SpatialGen

给个布局，自动生成逼真3D室内场景

SpatialGen 是一个基于布局引导的 3D 室内场景生成框架，来自 3DV 2026 论文。它解决的核心问题是：如何从简单的 2D 布局（如房间平面图或物体边界框）自动生成完整、逼真的 3D 室内场景。传统方法要么依赖手工建模，要么生成结果缺乏空间一致性。SpatialGen 通过结合多视角扩散模型（MVD）与布局条件，能够根据用户指定的物体位置和大小，生成具有合理空间关系和视觉质量的 3D 场景。其核心能力包括：输入布局即可生成多视角一致的场景图像，并进一步重建为 3D 表示；支持灵活编辑布局，快速迭代场景设计；为室内设计、游戏开发、AR/VR 等应用提供自动化内容生成方案。项目处于早期阶段，代码已开源，但文档和生态尚待完善。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 413

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队manycore-research

所属国家

官网地址https://manycore-research.github.io/SpatialGen

GitHubhttps://github.com/manycore-research/SpatialGen

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，提供在线演示页面，可免费体验。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型image-generation,layout,mvd

GitHub 星标★ 413

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-08-24 00:00:00

最近更新2026-09-02 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数5

使用教程

核心亮点

布局引导生成，用户可精确控制物体位置和大小，避免随机摆放
基于多视角扩散模型，生成场景在多视角下保持几何和外观一致性
论文来自 3DV 2026，方法新颖，代码开源，便于二次开发

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
生成场景的精细度和复杂布局支持可能有限

适用场景

室内设计快速概念建模与方案预览
游戏或虚拟现实中的场景自动生成
机器人仿真环境构建

替代项目

DiffuScene、3D-Front、SceneScape

项目介绍

SpatialGen 是数字人3D领域的开源项目，由 manycore-research 开发，2025 年首次发布。

它收录于数字人3D分类，该分类目前共有 272 个项目，GitHub 星标数为 413。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-02。MIT许可证，提供在线演示页面，可免费体验。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：室内设计快速概念建模与方案预览。同类可对比的替代方案包括 DiffuScene、3D-Front、SceneScape。

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