复旦+字节团队联合开发轻量化3D场景生成技术BloomScene
轻量级的结构化3DGS
（映维网Nweon 2025年05月23日）随着虚拟现实应用的广泛应用，3D场景生成已成为一个新的挑战性研究前沿。3D场景具有高度复杂的结构，需要确保输出是密集的，连贯的，并包含所有必要的结构。目前大多数3D场景生成方法依赖于预训练的文本到图像扩散模型和单目深度估计器。然而，生成的场景占用了大量的存储空间，并且往往缺乏有效的正则化方法，导致几何扭曲。
在一项研究中，由复旦大学和字节跳动等机构组成的团队提出了BloomScene。这个轻量级的结构化3DGS用于跨模式场景生成，可以从文本或图像输入中创建多样化和高质量的3D场景。具体而言，研究人员提出了一种利用增量点云重建和3DGS生成连贯场景的跨模渐进场景生成框架。
另外，他们提出了一种基于层次深度先验的正则化机制，利用深度精度和平滑度的多级约束来增强生成场景的真实感和连续性。
最后，团队提出了一种结构化上下文导向的压缩机制，利用结构化哈希网格对无组织锚属性的上下文进行建模，从而显著消除了结构冗余并降低了存储开销。跨多个场景的综合实验表明，与多个基线相比，所提出框架具有显著的潜力和优势。
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