Sceniris：快速程序化场景生成框架
机器人学
2025-12-19 v1 计算机视觉与模式识别
图形学
摘要
合成 3D 场景对于开发物理 AI 和生成模型至关重要。现有的程序化生成方法往往处理器吞吐量低，导致大规模数据集创建成为重要瓶颈。本文我们引入 Sceniris，一个高度高效的程序化场景生成框架，能够快速生成大规模的、无碰撞的场景变体。Sceniris 还提供可选的机器人可达性检查，为机器人任务提供可操作的场景。Sceniris 通过解决 Scene Synthesizer prior 方法的主要性能瓶颈而被设计以实现最大效率。利用批量采样和来自 cuRobo 的更快碰撞检测，Sceniris 相较于 Scene Synthesizer 至少实现了 234 倍的加速。Sceniris 还将 prior work 中可用的对象级空间关系扩展，以支持多样化的场景需求。我们的代码已发布于 https://github.com/rai-inst/sceniris
引用
@article{arxiv.2512.16896,
title = {Sceniris: A Fast Procedural Scene Generation Framework},
author = {Jinghuan Shang and Harsh Patel and Ran Gong and Karl Schmeckpeper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.16896},
year = {2025}
}
备注
Code is available at https://github.com/rai-inst/sceniris