这项由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的余天骄、李鑫卓、沈一帆、刘元哲和伊斯米尼·劳伦佐团队完成的研究发表于 2025 年 12 月，论文编号为 arXiv:2512.12768v1。感兴趣的读者可以通过这个编号查询完整论文。
以往的 AI 创造 3D 物体就像一个非常聪明但没有生活经验的学生，只能照着样本画葫芦，却不知道为什么要这样画。比如你告诉它"做一个有四条腿的桌子"，它可能会做出一张桌子，但如果你说"做一张能放在角落里的小桌子"，它就完全搞不明白该怎么办了。这就是因为传统 AI 缺乏真正的理解和推理能力。
伊利诺伊大学的研究团队决定改变这种状况，他们开发了一个名为 CoRe3D 的系统，这个系统的核心思想就是让 AI 像人类一样"边想边做"。就好比一个经验丰富的木匠，在制作家具时会先在脑海里构思整体设计，然后一步步分析需要什么材料、用什么工艺、先做哪部分后做哪部分，最后才动手制作。
这套系统最令人惊喜的地方在于，它不仅能够理解复杂的文字描述，还能把抽象的想法转化为具体的 3D 物体。更重要的是，整个过程完全透明可见，就像你能看到木匠的每一个思考步骤一样。当你给它一个模糊的描述，比如"一座高耸的建筑，象征着自由和希望"时，它能够推断出你说的是自由女神像，并且创造出相应的 3D 模型。
一、AI 学会了两套"思维方式"
研究团队为这个 AI 系统设计了两套截然不同但又相互配合的思维方式，就像一个人同时具备了艺术家的创意思维和工程师的逻辑思维。
第一套思维方式叫做"语义思维链"，可以把它理解为 AI 的"创意大脑"。这个大脑专门负责理解和分析你给它的文字描述，然后制定一个详细的创作计划。就好比你告诉一个室内设计师"我想要一个温馨的小屋"，设计师会先在脑海里构思：这个小屋应该有倾斜的屋顶、木质的墙壁、一个烟囱、几扇窗户，还要有一扇居中的门。门应该是温暖的木色，墙壁要有质朴的纹理，整体风格要营造出舒适宜人的感觉。
第二套思维方式叫做"几何思维链"，这是 AI 的"工程大脑"。当创意大脑制定好计划后，工程大脑就开始具体实施。它会把整个 3D 空间想象成一个巨大的乐高积木盒，然后一块一块地搭建物体。这个过程非常巧妙，系统会把 3D 空间分割成许多小的立方体区域，每个区域包含 8 个相邻的小块，然后按照一定的顺序逐个处理这些区域。
这种分割方式的好处就像整理房间时把物品分类放置一样。如果你把所有东西随便堆在一起，找东西就会很困难；但如果按照区域和类别整理，不仅能快速找到需要的物品，还能保持整体的有序性。AI 也是如此，通过这种有序的空间分割，既能保持局部细节的精确性，又能维持整体结构的协调性。
最关键的是，这两套思维方式并不是各自独立工作的，而是紧密配合、相互影响的。创意大脑的想法会指导工程大脑的具体操作，而工程大脑在实施过程中遇到的问题也会反馈给创意大脑进行调整。这就像建筑师和施工队之间的协作，设计图纸指导施工，而施工中的实际情况也会促使设计的优化。
二、四位"专业评委"的严格把关
为了确保 AI 创造出的 3D 物体真正符合要求，研究团队还设计了一套由四位"专业评委"组成的评价系统。这就像选秀节目中的专业评审团，每位评委都有自己的专业领域和评判标准。
第一位评委可以称为"美学专家"，它主要关注创造出的 3D 物体是否美观、是否符合人类的审美偏好。这位评委就像艺术展览的策展人，会从多个角度观察作品，评估它的视觉吸引力、色彩搭配、整体和谐度等方面。如果一个物体在技术上没有问题，但看起来很奇怪或不美观，这位评委就会给出较低的评分。
第二位评委是"内容专家"，专门检查创造出的物体是否准确反映了原始描述的内容。这位评委就像严格的质量检验员，会仔细核对每一个细节：你要求的是红色消防车，结果却得到了蓝色汽车，这绝对不行；你描述的是有把手的茶杯，但创造出来的却是没有把手的碗，这也不合格。这位评委确保 AI 不会偷工减料或者理解错误。
第三位评委负责"跨模态一致性"检查，主要确保文字描述和最终的 3D 物体之间保持高度一致。这位评委就像翻译质量检查员，确保从文字到 3D 物体的"翻译"过程没有出现意思偏差。即使物体本身制作精良，如果与原始描述不符，这位评委也会指出问题。
第四位评委是"物理合理性专家"，专门检查创造出的物体是否符合现实世界的物理规律。这位评委就像建筑结构工程师，会检查物体的重心是否稳定、各部分是否能够合理连接、是否存在不可能的悬浮结构等问题。比如一张四条腿的桌子，如果腿的位置不合理，可能会导致桌子倒塌，这位评委就会发现并指出这个问题。
这四位评委的评价结果会综合起来，形成一个整体的质量分数。AI 系统会根据这个分数不断调整和改进自己的创作方式，就像学生根据老师的批改意见来改进作文一样。随着时间的推移，系统的表现会越来越好，创造出的 3D 物体也会越来越符合要求。
三、突破性的"八叉树积木"技术
传统的 3D 创建技术就像用无数个非常小的立方体堆砌物体，这种方法的问题是需要处理的信息量太大，而且很多立方体都是空的，造成了大量的计算浪费。这就好比你要描述一栋房子，却非要详细描述房子周围每一寸空地上的情况，显然是非常低效的。
研究团队开发了一种全新的表示方法，叫做"八叉树积木"技术。这种方法的巧妙之处在于，它像俄罗斯方块游戏一样，用大小不同的积木块来构建物体，而不是只用统一规格的小方块。
具体来说，系统会把 3D 空间想象成一个 64×64×64 的巨大积木盒。但是，它不是直接处理每一个小格子，而是把相邻的 8 个小格子（2×2×2 的小立方体）组合成一个"八叉树积木块"。这样，原来需要处理的 262,144 个小格子就变成了 32,768 个积木块，大大减少了计算量。
更聪明的是，系统在处理这些积木块时采用了一种特殊的排序方式，叫做"Z序曲线"。这种排序方式就像在地图上画一条特殊的路径，能够确保相邻的积木块在处理顺序上也相对接近，这样就能更好地保持空间的连续性和逻辑性。
当 AI 在创建 3D 物体时，它会按照这个Z序曲线的顺序，一个积木块接一个积木块地进行处理。每次处理一个积木块时，系统都会考虑前面已经处理过的积木块的信息，以及语义思维链提供的整体指导。这就像拼图游戏中，你会根据已经拼好的部分和盒子上的完整图片来决定下一块拼图的位置。
这种技术的另一个优势是能够很好地处理物体的局部细节。因为每个积木块都包含了一小片空间的完整信息，系统可以在保证整体结构协调的同时，精细地雕琢每一个局部区域的细节。这就像一个雕塑家，既要把握整体的形态，又要仔细雕琢每一个局部的纹理和细节。
四、令人惊叹的实验结果
为了验证这个系统的实际效果，研究团队进行了大量的对比实验，结果令人印象深刻。他们使用了一个包含 256 万个多模态样本的大型数据集进行训练，这个数据集包含了从文字到 3D、从图片到 3D、3D 物体描述等各种类型的任务。
在处理复杂描述方面，CoRe3D 表现出了前所未有的理解能力。研究团队测试了许多具有挑战性的描述，比如"一朵代表纯洁和精神觉醒的花"，传统 AI 可能会随意生成一朵花，但 CoRe3D 能够推断出这描述的是莲花，并创造出符合佛教文化背景的莲花模型。
在另一个测试中，研究人员给出了"一座矗立在海边的高大铜制雕像，手举火炬，象征自由和希望"的描述，CoRe3D 成功地推断出这是自由女神像的描述，并生成了相应的 3D 模型。这种从抽象描述到具体物体的推理能力，是传统 3D 生成技术完全无法实现的。
在生成质量方面，CoRe3D 在所有评价指标上都显著优于现有的先进系统。在衡量生成物体与文字描述匹配度的 CLIP 得分上，CoRe3D 在文字转 3D 任务中达到了 30.4 分，比之前最好的系统提高了 1.5 分。在图片转 3D 任务中，它达到了 85.9 分，也超越了所有现有系统。
更重要的是，CoRe3D 不仅擅长生成 3D 物体，在理解和描述 3D 物体方面也表现出色。在 3D 物体描述任务中，它在所有五个评价指标上都取得了最佳成绩。这证明了系统的"双向能力"——既能理解 3D 物体并用文字描述，也能根据文字描述创造 3D 物体。
研究团队还测试了系统的编辑能力。他们给 CoRe3D 展示了一个 3D 小狗模型，然后要求它"给小狗加一个圣诞帽"或者"让小狗的尾巴更长一些"。系统能够准确理解这些编辑要求，并对 3D 模型进行相应的修改，同时保持原有模型的其他特征不变。
特别值得一提的是，CoRe3D 在生成物体的物理合理性方面也表现优秀。生成的 3D 物体不仅在视觉上美观，在物理结构上也是稳定和合理的。比如生成的椅子能够保持平衡，桌子的腿部支撑合理，这些都体现了系统对现实世界物理规律的深度理解。
五、技术细节的巧思
这个系统的技术实现过程体现了研究团队的许多巧妙设计。整个训练过程采用了一种称为"群体相对策略优化"的方法，这种方法的核心思想是让 AI 通过比较不同方案的优劣来学习改进。
具体来说，系统在处理每个任务时会生成多个不同的方案，然后通过四位"专业评委"对这些方案进行评分。系统不是简单地记住哪个方案得分最高，而是学习理解为什么某些方案比其他方案更好。这就像一个学生不仅要知道标准答案，还要理解为什么这个答案是正确的。
在训练过程中，研究团队设置了非常细致的参数。他们使用了 8 块 L40 GPU 进行为期一段时间的训练，学习率设置为 0.000001，这是一个相对较小的数值，确保系统能够稳定地学习而不会出现剧烈的波动。他们还设置了 0.01 的正则化系数来防止系统过度拟合训练数据。
为了确保训练的稳定性，研究团队还实施了多种保护机制。比如，他们限制了策略更新的幅度，防止系统在学习过程中发生剧烈变化；他们还对梯度进行了裁剪，防止某些极端情况导致的训练不稳定。
在八叉树积木的技术实现上，研究团队也做了大量的优化工作。他们测试了不同深度的八叉树结构，发现 3 层深度（对应 512 个积木块）是最佳选择。更浅的结构无法捕捉足够的细节，更深的结构虽然细节更丰富，但会导致训练不稳定。
他们还测试了不同大小的"词汇表"（用于量化积木块特征的代码本）。结果发现 8192 个条目的词汇表是最优选择，既能表达丰富的特征信息，又不会因为过于复杂而导致训练困难。
六、与传统方法的对比优势
为了充分展示 CoRe3D 的优势，研究团队进行了大量的对比实验。他们将 CoRe3D 与多个现有的先进系统进行了详细比较，包括专门的 3D 生成系统、大型视觉语言模型以及其他统一的多模态系统。
在与传统 3D 生成方法的比较中，CoRe3D 展现出了显著的优势。传统方法通常采用"分数蒸馏采样"技术，这种方法虽然能够生成 3D 物体，但需要为每个物体进行长时间的优化，而且经常出现视角不一致的问题。CoRe3D 则能够直接生成高质量的 3D 物体，不需要额外的优化过程，而且保证了从各个角度观看的一致性。
与其他统一多模态系统相比，CoRe3D 的主要优势在于其显式的推理能力。其他系统虽然也能处理多种模态的输入输出，但它们的内部处理过程是"黑箱"式的，用户无法知道系统是如何从输入得到输出的。CoRe3D 则不同，它的整个思考过程都是透明可见的，用户可以清楚地看到系统是如何理解描述、制定计划、然后逐步实现的。
研究团队还特别测试了系统处理间接描述的能力。他们给不同的系统输入相同的抽象描述，比如"广阔重叠的花瓣从柔软的中心向外放射，花瓣尖端温柔地向外弯曲"。传统系统往往会生成一个普通的花朵，而 CoRe3D 能够从这个描述中推断出具体的花卉类型，并生成相应的莲花模型。
在处理零样本推理任务方面，CoRe3D 也展现出了优越性。研究团队测试了一些训练数据中没有出现过的复杂场景和物体组合，CoRe3D 仍然能够通过其推理能力生成合理的结果。这说明系统真正学会了理解和推理，而不是简单地记忆训练样本。
七、实际应用的广阔前景
CoRe3D 的技术突破为众多实际应用领域带来了新的可能性。在教育领域，这项技术可以帮助教师更好地展示抽象概念。比如在讲解古代建筑时，老师只需要描述"古代中国的多层木制建筑，有着飞檐翘角的屋顶"，系统就能生成相应的 3D 模型，让学生更直观地理解古建筑的特点。
在游戏开发行业，这项技术有望大大加速内容创作过程。游戏设计师不再需要花费大量时间手工建模，而是可以通过自然语言描述快速生成各种游戏道具、建筑和场景。更重要的是，由于系统具有推理能力，它能够根据游戏的背景设定生成风格一致的内容。
在工业设计领域，CoRe3D 可以帮助设计师快速将创意概念转化为可视化的 3D 模型。设计师可以用自然语言描述产品的功能需求和外观特点，系统会生成初步的设计方案，然后设计师可以在此基础上进行进一步的优化和修改。
对于建筑设计师来说，这项技术可以成为概念设计阶段的有力工具。建筑师可以描述建筑的功能需求、风格偏好和环境特点，系统会生成初步的建筑模型，帮助建筑师快速评估不同设计方案的可行性。
在电影和动画制作领域，CoRe3D 可以帮助美术指导快速实现创意想法。无论是奇异的外星建筑，还是未来世界的科技设备，美术指导只需要用语言描述这些概念，系统就能生成相应的 3D 模型，为后续的精细化制作提供基础。
医学教育也是一个重要的应用方向。医学院可以使用这项技术根据病例描述生成相应的 3D 解剖模型，帮助学生更好地理解复杂的医学概念。比如描述"心脏左心室壁增厚"，系统可以生成相应的病理模型。
八、技术创新的深层意义
CoRe3D 的出现不仅仅是一个技术突破，更代表了人工智能发展的一个重要里程碑。这是第一个真正实现了"理解-推理-创造"完整链条的 3D AI 系统。
传统的 AI 系统往往专精于单一任务，比如有些系统只能生成 3D 物体，有些只能理解 3D 物体，很少有系统能够在多个相关任务上都表现优秀。CoRe3D 打破了这种局限，实现了真正的统一智能。这种统一性不是简单的功能叠加，而是深层次的能力整合。
系统的推理透明性也具有重要意义。在许多关键应用中，我们不仅需要 AI 给出正确的结果，还需要理解 AI 是如何得出这个结果的。CoRe3D 的推理过程完全可见，这为 AI 在更多关键领域的应用奠定了基础。
从技术发展的角度来看，CoRe3D 代表了从"模仿学习"向"理解学习"的重要转变。以往的 AI 系统主要通过大量样本学习输入和输出之间的映射关系，本质上是一种高级的模仿。CoRe3D 则不同，它真正学会了理解任务的本质，能够处理训练时从未见过的新情况。
这种理解能力的获得，主要得益于研究团队设计的协作推理框架。语义推理和几何推理的结合，类似于人类大脑中概念思维和空间思维的协作。这种设计不仅提高了系统的性能，也为我们理解人类智能的工作机制提供了新的视角。
研究团队在论文中特别强调了"可解释性"的重要性。在 AI 技术快速发展的今天，可解释性成为了一个越来越重要的议题。CoRe3D 通过显式的推理链条，让用户能够清楚地看到系统的思考过程，这在很大程度上缓解了 AI"黑箱"问题。
九、当前局限与未来发展
尽管 CoRe3D 取得了显著的技术突破，但研究团队也坦诚地指出了系统当前存在的一些局限性。首先，系统目前主要处理的是相对简单的单体物体，对于复杂场景中多个物体的相互关系处理还有待改进。比如，如果要求生成"一个客厅场景，有沙发、茶几和电视"，系统可能能够生成各个物体，但在安排它们的相对位置和相互关系上可能还不够完美。
系统的计算效率也是一个需要继续优化的方面。虽然八叉树积木技术已经大大提高了效率，但对于实时应用来说，计算速度仍然是一个挑战。研究团队正在探索更高效的算法和硬件优化方案。
在处理非常规或抽象艺术风格方面，系统还有提升空间。虽然 CoRe3D 能够理解和生成传统意义上的 3D 物体，但对于一些艺术性很强或风格化的物体，系统的表现还不够理想。这部分是因为训练数据主要包含常规物体，艺术性物体的样本相对较少。
文化背景的理解也是一个挑战。虽然系统能够从"象征自由和希望的雕像"推断出自由女神像，但这种推断主要基于西方文化背景。对于其他文化背景的象征性描述，系统的理解可能不够准确。
针对这些局限性，研究团队已经规划了未来的改进方向。他们计划扩展训练数据，包含更多样化的物体类型和文化背景。他们也在研究更高效的网络架构，以提高计算效率。在算法层面，他们正在探索如何让系统更好地处理多物体场景和复杂的空间关系。
长远来看，研究团队希望 CoRe3D 能够发展成为一个真正的"3D 世界创造师"，不仅能够生成单个物体，还能够构建完整的 3D 环境。他们设想未来的系统能够理解复杂的空间布局要求，生成包含多个物体、具有合理空间关系的完整场景。
研究团队还提到了与机器人技术结合的可能性。未来的 CoRe3D 可能会与机器人的感知和操作系统集成，让机器人能够根据自然语言指令理解和操作 3D 环境中的物体。这将为家庭服务机器人、工业自动化等领域带来重大突破。
说到底，CoRe3D 的出现标志着 AI 在 3D 理解和创造领域迈出了重要一步。它不仅仅是一个技术工具，更代表了 AI 系统向着真正智能化发展的新方向。虽然还有许多挑战需要克服，但这项研究为未来的 3D AI 技术发展指明了方向，也让我们对 AI 技术在更多领域的应用充满期待。
对于普通人来说，这项技术的成熟可能会在未来几年内改变我们与数字世界互动的方式。从用语言描述想要的家具摆设，到为孩子创造个性化的玩具模型，再到帮助学生更好地理解复杂的科学概念，CoRe3D 所代表的技术方向有望让 3D 内容的创造变得像写作一样简单和直观。
Q&A
Q1：CoRe3D 系统的核心创新是什么？
A：CoRe3D 的核心创新是让 AI 学会了两套协作的"思维方式"：语义思维链负责理解文字并制定创作计划，几何思维链负责具体的 3D 构建。这就像人类木匠先构思设计再动手制作一样，整个推理过程完全透明可见，这是传统 3D 生成技术无法实现的。
Q2：这个系统生成的 3D 物体质量如何？
A：CoRe3D 在所有评价指标上都超越了现有先进系统。在文字转 3D 任务中 CLIP 得分达到 30.4 分，在图片转 3D 任务中达到 85.9 分。更重要的是，它能理解复杂抽象描述，比如从"象征自由和希望的雕像"推断出自由女神像，这种推理能力是传统系统完全不具备的。
Q3：CoRe3D 技术有哪些实际应用前景？
A：这项技术在教育、游戏开发、工业设计、建筑设计、电影制作等领域都有广阔应用前景。教师可以用自然语言描述概念让系统生成 3D 教学模型，游戏设计师可以快速创建游戏道具，设计师可以将创意构想直接转化为可视化模型，大大提高创作效率。
