WonderZoom：多尺度3D世界生成
计算机视觉与模式识别
2025-12-11 v1 人工智能
图形学
摘要
我们提出了WonderZoom，一种从单张图像生成跨多个空间尺度的3D场景内容的新方法。现有的3D世界生成模型仍然局限于单尺度合成，无法在不同粒度上生成连贯的场景内容。根本挑战在于缺乏一种能够生成和渲染具有显著不同空间尺寸的内容的尺度感知3D表示。WonderZoom通过两项关键创新来解决这一问题：(1) 用于生成和实时渲染多尺度3D场景的尺度自适应高斯surfels，以及(2) 迭代生成更细尺度3D内容的渐进细节合成器。我们的方法使用户能够"缩放"到3D区域，并从景观到微观特征自回归地合成先前不存在的精细细节。实验表明，WonderZoom在质量和对齐方面显著优于最先进的视频和3D模型，实现了从单张图像进行多尺度3D世界创建。我们在https://wonderzoom.github.io/展示了生成的多尺度3D世界的视频结果和交互式查看器。
引用
@article{arxiv.2512.09164,
title = {WonderZoom: Multi-Scale 3D World Generation},
author = {Jin Cao and Hong-Xing Yu and Jiajun Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09164},
year = {2025}
}
备注
Project website: https://wonderzoom.github.io/ The first two authors contributed equally