LatticeWorld：基于多模态指令的高效 3D 世界生成框架

由网易、北京航空航天大学、清华大学与香港城市大学联合研究团队提出，LatticeWorld 是一个面向复杂 3D 虚拟环境自动生成的新框架。它通过融合轻量级大型语言模型（LLM）与工业级渲染引擎，探索了一条从多模态指令到可交互 3D 场景的端到端生成路径。

• 论文：https://arxiv.org/pdf/2509.05263

该框架支持以文本描述和视觉输入（如草图、高度图）作为引导，自动构建包含动态智能体、具备高保真物理特性的大规模虚拟世界，已在游戏开发、具身 AI 训练和自动驾驶仿真等场景中展现出显著潜力。

最重要的是，在保持创意质量的前提下，LatticeWorld 将传统人工建模流程的生产效率提升超过 90 倍。

为什么需要自动化 3D 世界生成？

在具身智能、自动驾驶测试、元宇宙应用等领域，对高质量 3D 环境的需求持续增长。然而，当前主流方式仍依赖美术人员手工建模，存在三大瓶颈：

1. 成本高：构建一个中等复杂度的城市街区可能需数周人力；
2. 迭代慢：修改布局或调整光照条件需重新导出资源；
3. 扩展难：难以快速生成多样化、语义合理的场景变体。

尽管已有部分研究尝试用 AI 自动生成 3D 内容，但多数局限于静态几何或低物理保真度，无法满足真实任务需求。

LatticeWorld 的目标，正是解决这一“高真实性”与“高生成效率”难以兼顾的问题。

系统架构：连接语义理解与工业渲染

LatticeWorld 并非替代现有图形管线，而是作为上游智能层，嵌入到成熟的工业流程中。其核心设计思想是：用轻量模型做决策，用专业引擎做执行。

框架整体分为三个阶段：

1. 场景布局生成（Scene Layout Generation）

输入：文本指令（如“一片被雪山环绕的湖泊”）+ 视觉先验（如地形高度图或手绘草图）
处理：由训练好的多模态 LLM（LLML）解析输入，输出结构化符号表示（例如对象类别、相对位置、层级关系）
输出：转换为渲染引擎可读的布局张量（scene layout tensor），用于后续实例化

模型采用轻量级 LLaMA-2-7B 架构，经特定领域数据微调，在推理速度与语义准确性之间取得平衡。

2. 环境配置生成（Environment Configuration）

基于已生成的布局，进一步细化环境属性：

• 天气状态（晴天/雨天/雾）
• 光照方向与强度
• 材质分布（草地、砂石、水面）
• 动态智能体参数（类型、行为规则、初始状态）

此阶段由专用配置模型（LLMC）完成，确保语义一致性与物理合理性。

3. 渲染与运行时集成

将生成的布局与配置导入 Unreal Engine 5 等工业级引擎，完成最终资源绑定、光照烘焙与物理模拟设置。生成的世界支持：

• 实时渲染（60 FPS+）
• 高保真物理交互（NVIDIA PhysX）
• 多智能体自主行为（基于行为树或强化学习策略）

此外，用户可通过主控角色进入场景，与其他代理进行实时互动，适用于训练和测试闭环系统。

关键技术优势

✅ 支持多模态输入控制

不同于仅依赖文本提示的方法，LatticeWorld 允许用户通过多种方式表达意图：

• 文本描述定义语义内容；
• 高度图指定地形起伏；
• 手绘草图划定功能区域（如道路走向、建筑群落）；

这种灵活性显著提升了生成结果的可控性与实用性。

✅ 内置动态代理与交互逻辑

生成的环境中可包含多个具备感知与决策能力的智能体，支持预设行为模式，例如：

• 当主角进入警戒范围时触发追踪；
• 在开放区域执行巡逻任务；
• 根据天气变化调整移动策略。

这使得 LatticeWorld 不仅能生成“静态布景”，更能构建可用于算法验证的“活”的世界。

✅ 高效且可扩展的架构设计

• 轻量化模型驱动：使用 7B 级别 LLM 即可完成复杂语义解析，降低部署门槛；
• 模块化解耦：各生成阶段独立训练与替换，便于适配不同渲染后端；
• 兼容 OpenAI 接口标准：未来可接入其他兼容 API 的本地或云端模型服务。

实验评估：性能与效率双优

研究团队在多个基准任务上对 LatticeWorld 进行了全面测试，关键结果如下：

尤其值得注意的是，在“山地湖畔村落”“城市交叉路口”等复杂自然与城市场景中，LatticeWorld 能稳定生成语义合理、空间协调的结果，且无需后期人工修正。

应用场景展望

LatticeWorld 的潜力不仅限于单一领域，已在多个方向展现适用性：

• 游戏开发：快速生成关卡原型，加速内容迭代；
• AI 训练沙盒：为具身智能体提供多样化、可交互的训练环境；
• 自动驾驶仿真：按需构造极端交通场景，提升测试覆盖率；
• 城市规划辅助：结合地理数据生成可视化城市模型。

随着多模态理解与物理模拟技术的进步，这类“指令驱动”的世界生成系统有望成为下一代数字孪生基础设施的核心组件。