生成式 AI：AIGC 赋能XR 虚实内容生产
思瀚产业研究院    2026-01-23

在 AR 内容生产方面，AIGC 大幅简化了实景三维重建流程，提高效率和精度。传统获取 AR 所需真实场景3D 数据往往依赖专业激光扫描或人工建模，而生成式 AI 能够自动从二维图像推理出三维场景。例如，仅用手机拍摄多张照片，AI 算法便可生成逼真的该场景3D 模型。神经辐射场（NeRF）和三维高斯散点等技术代表了这一方向的进展，它们利用深度学习从多视角图像重建出场景的体积模型。

目前一些 AR 云服务公司已将 NeRF 用于构建城市级AR视觉定位所需的实景地图，将过去需要测绘团队数周完成的建模工作压缩到数小时内即可自动完成，且达到可用精度。这一能力对于城市AR导航、室内定位、工业数字孪生监控等大规模AR 应用具有重要意义。

在 VR 内容方面，生成式 AI 同样成为虚拟资产创作的有力助手。虚拟世界中需要大量 3D 模型、材质和场景设计，传统制作流程耗时耗力且要求专业技能。通过文生 3D 技术，开发者只需输入概念描述，AI 便能产出相应的三维模型雏形。利用扩散模型，AI 还能为粗略场景自动填充细节和纹理。例如 Meta 公司为自家XR 社交平台应用Horizon World 开发的 AssetGen 系列工具探索了此类应用，其2.0版本被认为是当前领先的 3D AIGC 系统之一。

普通创作者无需精通建模软件也可快速生成所需的 VR 物体和环境，在专业内容制作中，团队也开始让 AI 生成初步场景布局，再由美术细化，这种人机协作提高了制作效率。

AIGC 的引入正在重塑 XR 内容制作流程，并极大丰富XR虚拟体验的供给。 过去 3D 内容制作往往被拆分为多个阶段（2D概念设计、3D 建模、导入引擎设定交互等），流程冗长复杂。而生成式AI 有望将许多步骤压缩甚至合并，实现“一站式”内容生产。例如最新的研究已初步实现从自然语言直接生成可交互的3D场景雏形，被视作下一代智能内容引擎的雏形。

当然，当前AIGC赋能内容生产也存在一些局限，如 AI 生成内容的一致性和可控性尚待提高，以及生成素材的版权归属问题尚无定论。然而总体而言，生成式AI正在为 XR 内容生态注入新活力，从社交、游戏到教育、训练，各类虚拟场景都有望因 AI 创作成本的降低而大量涌现。随着这一趋势发展，困扰 XR 产业的内容匮乏瓶颈有望逐步破解，技术与内容将形成齐头并进的良性循环。