群核科技--SpatialGen

群核科技 SpatialGen：重新定义 3D 场景生成与 AI 视频创作

一、引言：空间智能时代的来临

随着人工智能技术的持续演进，从文本生成到图像创作，AI 的能力边界不断扩展。然而，当我们将视角转向三维空间时，AI 的表现仍然存在明显局限。当前的 AI 系统大多局限于处理二维数据，如文本、图像和视频，而在理解和生成三维空间结构方面进展缓慢(1)。这一差距在 AI 视频生成领域尤为明显，尽管技术日新月异，但时空一致性问题仍然是制约行业迈向商业化应用的关键瓶颈(34)。

2025 年 8 月 25 日，群核科技在其首届技术开放日 (TechDay) 上正式发布了空间生成模型 SpatialGen 和新一代空间语言模型 SpatialLM 1.5，标志着空间智能领域的重大突破(1)。这两款模型不仅代表了群核科技在 3D 室内场景认知与生成领域的最新研究成果，更为整个行业带来了全新的技术范式，有望从根本上解决 AI 视频生成中的时空一致性难题(24)。

本文将深入探讨 SpatialGen 的技术架构、应用场景及发展前景，为技术专业人士和企业管理者提供全面的技术分析和商业洞察。

二、群核科技与空间智能战略

2.1 群核科技的行业定位

群核科技作为 “杭州六小龙” 之一，是中国领先的空间智能技术提供商，旗下拥有全球最大的空间设计平台酷家乐(1)。公司以 “让空间设计更简单” 为使命，专注于 3D 设计、家居家装和空间智能领域的技术创新(2)。截至 2025 年 6 月 30 日，群核科技已拥有包含超过 4.41 亿个 3D 模型及超过 5 亿个结构化 3D 空间场景的庞大数据库，为其空间智能技术研发提供了坚实的数据基础(1)。

2.2 空间智能飞轮战略

群核科技构建了 “空间编辑工具 - 空间合成数据 - 空间大模型” 的空间智能飞轮战略，形成了一个良性循环的技术生态(1)：

1. 工具沉淀数据：通过酷家乐等设计工具收集用户生成的 3D 设计数据

2. 数据加速模型训练：利用海量数据训练空间理解和生成模型

3. 模型提升工具体验：将模型能力集成到设计工具中，提升用户体验

4. 工具广泛应用沉淀更多数据：优质工具吸引更多用户，进一步丰富数据资产

这一战略使群核科技能够持续积累竞争优势，在空间智能领域保持领先地位。

2.3 开源战略与技术生态建设

群核科技从 2018 年就开始启动开源战略，逐步开放其在数据和算法上的能力(1)。公司联合创始人兼董事长黄晓煌在技术开放日上表示：“对于中国这一代企业家来说，拥抱开源能够发挥更大价值。我们一直坚信，只要你的技术有价值，同时赛道蓬勃发展，在里面一定能够分到一杯羹。”(1)

这一开源理念已经在实践中得到验证。2025 年 3 月，群核科技开源的空间理解模型 SpatialLM 1.0 迅速登上 Hugging Face 趋势榜前三，目前已有初创企业基于其代码和架构训练出自有模型，验证了开源模式的技术辐射力(1)。

三、SpatialGen 技术架构与创新

3.1 技术定位与核心能力

SpatialGen 是一款基于扩散模型架构的多视角图像生成模型，专注于 “生成与呈现” 领域(1)。与传统的 2D 图像生成模型不同，SpatialGen 能够根据文字描述、参考图像以及 3D 空间布局，生成具有时空一致性的多视角图像，并进一步生成 3D 高斯 (3DGS) 场景，支持渲染出可自由漫游的视频(24)。

SpatialGen 的核心优势在于其对三维空间结构的理解和生成能力，能够确保生成的多视角图像在不同镜头下保持准确的空间属性和物理关系，从而解决了传统 AI 视频生成中普遍存在的时空不一致问题(1)。

3.2 技术架构详解

SpatialGen 的技术架构主要由以下几个关键部分组成：

3.2.1 多视角扩散模型

SpatialGen 基于扩散模型架构，但进行了创新性改进以适应 3D 空间生成任务(2)。传统的扩散模型主要用于 2D 图像生成，而 SpatialGen 的多视角扩散模型能够同时处理多个相机视角的图像生成任务，确保不同视角之间的一致性(6)。

3.2.2 3D 空间理解模块

SpatialGen 能够理解 3D 空间布局信息，包括房间结构、家具摆放等空间关系(4)。这一能力使其能够生成符合物理规律的 3D 场景，避免了传统 2D 生成模型在转换为 3D 时常见的透视错误和空间逻辑混乱问题(24)。

3.2.3 3D 高斯重建模块

SpatialGen 支持将生成的多视角图像转换为 3D 高斯点云 (3DGS) 表示，这是一种高效的场景表示方式，能够保留丰富的几何和外观信息(2)。3D 高斯点云可以进一步用于生成可交互的 3D 场景和漫游视频(6)。

3.2.4 视频渲染与后处理模块

SpatialGen 能够将 3D 高斯点云渲染成高质量的视频序列，同时进行必要的后处理以提升视觉质量和时空连贯性(2)。这一模块确保了最终生成的视频具有电影级的视觉效果。

3.3 技术工作流程

SpatialGen 的工作流程主要包括以下几个步骤：

1. 3D 空间布局输入：用户提供 3D 空间布局，可以是文本描述、草图或现有 3D 模型(2)。

2. 相机视角采样：系统根据输入的 3D 布局，在空间中自动采样多个相机视角，覆盖感兴趣的区域(2)。

3. 视角投影转换：对于每个采样的相机视角，将 3D 布局转换为对应的 2D 语义图和深度图(2)。

4. 多视角图像生成：将 2D 语义图、深度图与用户提供的文本描述和参考图像一起，通过多视角扩散模型生成每个视角对应的 RGB 图像(2)。

5. 3D 高斯重建：将生成的多视角图像通过 3D 重建算法转换为 3D 高斯点云表示(2)。

6. 视频渲染与漫游：将 3D 高斯点云渲染成可自由漫游的视频，用户可以在生成的 3D 场景中自由移动视角(1)。

这一工作流程展示了 SpatialGen 如何将 2D 生成能力与 3D 空间理解相结合，实现从文本到可交互 3D 场景的完整路径。

3.4 数据集与训练方法

SpatialGen 的训练得益于群核科技庞大的 3D 场景数据集，包括：

数据集 (年份)	来源	场景数	物体数	图像类型
SUN R-GBD (2015)	真实	-	59K	透视图
ScanNet (2017)	真实	1,513	36K	普通视频
Matterport3D (2017)	真实	90	41K	全景图
ScanNet++ v2 (2024)	真实	1,006	111K	普通视频
Structured3D(2020)	合成	3,500	150K	全景图
Hypersim (2021)	合成	416	58K	普通视频
SpatialGen (2025)	合成	12,328	1M	全景视频

这些数据集涵盖了真实场景和合成场景，为 SpatialGen 提供了丰富的训练样本。特别值得注意的是，群核科技自己构建的 SpatialGen 数据集 (2025) 包含了 12,328 个合成场景和超过 100 万个物体，为模型提供了多样化的训练数据(1)。

在训练方法上，SpatialGen 采用了多任务学习策略，同时优化图像生成质量、视角一致性和 3D 结构连贯性(6)。这种方法确保了模型能够同时满足视觉质量和空间一致性的要求。

3.5 技术优势分析

SpatialGen 相比现有技术具有以下几个显著优势：

1. 大规模、高质量训练数据集：基于群核科技海量的 3D 场景数据，SpatialGen 能够学习到丰富的空间结构和物体关系知识，生成的场景更加真实和合理(2)。

2. 灵活视角选择：与基于全景图生成的方法相比，SpatialGen 支持任意视角的相机运动控制，能够生成更加灵活和多样化的视频内容(2)。

3. 参数化布局可控生成：SpatialGen 支持基于参数化布局的场景生成，用户可以通过调整布局参数来控制生成结果，提高创作的可控性(2)。

4. 时空一致性保障：通过对 3D 空间结构的理解和建模，SpatialGen 能够确保生成的多视角图像和视频序列在时空上保持一致，解决了传统视频生成模型的核心痛点(24)。

5. 物理正确性：生成的场景遵循物理法则，物体之间的空间关系和遮挡关系符合现实世界的规律，增强了场景的真实感和可信度(1)。

这些技术优势使 SpatialGen 在 3D 场景生成和 AI 视频创作领域具有明显的竞争优势，有望成为行业新标准。

四、SpatialLM 与 SpatialGen 协同工作机制

4.1 SpatialLM 1.5 技术概述

SpatialLM 1.5 是群核科技在空间语言理解领域的最新成果，是一款基于大语言模型训练的空间语言模型(1)。与传统大语言模型相比，SpatialLM 1.5 不仅能理解文本指令，还能输出包含空间结构、物体关系和物理参数的 “空间语言”(1)。

SpatialLM 1.5 基于千问 3 的底模进行训练，通过引入空间感知能力，使其能够理解和生成结构化的 3D 场景信息(5)。该模型支持用户通过对话交互系统 SpatialLM-Chat 进行可交互场景的端到端生成，大大降低了 3D 场景创作的技术门槛(1)。

4.2 两大模型的协同工作流程

SpatialLM 和 SpatialGen 可以协同工作，形成从文本到可交互 3D 场景的完整解决方案：

1. 自然语言输入：用户通过自然语言描述所需的 3D 场景(1)。

2. 空间语言理解与生成：SpatialLM 1.5 将自然语言转换为结构化的空间语言，包括物体类型、位置、尺寸和关系等信息(1)。

3. 3D 布局生成：基于 SpatialLM 生成的空间语言，系统自动生成 3D 空间布局(1)。

4. 多视角图像生成：SpatialGen 根据生成的 3D 布局和用户提供的参考图像，生成多视角的高质量图像(2)。

5. 3D 高斯重建与视频生成：SpatialGen 将多视角图像转换为 3D 高斯点云，并渲染成可交互的 3D 场景和漫游视频(2)。

这种协同工作流程使非专业用户也能通过简单的文本输入创建复杂的 3D 场景和视频内容，大大降低了 3D 内容创作的技术门槛。

4.3 典型应用场景演示

在群核科技的技术开放日上，首席科学家周子寒演示了 SpatialLM 和 SpatialGen 在机器人养老场景中的应用(1)。当输入 “去客厅餐桌拿药” 的指令后，SpatialLM 不仅准确识别了相关物体，还自动规划出最优行动路径，而 SpatialGen 则生成了相应的 3D 场景和视角变化的视频(1)。

这一演示展示了两大模型如何协同工作，为机器人提供空间理解和路径规划能力，同时生成可用于训练和验证的 3D 场景和视频数据(1)。

五、SpatialGen 的应用场景分析

5.1 AI 视频创作领域

SpatialGen 最具颠覆性的应用领域是 AI 视频创作。当前 AI 视频生成工具虽然层出不穷，但普遍存在时空一致性问题，导致生成的视频中物体位置偏移、空间逻辑混乱、遮挡错误等问题频发(34)。SpatialGen 通过引入 3D 空间理解和生成能力，有望从根本上解决这些问题(24)。

在群核科技的体验区，记者见证了 SpatialGen 如何将一张静止的老屋照片和一张 3D 布局草图，转化为一段可 360° 漫游的动态空间视频，静止的砖墙、斑驳的家具仿佛被注入生命，生动地呈现在眼前(34)。

知名导演、AIGCer 神思远在活动现场表示：“尽管 AI 视频生成工具层出不穷，但在关键的人物一致性与时空一致性问题上仍难以满足影视级要求。”(34)他指出，AI 在复杂运镜与多视角场景中表现尤为不稳定，导致人物与场景脱节，团队不得不回归传统手绘与 3D 建模结合的方式，反而增加了前期成本(34)。

群核科技 AI 产品总监龙天泽透露，公司正在研发一款基于 3D 技术的 AI 视频生成产品，计划在今年内正式发布，这或许是全球首款深度融合 3D 能力的 AI 视频生成 Agent(1)。该产品通过构建 3D 渲染与视频增强一体化的生成管线，有望显著弥补当前 AIGC 视频生成中时空一致性不足的问题(1)。

5.2 具身智能与机器人训练

SpatialGen 在具身智能和机器人训练领域也具有广阔的应用前景。当前机器人训练面临的一个主要挑战是缺乏多样化的训练数据，特别是复杂家庭环境中的场景数据(1)。

SpatialLM 1.5 生成的场景富含物理正确的结构化信息，且能快速批量输出大量符合要求的多样化场景，可用于机器人路径规划、避障训练、任务执行等场景，这将有效解决当前机器人训练 “缺数据” 的难题(1)。

在现场演示中，周子寒展示了如何通过 SpatialLM 和 SpatialGen 生成的场景训练机器人执行复杂任务。当输入 “去客厅餐桌拿药” 的指令后，系统不仅理解了相关的物体对象，还调用工具自动规划出最优行动路径，展示了机器人在复杂家庭环境中执行任务的潜力(1)。

这种能力对于养老服务机器人尤为重要，能够帮助它们在真实家庭环境中安全、高效地执行任务(1)。

5.3 室内设计与家居家装

作为群核科技核心业务的延伸，SpatialGen 在室内设计和家居家装领域具有天然优势(2)。该技术可以帮助设计师快速生成多种设计方案，让客户在施工前就能直观地体验不同设计选项的效果(2)。

与传统的 3D 设计工具相比，SpatialGen 能够通过文本描述直接生成初步设计方案，大大提高了设计效率(1)。设计师可以基于生成的初步方案进行修改和优化，实现 “创意 - 生成 - 优化” 的高效工作流程(2)。

此外，SpatialGen 还可以用于家居产品的虚拟展示，让消费者在购买前就能看到产品在真实家居环境中的效果，提高购买决策的准确性和满意度(6)。

5.4 教育与培训

SpatialGen 在教育与培训领域也有广泛的应用前景。例如，它可以生成历史场景的三维重建，让学生通过沉浸式体验学习历史知识(6)。在职业培训方面，SpatialGen 可以创建各种复杂工作环境的模拟场景，用于安全培训、操作培训等(6)。

特别值得一提的是，SpatialGen 可以用于创建可交互的虚拟实验室，学生可以在其中进行科学实验和工程设计，不受时间和空间限制(6)。这种沉浸式学习环境能够显著提高学习效果和学习兴趣。

5.5 游戏开发与元宇宙

在游戏开发和元宇宙领域，SpatialGen 可以大大加速虚拟场景的创建过程(6)。游戏开发者可以通过文本描述快速生成游戏场景原型，然后进行细节调整和优化，提高开发效率(6)。

此外，SpatialGen 生成的 3D 场景可以直接用于构建元宇宙空间，支持用户在其中进行社交、娱乐和工作活动(6)。与传统的 3D 建模方法相比，SpatialGen 能够生成更加多样化和个性化的虚拟空间，为元宇宙生态提供丰富的内容支持(6)。

六、SpatialGen 开源与社区生态建设

6.1 开源计划与进展

群核科技已宣布将 SpatialGen 在 Hugging Face、GitHub、魔搭社区等平台面向全球开发者开源(1)。与其他开源模型不同，SpatialGen 不仅开放了模型权重和代码，还提供了完整的数据集和训练工具，使开发者能够基于 SpatialGen 进行二次开发和创新(1)。

SpatialGen 的开源遵循 “逐步开放” 的策略，首先开放核心模型和基础功能，随后将逐步开放更多高级功能和扩展模块(1)。这种策略确保了社区能够循序渐进地掌握和应用这一先进技术。

与此同时，群核科技还计划开放空间语言模型 SpatialLM 1.5，未来将以 “SpatialLM-Chat” 的形式完成开源(1)。这将使开发者能够将自然语言理解与 3D 场景生成相结合，构建更加完整的空间智能应用。

6.2 社区支持与开发者工具

为支持社区发展，群核科技提供了一系列开发者工具和资源：

1. 官方文档和教程：详细的技术文档和入门教程，帮助开发者快速上手(1)。

2. 示例代码和项目：提供各种应用场景的示例代码和完整项目，展示 SpatialGen 的实际应用方法(1)。

3. 模型微调工具：支持开发者基于自己的数据集对 SpatialGen 进行微调，适应特定领域的需求(1)。

4. 在线论坛和技术支持：建立官方论坛和技术支持渠道，帮助开发者解决技术问题(1)。

5. 学术研究支持：为学术研究提供数据和技术支持，鼓励学术界对空间智能技术进行深入研究(1)。

这些支持措施将帮助开发者更有效地应用 SpatialGen 技术，推动空间智能领域的创新和发展。

6.3 开源生态发展规划

群核科技对 SpatialGen 的开源生态发展有清晰的规划：

1. 短期目标 (1-2 年)：建立活跃的开发者社区，推动 SpatialGen 在 3D 场景生成和 AI 视频创作领域的广泛应用(1)。

2. 中期目标 (3-5 年)：形成完善的空间智能技术生态系统，涵盖从自然语言理解到 3D 场景生成再到视频渲染的完整技术链(1)。

3. 长期目标 (5-10 年)：推动空间智能成为 AI 基础设施的重要组成部分，为各行业提供空间智能解决方案(1)。

群核科技联合创始人兼董事长黄晓煌表示：“相比大语言模型，当前空间大模型还处于初级阶段。我们希望通过开源推动全球空间智能技术快速前进，成为全球空间智能服务提供商，推动属于空间大模型的 'DeepSeek 时刻 ’ 尽快来临。”(1)

七、行业影响与发展前景

7.1 对 AI 视频生成行业的影响

SpatialGen 的推出将对 AI 视频生成行业产生深远影响：

1. 解决时空一致性难题：SpatialGen 通过 3D 空间建模从根本上解决了传统视频生成模型的时空一致性问题，使 AI 视频生成能够满足商业化应用的要求(24)。

2. 提升创作自由度：传统视频生成模型受限于 2D 图像的空间理解能力，而 SpatialGen 提供的 3D 空间控制能力将大大提升创作者的自由度和控制力(24)。

3. 降低制作成本：通过自动化 3D 场景生成和视频渲染过程，SpatialGen 能够显著降低视频制作成本，特别是对于需要复杂场景和特效的内容(34)。

4. 拓展应用场景：时空一致性的解决将使 AI 视频生成能够应用于更广泛的领域，包括电影制作、广告创意、教育培训等(34)。

知名导演神思远在体验 SpatialGen 后表示，他期待群核科技的新模型能够为电影行业带来更加高效、可控的 AI 解决方案，加速电影制作的工业化进程(34)。

7.2 对 3D 内容创作行业的影响

SpatialGen 对 3D 内容创作行业也将产生重大影响：

1. 降低创作门槛：通过自然语言描述生成 3D 场景，SpatialGen 使非专业用户也能参与 3D 内容创作，扩大了创作者群体(1)。

2. 提高创作效率：传统 3D 建模需要专业技能和大量时间，而 SpatialGen 能够快速生成场景原型，大大提高了创作效率(2)。

3. 促进内容多样性：SpatialGen 支持基于文本的创意表达，能够生成更加多样化和个性化的 3D 内容，丰富了 3D 内容生态(6)。

4. 推动从 2D 到 3D 的创作转型：随着 SpatialGen 等技术的成熟，内容创作将逐渐从 2D 向 3D 转变，形成新的创作范式和审美标准(6)。

这些影响将推动 3D 内容创作行业进入一个新的发展阶段，创造更多商业机会和就业岗位。

7.3 对具身智能领域的影响

在具身智能领域，SpatialGen 将发挥关键作用：

1. 解决训练数据短缺问题：SpatialGen 能够快速生成大量多样化的 3D 场景，为具身智能提供丰富的训练数据(1)。

2. 提升空间理解能力：通过 SpatialGen 生成的结构化 3D 场景，具身智能系统能够更好地理解物理世界的几何关系和空间布局(1)。

3. 支持复杂任务规划：SpatialGen 生成的场景富含物理正确的结构化信息，支持具身智能系统进行复杂任务规划和执行(1)。

4. 加速从模拟到现实的迁移：通过生成接近真实环境的模拟场景，SpatialGen 能够加速具身智能从模拟训练到现实应用的迁移过程(1)。

这些影响将推动具身智能技术的快速发展，为服务机器人、智能家居等领域带来新的突破。

7.4 未来发展趋势预测

基于 SpatialGen 的技术特点和应用前景，我们可以预测以下发展趋势：

1. 空间大模型将成为 AI 新热点：当前空间大模型处于 GPT-2 到 GPT-3 阶段，“空间大模型的 ChatGPT 时代” 还远未到来(2)。随着 SpatialGen 等技术的推动，空间大模型将成为 AI 领域的新热点。

2. 2D 到 3D 的 AI 能力扩展：AI 能力将从文本、图像等 2D 领域向 3D 空间领域扩展，形成更加全面的智能系统(24)。

3. 多模态融合将成为主流：未来的 AI 系统将更加注重多模态融合，特别是语言、视觉和空间感知的融合，以实现更加全面的环境理解和交互能力(1)。

4. 场景智能将成为新竞争力：能够理解和生成复杂场景的能力将成为 AI 系统的核心竞争力，为各行业带来创新解决方案(6)。

5. AI 视频创作将进入 3.0 时代：随着时空一致性问题的解决，AI 视频创作将进入 3.0 时代，实现从创意到成品的全流程自动化(34)。

这些趋势表明，SpatialGen 的推出不仅是一项技术突破，更是开启了一个新的 AI 发展方向，将深刻影响未来的技术发展和应用创新。

八、企业级应用与商业价值分析

8.1 企业采用 SpatialGen 的价值主张

对于企业用户，SpatialGen 提供了以下核心价值：

1. 内容创作效率提升：通过文本描述快速生成 3D 场景和视频内容，大幅提高内容创作效率，降低人力成本(6)。

2. 创意多样性增强：SpatialGen 能够生成多样化的创意方案，为企业提供更多创意选择，增强市场竞争力(6)。

3. 用户体验优化：生成的 3D 场景和视频可以用于提升产品展示、虚拟试穿等用户体验，提高用户满意度和转化率(6)。

4. 决策支持能力：通过生成的虚拟场景，企业可以进行产品设计评估、空间规划验证等决策支持活动，降低决策风险(6)。

5. 业务模式创新：SpatialGen 为企业提供了创新业务模式的技术基础，如虚拟设计服务、个性化内容生成等新业务机会(6)。

这些价值主张使 SpatialGen 成为企业数字化转型和创新发展的重要工具。

8.2 不同行业的应用价值分析

不同行业可以从 SpatialGen 获得不同的应用价值：

影视制作行业：

• 降低场景设计和搭建成本

• 加速创意验证和迭代过程

• 拓展视觉叙事的可能性

• 支持虚拟制作和混合现实拍摄(34)

广告营销行业：

• 快速生成多样化的广告场景

• 实现产品在真实环境中的虚拟展示

• 创造沉浸式广告体验

• 支持个性化广告内容生成(6)

室内设计行业：

• 提高设计方案生成效率

• 增强客户沟通和方案展示效果

• 支持跨平台的设计协作

• 拓展设计服务的边界和可能性(2)

房地产行业：

• 快速生成房产虚拟展示

• 支持个性化户型设计和改造

• 创造沉浸式购房体验

• 降低样板房建设和维护成本(6)

教育行业：

• 创造沉浸式学习环境

• 实现复杂概念的可视化展示

• 支持虚拟实验和实践训练

• 提高学生参与度和学习效果(6)

游戏和元宇宙行业：

• 加速游戏场景开发过程

• 支持动态和个性化的游戏世界生成

• 降低元宇宙空间创建成本

• 丰富虚拟社交和娱乐体验(6)

8.3 企业采用策略建议

对于考虑采用 SpatialGen 的企业，我们提出以下策略建议：

1. 从试点项目开始：先选择一个具体的业务场景进行试点应用，评估技术效果和投资回报，再逐步扩展应用范围(6)。

2. 与现有工具链集成：将 SpatialGen 与企业现有的设计工具、内容管理系统和工作流程集成，形成完整的数字内容生产链(6)。

3. 培养内部技术能力：投资培养内部团队的 SpatialGen 应用能力，包括模型微调、应用开发和创意指导等方面(6)。

4. 建立内容资产库：基于 SpatialGen 生成的内容建立企业专属的 3D 内容资产库，实现内容的重复利用和价值最大化(6)。

5. 关注伦理和版权问题：在使用 SpatialGen 时，需要关注生成内容的版权归属和伦理问题，建立相应的使用规范和审核机制(6)。

6. 参与开源社区：积极参与 SpatialGen 开源社区，贡献代码、分享经验、获取最新技术进展，形成良性互动(1)。

通过这些策略，企业可以最大化 SpatialGen 的商业价值，实现业务创新和竞争力提升。

8.4 投资回报分析框架

评估 SpatialGen 的投资回报可以从以下几个维度进行：

1. 直接成本节约：

• 内容创作人力成本节约

• 硬件设备和软件工具成本节约

• 时间成本节约（项目周期缩短）(6)

1. 效率提升：

• 内容创作效率提升比例

• 创意迭代速度提升

• 团队协作效率提升(6)

1. 质量提升：

• 内容质量评分提升

• 用户满意度提升

• 市场反馈和评价提升(6)

1. 业务增长：

• 新产品和服务收入

• 用户获取成本降低

• 客户转化率提升

• 品牌价值提升(6)

1. 创新价值：

• 新业务模式探索

• 市场差异化优势

• 行业领先地位确立

• 未来增长潜力(6)

通过建立全面的投资回报分析框架，企业可以更加科学地评估 SpatialGen 的价值，为决策提供有力支持。

九、SpatialGen 使用指南与实践案例

9.1 环境准备与安装指南

在开始使用 SpatialGen 之前，需要准备合适的软硬件环境：

推荐硬件配置：

• GPU：NVIDIA RTX 4090 或更高（建议至少 24GB VRAM）

• CPU：Intel i7 或 AMD Ryzen 7 以上

• 内存：32GB 或更高

• 存储：SSD 1TB 以上（用于存储模型和数据）(25)

软件环境：

• 操作系统：Ubuntu 22.04 或更高版本

• 深度学习框架：PyTorch 2.0 或更高版本

• CUDA：12.0 或更高版本

• Python：3.11 或更高版本(25)

安装步骤：

1. 创建 conda 环境：

conda create -n spatialgen python=3.11conda activate spatialgen

1. 安装 PyTorch 和 CUDA：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

1. 安装 SpatialGen 库：

pip install spatialgen

1. 安装其他依赖：

pip install numpy matplotlib opencv-python triton

1. 下载预训练模型：

spatialgen-download-models

这些步骤将帮助你在本地环境中成功安装 SpatialGen。

9.2 基本使用流程

SpatialGen 的基本使用流程包括以下步骤：

1. 导入库和模型：

import spatialgenmodel = spatialgen.SpatialGen()

1. 准备输入数据：

• 3D 空间布局（可以是文本描述、草图或现有 3D 模型）

• 文本描述（可选）

• 参考图像（可选）(2)

1. 生成 3D 场景：

scene = model.generate_scene(layout="living_room_layout.json",text_prompt="A cozy living room with a brown leather sofa and a white marble table",reference_image="living_room_reference.jpg"
)

1. 生成多视角图像：

images = model.generate_views(scene, num_views=8)

1. 生成 3D 高斯点云：

gaussians = model.reconstruct_gaussians(images)

1. 渲染漫游视频：

video = model.render_video(gaussians, camera_path="circular_path.json")

1. 保存结果：

model.save_scene(scene, "output_scene.json")model.save_video(video, "output_video.mp4")

这个基本流程展示了如何使用 SpatialGen 从输入数据生成最终的 3D 场景和视频。

9.3 高级功能与应用技巧

SpatialGen 提供了许多高级功能和应用技巧，帮助用户充分发挥其潜力：

1. 控制生成多样性：

scene = model.generate_scene(layout="living_room_layout.json",text_prompt="A cozy living room with a brown leather sofa and a white marble table",diversity=0.7  # 控制生成多样性，0.0为完全确定性，1.0为最大随机性
)

1. 视角控制：

views = model.generate_views(scene,camera_poses=custom_camera_poses,  # 指定相机位姿列表field_of_view=60.0  # 控制视场角
)

1. 材质和光照控制：

scene = model.generate_scene(layout="living_room_layout.json",text_prompt="A cozy living room with a brown leather sofa and a white marble table",material_params={"sofa": {"color": [165, 42, 42], "texture": "leather"},"table": {"color": [255, 255, 255], "texture": "marble"}},lighting_params={"direction": [0.5, -1.0, 0.3],"intensity": 1.2}
)

1. 局部修改与优化：

# 修改现有场景中的物体scene.modify_object("sofa", scale=[2.86, 1.03, 0.75], color=[165, 42, 42])# 优化场景布局scene.optimize_layout(avoid_collisions=True)

1. 交互式编辑：

# 使用SpatialLM-Chat进行交互式编辑scene = spatial_lm_chat.edit_scene(scene, "Move the sofa closer to the window")

这些高级功能展示了 SpatialGen 的灵活性和控制力，使用户能够根据具体需求进行精细调整和优化。

9.4 实际应用案例分析

以下是 SpatialGen 在不同领域的实际应用案例分析：

案例一：室内设计快速原型

某室内设计公司使用 SpatialGen 为客户提供快速设计方案：

1. 客户需求：客户想要一个现代简约风格的客厅设计，要求有棕色皮质沙发和白色大理石餐桌。

2. SpatialGen 应用：

• 设计师通过文本描述输入客户需求

• SpatialGen 在 5 分钟内生成了 3 个不同的设计方案

• 设计师和客户共同选择最优方案并进行细节调整

• 最终方案在 2 小时内完成并交付(1)

1. 价值创造：

• 设计周期从传统的 2-3 天缩短到 2 小时

• 客户参与度提高，满意度达到 95% 以上

• 设计成本降低约 60%(1)

案例二：机器人路径规划训练

某机器人公司使用 SpatialGen 生成训练数据：

1. 应用场景：需要训练服务机器人在复杂家庭环境中执行 “去客厅餐桌拿药” 的任务。

2. SpatialGen 应用：

• 生成多样化的家庭场景，包括不同的布局和家具摆放

• 为每个场景自动生成最优路径和训练数据

• 使用生成的场景和数据训练强化学习模型

• 在真实环境中测试和优化模型性能(1)

1. 价值创造：

• 训练数据获取时间从数月缩短到数天

• 模型泛化能力显著提高，在新环境中的成功率从 60% 提升到 90%

• 节省了大量真实场景数据采集和标注成本(1)

案例三：影视场景预可视化

某影视制作公司使用 SpatialGen 进行场景预可视化：

1. 项目需求：需要为一部古装剧设计和评估多个场景方案，包括不同的建筑风格和布局。

2. SpatialGen 应用：

• 根据剧本描述生成多个候选场景

• 导演和美术指导通过交互式漫游评估不同方案

• 选择最优方案进行细节优化和调整

• 生成的场景直接用于拍摄计划和预算评估(34)

1. 价值创造：

• 场景设计和评估时间从数周缩短到数天

• 提前发现并解决设计问题，减少拍摄期间的变更

• 降低了场景搭建和调整的成本，预算节省约 30%(34)

这些案例展示了 SpatialGen 在不同领域的实际应用价值，为企业提供了创新解决方案和竞争优势。

十、未来展望与发展方向

10.1 技术演进路线图

基于当前技术发展趋势，我们可以预测 SpatialGen 的技术演进路线：

1. 短期发展方向 (1-2 年)：

• 增强多模态输入能力，支持更丰富的创意表达

• 提升 3D 场景的物理真实性和细节丰富度

• 增强与其他 AI 模型的协同能力

• 优化模型效率和资源利用率(6)

1. 中期发展方向 (3-5 年)：

• 实现完全无监督的 3D 场景生成

• 增强时间动态建模能力，支持复杂物理模拟

• 提升跨场景一致性和风格迁移能力

• 支持大规模场景生成和编辑(6)

1. 长期发展方向 (5-10 年)：

• 实现真正的物理世界理解和推理

• 支持从单张图像生成完整 3D 世界

• 与具身智能深度融合，支持复杂环境交互

• 实现从想象到现实的完整闭环(6)

这一技术演进路线将引领 SpatialGen 从当前的基础能力向更加全面和深入的空间智能方向发展。

10.2 行业应用演进趋势

随着 SpatialGen 技术的成熟，行业应用也将呈现以下演进趋势：

1. 从辅助工具到核心生产力：SpatialGen 将从辅助创作的工具逐渐转变为内容创作的核心生产力，直接参与创意生成和实现过程(6)。

2. 从静态场景到动态世界：应用将从生成静态 3D 场景向创建动态、可交互的虚拟世界演进，支持更加复杂的叙事和体验(6)。

3. 从单一应用到生态系统：SpatialGen 将与其他技术和工具集成，形成完整的空间智能生态系统，支持端到端的创意实现(6)。

4. 从专业领域到大众市场：随着技术门槛的降低，SpatialGen 的应用将从专业领域扩展到大众市场，成为日常创作的基础设施(6)。

5. 从虚拟到现实的融合：SpatialGen 生成的虚拟场景将与现实世界更加紧密地融合，支持增强现实、混合现实等新型体验(6)。

这些演进趋势将推动各行业的数字化转型和创新发展，创造新的商业机会和社会价值。

10.3 对人类创造力与 AI 协作的思考

SpatialGen 等 AI 技术的发展引发了关于人类创造力与 AI 协作关系的思考：

1. AI 作为创意伙伴：SpatialGen 不是替代人类创意，而是作为创意伙伴，帮助人类探索更多可能性，实现创意的快速验证和迭代(6)。

2. 人机协同创作模式：未来的创作将更多采用人机协同模式，人类负责创意方向和审美判断，AI 负责快速生成和实现，形成优势互补(6)。

3. 创造力的重新定义：AI 技术的发展将促使我们重新思考人类创造力的本质和价值，从执行能力转向创意构思和审美判断(6)。

4. 教育与技能转型：随着 AI 技术的普及，教育体系和职业技能也将发生转型，更加注重培养人类特有的创新思维和审美能力(6)。

5. 伦理与责任考量：在人机协作的创作过程中，需要建立相应的伦理框架和责任机制，确保技术应用的合法性和道德性(6)。

这些思考将引导我们更加理性地看待 AI 技术的发展和应用，充分发挥其价值，同时规避潜在风险。

10.4 结语：迈向空间智能新时代

SpatialGen 的推出标志着我们正迈向空间智能的新时代。这一技术不仅为 3D 场景生成和 AI 视频创作提供了突破性解决方案，也为具身智能、元宇宙等新兴领域奠定了技术基础(6)。

群核科技通过开源战略，将这一先进技术开放给全球开发者，推动空间智能技术的普及和创新(1)。这种开放共享的精神将加速技术进步和应用创新，为人类创造更多价值。

对于技术专业人士，SpatialGen 提供了探索和创新的技术平台；对于企业管理者，SpatialGen 提供了数字化转型和创新发展的重要工具(6)。无论是技术探索还是商业应用，SpatialGen 都将在未来的发展中扮演重要角色。

随着 SpatialGen 等技术的不断进步和应用，我们有理由相信，空间智能将成为继语言智能之后 AI 发展的下一个重要方向，为人类社会带来更多创新和变革(6)。让我们共同期待这一激动人心的新时代的到来！

**参考资料 **

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[36] 群核科技开源空间理解多模态模型为机器人赋予空间智能 https://36kr.com/p/3212819438652545

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Spatial帮助我们在线上就可以将我们的想法具象化展示给其他人，并且提供更好地工具，让我们如同线下见面一样高效地协作。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7039701993828470053/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7039702123096935205&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=bxT3sG9CbmfWKGZKgOCEAYPCCqM8c4X6SQKmx6OAv3M-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756192782&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

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（注：文档部分内容可能由 AI 生成）