Resumen: La investigación reciente se ha centrado cada vez más en desarrollar modelos mundiales 3D que simulen escenarios complejos del mundo real. Los modelos mundiales han encontrado aplicaciones amplias en varios dominios, incluida la IA incorporada, la conducción autónoma, el entretenimiento, etc. Una simulación más realista con una física precisa reducirá efectivamente la brecha simbólica y nos permitirá recopilar información rica sobre el mundo real convenientemente. Si bien el modelado manual tradicional ha permitido la creación de escenas 3D virtuales, los enfoques modernos han aprovechado los algoritmos avanzados de aprendizaje automático para la generación 3D World, con avances más recientes centrados en métodos generativos que pueden crear mundos virtuales basados en las instrucciones del usuario. Este trabajo explora dicha dirección de investigación al proponer LatticeWorld, un marco de generación mundial 3D simple pero efectivo que agiliza la tubería de producción industrial de los entornos 3D. LatticeWorld aprovecha LLMS livianos (LLAMA-2-7B) junto con el motor de renderizado de grado industrial (por ejemplo, Unreal Engine 5) para generar un entorno dinámico. Nuestro marco propuesto acepta descripciones textuales e instrucciones visuales como entradas multimodales y crea mundos interactivos 3D a gran escala con agentes dinámicos, con interacción competitiva de múltiples agentes, simulación de física de alta fidelidad y renderización en tiempo real. Realizamos experimentos completos para evaluar LatticeWorld, demostrando que logra una precisión superior en la generación de diseño de escenas y fidelidad visual. Además, LatticeWorld logra más de un aumento de $ 90 veces en la eficiencia de producción industrial, al tiempo que mantiene una alta calidad creativa en comparación con los métodos de producción manual tradicionales. Nuestro video de demostración está disponible en esta URL HTTPS
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 7 de septiembre de 2025.
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