群核科技开源3D场景生成模型SpatialGen，一句话生成可交互的3D室内设计。

一、产品介绍

群核科技（Manycore Research）作为3D视觉计算领域的创新者，近期开源了SpatialGen-1.0——首个支持语义布局到多模态3D场景的生成式模型。该模型通过多视角扩散架构，实现了从单张设计草图或文本描述到可交互3D场景的端到端生成，解决了传统工作流中建模周期长、多软件协作效率低的痛点。

技术差异化亮点：

• ? 跨模态对齐：同步生成RGB图像、法线贴图、深度图及语义分割图（如图1）
• ? 布局约束优化：基于SpatialLM的语义理解技术确保空间逻辑一致性
• ⚡️ 分布式推理加速：集成DiffSplat渲染引擎，推理速度较传统方案提升200%

二、技术讲解

2.1 核心架构

SpatialGen采用级联扩散模型（Cascaded Diffusion Pipeline）：

1. 语义编码层：将输入图像/文本编码为3D布局向量
2. 多视角扩散模块：基于Stable Diffusion 2.1微调，并行生成100+视角数据
3. 跨模态融合器：通过TAESD技术实现四模态数据空间对齐

2.2 训练策略

• 数据集：SpatialGen-Testset含48个标准房间布局，覆盖住宅/商业场景
• 增强技术：采用Progressive Latent Distillation提升小样本泛化能力
• 损失函数：结合CLIP语义约束与LPIPS视觉保真度优化

# 典型推理流程（摘自官方脚本）pipe = SpatialGenDiffusionPipeline.from_pretrAIned(    "manycore-research/SpatialGen-1.0",     torch_dtype=torch.float16)scene_data = pipe(    prompt="现代客厅，L形沙发，落地窗",     num_inference_steps=30,    output_type="multimodal"  # 同时输出四模态数据)

三、实战使用

3.1 环境部署

硬件要求：NVIDIA GPU (≥24GB VRAM) + CUDA 12.1

# 创建虚拟环境（实测Python 3.10兼容性最佳）git clone https://GitHub.com/manycore-research/SpatialGen.gitcd SpatialGenpython -m venv .venv && source .venv/bin/activatepip install -r requirements.txt

3.2 场景生成案例

案例1：图像转3D场景

# 输入布局图生成全景场景bash scripts/infer_spatialgen_i2s.sh \    --input_img bedroom_layout.png \    --output_dir 3d_scene

输出效果：生成100+视角的RGB/深度/法线序列，支持Blender直接导入

案例2：文本转交互场景

# 通过文本描述生成可交互场景bash scripts/infer_spatialgen_t2s.sh \    --prompt "极简主义办公室，胡桃木书桌，弧形落地灯" \    --enable_vr  # 启用WebGL交互模式

文本转交互场景

某设计团队实测：生成1个标准办公场景仅需8分钟，较传统工作流效率提升3倍

四、性能基准

五、访问地址

? https://huggingface.co/manycore-research/SpatialGen-1.0

? https://github.com/manycore-research/SpatialGen

技术前瞻：据群核研究院透露，下一代模型将集成NeRF动态光照重建，支持实时材质编辑，预计2026年Q1发布测试版。

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