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许夜蕾 2025-05-13 【游戏】 7022 人已围观

新智元报道④、【新智元导读】如何将一句简单的文字描述变成物理稳定的乐高模型⑤？LegoGPT通过物理感知技术⑯，确保98.8%的设计稳如磐石⑤。

输入一段文字❸，AI就能设计出可实际搭建的乐高⑪？

来自CMU的研究人员提出的LegoGPT彻底改变了游戏规则⑬。

只需输入「金属紫色电吉他」①，AI就能生成一个不仅外形逼真❶，还能在现实中稳稳站立的乐高模型⑭！

不同于传统3D建模工具生成的⑦，LegoGPT通过微调Meta的LLaMA模型⑲，结合47,000个稳定结构数据集⑫，确保98.8%的设计符合物理定律❸。

LegoGPT是第一个能够将文本输入转换为物理稳定的乐高设计的AI模型⑥。

目前❸，数据集❶、代码和模型均已开源⑲。

论文地址：https://www.arxiv.org/abs/2505.05469

项目地址：https://avalovelace1.github.io/LegoGPT/

不同于那些会为了迎合你输入的请求而生成奇怪设计的 AI 生成器❸，LegoGPT的设计遵循物理定律⑳，这意味着⑭。

LegoGPT不仅设计了与文本描述相匹配的乐高模型⑳，还确保它们可以在现实世界中逐块搭建⑤，无论是人类测试者通过手工搭建⑰，还是借助机器人辅助构建②。

搭建高背椅子的乐高过程

图1：生成的乐高模块⑫，经过带有力传感器的双臂机器人系统▓，根据 AI 生成的指令来拾取和放置积木③，最终组成完成的乐高成品

LegoGPT生成的乐高组件⑯，不止包含了具体的结构⑪，还能按照提示词②，包含喷漆机纹理图案⑬。

图2：LegoGPT生成的乐高组件

生成带有提示词纹理图案的乐高组件

LegoGPT根据提示词金属紫色电吉他⑫，生成的乐高组件是吉他形状⑧，并且下部为紫色

LegoGPT相比之前生成3D建模的工具⑥，其最大的优势在于其生成的结构是稳定的⑮。

许多现有的 3D 生成模型专注于创建具有详细几何形状的多样化物体⑳，但其生成的设计往往无法物理实现④。

没有适当的支撑①，设计的一部分可能会坍塌⑨、漂浮或保持断开状态①。

而使用LegoGPT生成的设计98%的时间是物理稳定的④。

突破传统3D建模局限⑨、LegoGPT怎么做到给出稳定设计的②？

首先⑪，LegoGPT的微调了Meta的一个开源大模型LLaMA-3.2-1B-Instruct⑮，为了训练模型⑭，团队构建了一个名为StableText2Lego的新数据集❷。

其中包含超过47,000个稳定的乐高结构⑬，28000个独特的3D对象⑮，其中每一个都由OpenAI的GPT-4o生成描述性标题④，例如「流线型」「细长的船」或「具有醒目前格栅的经典风格汽车」这样的描述以及对应的3D乐高组件⑱。

图3：a）统将 LEGO 设计分割成一系列文本标记❸，以从下到上的光栅扫描方式排序⑳，b）将砖块序列与描述配对⑨，以微调 LLaMA-3.2-Instruct-1B④。c）在推理时⑫，LegoGPT 通过根据文本提示逐个预测砖块来增量生成LEGO设计

每个结构都经过了物理分析⑫，以确保它可以在现实世界中建造❸。

此外⑦，LegoGPT团队使用了一个独立的软件工具来增强积木预测模型③，该工具可以使用模拟重力和结构力的数学模型来验证物理稳定性④。

图4：考虑乐高重力和结构力的物理模型⑱，以预测乐高组件拼接后的稳定性

LegoGPT作为第一个预训练LLM⑩，该模型不是预测下一个词⑱，而是逐步预测要添加的下一个积木⑫，从而逐步搭建出一个完整的由乐高组成的世界❸。

LegoGPT会通过首先生成一系列精确放置的乐高积木来工作⑭。

对于序列中的每个新积木⑲，系统确保它不会与现有积木碰撞⑫，并且能够适应建筑空间②。

完成设计后④，它使用上述数学模型来验证模型能够直立而不倒塌⑩。

如果LegoGPT生成的模型在实际搭建中部分组件倒塌④，系统也会识别出第一个不稳定的积木并回溯⑲，移除它以及所有后续积木②，然后尝试不同的方法⑭。

这种具有物理感知的回滚方法被证明是LegoGPT的要点❷。没有它⑳，只有24%的设计能够站立①，而使用完整系统时⑤，成功率则有98.8%⑦。

图5：LegoGPT生成的不稳定组件②，在回滚中被去除

乐高不只是一个玩具⑩，LegoGPT的用途⑳，也远远不止加速新一代乐高玩具的设计▓，把乐高店里的玩具价格打下来⑱。

LegoGPT展示出的技术实力⑤，有着现实用途④。

能够设计出稳定的乐高组件⑯，也就能让大模型设计出可以3D打印的组件⑧，再由机器人将这些组件拼接成具有现实功能的工具⑳，例如无人机⑬，无人驾驶的船只及模型车④，这些在技术上❶，是一脉相承的④。

LegoGPT中对于物理模型⑪，以及不稳定组件的回滚②，使其能够成为第一个具有极高可靠率⑮，能产生稳定3D结构的预训练模型⑦。

当然⑳，LegoGPT仍存在一些局限性②。

当前的LegoGPT版本仅在20×20×20的建筑空间内工作⑱，并且仅使用八种标准积木类型⑩。

LegoGPT目前支持一组固定的常用乐高积木⑯，在未来工作中❶，LegoGPT的研究团队计划扩展积木库⑳，以包含更广泛的尺寸和积木类型⑨，例如斜坡和地砖⑤。

研究人员希望扩大他们的训练数据集▓，以包含比目前可用的21个类别更多的对象②。

作者介绍

Kangle Deng是卡内基梅隆大学机器人研究所的博士生❷，由Deva Ramanan和Jun-Yan Zhu的共同指导⑰。 此前⑫，他于2020年获得北京大学学士学位④。

Kangle Deng的研究方向主要为计算机辅助创作▓，目前的研究工作得到了微软研究院博士奖 学金的支持⑯。

Ruixuan Liu卡内基梅隆大学计算机学院机器人研究所的博士生⑰，导师是智能控制实验室的Changliu Liu教授⑨。

他的研究方向为机器人学习/控制❷、生成式制造以及人机协作⑰。

Ruixuan Liu在卡内基梅隆大学获得了电气与计算机工程学士学位❸，辅修机器人技术④。

本科期间④，他在Sebastian Scherer教授领导的AirLab实验室工作⑮，工作重点是用于建筑结构检测的传感器融合和三维重建⑭。

参考资料：

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