中科大发布多源场景数据集 为文本驱动3D生成、室内智能布局提供核心训练支撑

近年来，3D AIGC（人工智能生成内容）已成为数字内容产业的核心增长赛道，文本驱动三维场景生成、室内智能布局等技术在元宇宙、智能家居、数字孪生、影视游戏等领域的应用需求持续爆发，但行业长期面临标注数据质量参差不齐、细粒度空间关系标注缺失等痛点，制约了相关技术的落地效率。2026年10月20日，中国科学技术大学研究团队于预印本平台arXiv正式发布多源场景数据集（Multi-source Scene Dataset，以下简称MSSD数据集），该数据集为GALA论文项目组联合构建的多源高质量室内场景数据集，核心面向可控三维物体布置与细粒度场景生成领域研发，填补了国内该方向专用训练数据集的供给空白。

据介绍，MSSD数据集的内容体系融合了3D-FRONT、Imaginarium、SpatialLM-PCG三大公开数据集的优质内容，额外加入300个艺术家手工创作的高精度室内场景，覆盖住宅、办公、商业等多元房间类型，完整标注了不同家具、物体之间的细粒度空间关联关系，总规模达约28.5万条放置指令/样本，每条样本均包含物体点云、类别、尺寸、6D位姿（三维空间位置+三轴朝向参数）与场景图五大核心标注字段。在数据集构建环节，研究团队首先通过物理合理性校验、多模态大模型（VLM）质量过滤两道工序剔除不符合现实空间规则的低质内容，再通过算法解析场景逻辑，构建以地板为根节点的层级化场景树，最终按广度优先规则生成支撑、包含、邻近三大类空间关系指令与对应物体目标位姿，确保所有标注数据均符合现实物理规则与用户日常空间认知。

该数据集的核心应用方向为几何感知语言模型的训练与评测，可有效解决传统OBB（定向边界框）表示方法难以处理的碰撞规避、支撑关系判定、包含关系识别等细粒度物体放置痛点，为文本驱动三维场景生成、室内物体布局生成两大核心技术方向提供标准化的数据基准。从产业应用来看，MSSD数据集可广泛适配多个领域的智能化需求：在元宇宙领域，可支撑大模型快速生成符合用户文本描述的高合理性虚拟室内场景，大幅降低3D内容制作成本；在智能家居行业，可赋能AI设计工具根据用户户型、居住需求自动生成符合人体工程学的家具排布方案；在数字孪生领域，可为建筑室内空间的孪生建模提供训练数据支撑，提升城市空间数字化治理效率；在影视、游戏内容制作领域，可辅助美术团队快速生成符合剧本设定的室内场景素材，缩短内容生产周期。作为数据要素市场中面向垂直AI赛道的专用核心资源，该数据集的发布也将进一步推动我国3D AIGC、空间智能等领域的技术迭代与产业生态完善。

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