训：构建虚拟实验室、历史还原场景等教学环境，提供直观、互动的学习体验。

以上就是LatticeWorld— 网易、清华等推出的多模态3D世界生成框架的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！