💡
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
斯坦福团队提出的“场景语言”将自然语言转化为三维场景，结合程序语言、自然语言和神经网络，显著提升了AI生成和编辑3D场景的能力，展现了在游戏和建筑设计等领域的创新潜力。
🎯
关键要点
- 斯坦福团队提出的场景语言将自然语言转化为三维场景。
- 场景语言结合程序语言、自然语言和神经网络，提升了AI生成和编辑3D场景的能力。
- 场景语言能够理解人类描述并转化为三维场景，具备编辑功能。
- 用户可以通过简单指令调整场景中的元素，如物体位置和风格。
- 场景语言支持多种渲染方式，能够生成动态场景。
- 场景语言的核心在于程序语言、自然语言和神经网络的融合。
- 与传统方法相比，场景语言在用户偏好测试中表现优异，准确率显著提高。
- 该研究展示了AI理解和创造3D世界的新可能性，期待在游戏和建筑设计领域的应用。
➡️
