【问题】随着文本生成3D技术快速发展，面向游戏、虚拟现实、影视特效等场景的3D资产生成效率提升，但“能生成”并不等于“能用”；行业普遍面临的核心难题是：生成式3D内容几何结构、纹理细节、语义一致性和视觉真实感诸上质量不一，缺少可复用、可量化、可对比的统一评价体系，导致模型迭代与内容交付难以形成稳定闭环，影响规模化落地。 【原因】质量评价之所以困难，于多维指标相互耦合、主观感知又高度复杂。不同于传统图像或视频质量评价，3D内容不仅包含形体拓扑、材质纹理、光照表现等客观属性，还与用户在不同视角、不同渲染设置下的整体体验密切有关；同时，“文本—3D”的跨模态生成容易带来语义偏移、局部缺失和细节失真，使评价模型既要“看得清”，也要“理解对”。因此，如何建立与人类观感高度一致、且能泛化到多类资产与多种场景的质量预测模型，成为学界与产业界共同攻关的方向。 【影响】鉴于此，CVPR（计算机视觉与模式识别）作为国际计算机视觉领域重要会议，其下设的NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）研讨会持续聚焦复原、增强、生成与质量评估等前沿议题。本届NTIRE设置“文生3D质量评价”赛道，旨在为生成式3D资产提供更可靠的评价工具，推动内容理解与质量建模方法创新。赛事吸引了全球50余支来自高校、科研机构与企业的团队参赛，包括中国科学技术大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校等。 中国传媒大学信息与通信工程学院智能媒体计算实验室参赛队伍在此次赛事中获得冠军。队伍以博士、硕士研究生为主体，由亓泽鲁担任队长，成员包括吴阳、管彦奎，指导教师为史萍教授和应泽峰老师。其方案在评估结果与人类主观感受的一致度上超过70%，为该赛道唯一达到该水平的方案，体现出较强的建模能力与应用表现。相关研究成果将以论文形式CVPR 2026研讨会发表。 【对策】从备赛与成果产出路径看，高水平科研竞赛正成为高校推动“研以致用”的有效方式。一上，围绕国际公开赛题开展系统研究，有助于将真实问题拆解为可验证的研究链条，促进数据构建、评价指标设计与实验复现的规范化；另一方面，面向大规模训练与实验验证，学校资源统筹、算力与技术保障上的支持，直接影响团队的工程落地与迭代效率。获奖团队表示，备赛期间获得多上支撑，为最终成绩提供了关键保障。 【前景】业内普遍认为，文生3D将成为未来数字内容生产的重要入口，而评价体系的成熟度将直接影响生成模型的迭代方向与产业采用速度。随着评价模型从“单一分数”走向“多维诊断”，未来有望形成更可解释的质量报告机制，为生成、编辑、渲染与交付提供全流程反馈；同时，若开放数据、统一基准与跨平台验证上继续推进，文生3D质量评价有望逐步形成更具公信力的行业标准，为数字文娱、虚拟空间与工业可视化等领域的规模化应用打下基础。
中国传媒大学在此次国际学术竞赛中的表现，表明了高校科研团队在关键技术上的持续投入与突破。在数字经济加速发展的背景下，面向产业需求开展核心技术攻关，不仅展示了我国科技创新的活力，也为数字内容产业的升级提供了新的支撑。这个成果也提示我们，坚持自主创新与开放合作并重，才能在关键核心技术领域实现更高水平的跨越。