# 三维场景生成

DistScene 提出一种从单张图像生成可分解三维场景的框架，把环境与多个独立物体在共享场景坐标系中联合生成，再在局部空间细化每个物体，并通过自动合成渲染场景把预训练物体生成先验蒸馏到场景生成中；在室内与室外基准上，其场景级空间一致性优于所评估的基线。

DistScene 提出一种从单张图像生成可分解三维场景的框架，把环境与多个独立物体在共享场景坐标系中联合生成，再在局部空间细化每个物体，并通过自动合成渲染场景把预训练物体生成先验蒸馏到场景生成中；在室内与室外基准上，其场景级空间一致性优于所评估的基线。

Mira-Scene 提出一种组合式单图三维场景重建框架，用像素对齐的规范坐标图（CCM）与单目几何估计得到的场景点云图（PCM）构成稠密且有界的对应关系，再通过鲁棒几何对齐恢复物体变换，并用多模态扩散 Transformer 联合生成物体几何与 CCM；在室内、室外、合成与真实场景上，其布局精度优于强基线，在 BlendSwap 上相对 SAM3D 取得 39.8% 的 3D-IoU 与 16.5% 的 2D-IoU 相对提升，且仅使用有限的开源训练数据。

Mira-Scene 提出一种组合式单图三维场景重建框架，用像素对齐的规范坐标图（CCM）与单目几何估计得到的场景点云图（PCM）构成稠密且有界的对应关系，再通过鲁棒几何对齐恢复物体变换，并用多模态扩散 Transformer 联合生成物体几何与 CCM；在室内、室外、合成与真实场景上，其布局精度优于强基线，在 BlendSwap 上相对 SAM3D 取得 39.8% 的 3D-IoU 与 16.5% 的 2D-IoU 相对提升，且仅使用有限的开源训练数据。