摘要：以下内容来自小六的机器人AI学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容

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【Sketch2Scene: Automatic Generation of Interactive 3D Game Scenes from User’s Casual Sketches】

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项目主页: Sketch2Scene

3D内容生成是许多计算机图形学应用的核心，包括视频游戏、电影制作、虚拟和增强现实等。本文提出了一种新颖的基于深度学习的方法，从用户的手绘草图等随意提示中自动生成可交互和可玩的3D游戏场景。基于草图的输入为内容创作过程中传达用户的设计意图提供了自然、便捷的途径。为了避免学习(即缺乏3D场景的大量训练数据)中的数据不足的挑战，我们的方法利用预训练的2D去噪扩散模型生成场景的2D图像作为概念指导。我们采用等距投影模式，在获取场景布局的同时，分解出未知的相机位姿。从生成的等距图像中，我们使用预训练的图像理解方法将图像分割成有意义的部分，如离地物体、树木和建筑物，并提取2D场景布局。这些片段和布局随后被输入到过程内容生成( PCG )引擎中，如3D视频游戏引擎像Unity或Unreal一样，创建3D场景。生成的3D场景可以无缝地集成到游戏开发环境中，并且易于播放。大量的测试结果表明，我们的方法可以有效地生成高质量的交互式3D游戏场景，并且布局契合用户的意图。

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来源：计算机视觉life