# PCG 场景生成器

> 基于程序化内容生成（PCG）技术，构建无限且多样的高保真虚拟场景，为具身智能与自动驾驶提供海量合成训练数据，解决数据长尾问题。

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## PCG+DCC 管线优势

### 范式转变：从单点制作到流程化生产

PCG+DCC 并非对传统美术管线的工具替代，而是对传统生产逻辑的重构。

- **传统管线**：一次投入 → 产出单个模型。制作 100 个标准化资产需要 1 名建模师 100 个工作日，量产规模越大总投入越高。
- **PCG+DCC 管线**：一次流程搭建 → 批量生成无限符合标准的资产。1 名工程师即可实现单日千量级以上的标准化资产量产，边际成本趋近于零。

### 动态配置：从静态文件到参数化控制

所有场景元素均可通过参数化配置动态调整，无需重新建模。支持噪声模型（Perlin、Simplex、Worley）和分布算法（Random、Poisson、Grid）的灵活组合。

## 核心技术

- **PCG 树形结构**：采用层级化的场景描述树，支持递归组合与参数继承
- **噪声驱动分布**：基于多种噪声函数控制物体的空间分布
- **概率权重系统**：为每个素材设置出现概率，实现自然化的场景多样性
- **AI 对话配置**：通过自然语言描述场景需求，AI 自动解析并选择合适的模板

## 适用场景

- 自动驾驶仿真：生成多样化的道路、交通、天气场景
- 机器人训练：构建室内操作环境与障碍物分布
- 游戏开发：批量生成关卡、地形与环境资产
- 城市规划：模拟不同密度与功能的城市布局