WorldGen 是一种先进的端到端 AI 系统，旨在通过单一文本提示生成风格统一、几何一致且可交互的 3D 虚拟世界。该技术结合了程序化推理与扩散生成模型，解决了传统生成方法在大范围场景中质量下降的问题，生成的场景范围可达 50×50 米并兼容主流游戏引擎。尽管尚处于研究阶段，WorldGen 展示了大幅降低 3D 内容创作门槛的潜力，朝着无需代码即可构建虚拟世界的愿景迈进。
从文本到沉浸式世界
想象一下，只需输入“卡通中世纪村庄”或“火星科幻基地”这样简单的提示词，几分钟内就能生成一个完全互动的 3D 世界。
这不仅仅是一张静态图片或一段视频，而是一个风格和主题高度统一的空间：火星基地里不会出现中世纪家具，村庄里也不会有现代建筑。更重要的是，这些世界在几何结构上是合理的，允许角色在其中自由漫游而不会被卡住。
WorldGen 正是将这一科幻构想变为现实的突破性研究。它不需要用户具备复杂的建模技能，即可创建视觉丰富且渲染高效的 3D 环境，适用于游戏、模拟和沉浸式社交场景。
核心技术：它是如何工作的？
WorldGen 并非单纯依赖单一技术，而是结合了程序化推理、基于扩散的 3D 生成以及对象感知场景分解。其生成过程可以分为以下几个关键阶段：
- 规划 (Planning)： 系统首先生成场景的图像，并进行程序化的粗模生成和导航网格（Navmesh）提取，为世界打下基础结构。
- 重建 (Reconstruction)： 利用图像到 3D 的基础模型，结合导航网格生成初始场景纹理。
- 分解 (Decomposition)： 使用加速的 AutoPartGen 技术提取场景部件，并对数据进行精细化处理。
- 优化 (Refinement)： 通过图像增强、网格优化模型和纹理模型，提升最终的视觉效果。
WorldGen 的目标是生成在几何上一致、在视觉上丰富，并且能够直接用于渲染的 3D 世界。
突破现有技术的局限
目前的许多方法虽然能从文本或图像生成 3D 场景，但通常受限于单一视点。
- 传统方法的弱点： 它们通常基于中心视点向外构建。虽然中心附近的几何形状和纹理质量很高，但在移动仅仅 3 到 5 米后，质量就会迅速下降。
- WorldGen 的优势： 它基于全局参考图像和完整布局进行调节。这使得它能够生成跨度达 50 x 50 米的完全纹理化场景，并始终保持风格和几何的完整性。
实际应用与未来展望
尽管 WorldGen 目前仍处于研究阶段，尚未向开发者开放，但它已经展示了巨大的应用潜力：
- 无缝集成： 生成的内容直接兼容 Unity 和 Unreal 等标准游戏引擎，无需额外的转换或复杂的渲染管道。
- 民主化创作： 它极大地降低了 3D 内容创作的复杂性和时间成本，让更多人有望在未来无需编写一行代码就能构建完整的虚拟世界。
研究团队目前正致力于解决现有模型的局限性，未来的版本计划支持更大的空间生成以及更低的生成延迟。