MUSE：通过基于记忆的增量需求满足实现代理式 3D 场景创作

文本驱动的 3D 场景生成虽前景广阔，但现有方法缺乏需求级状态跟踪的可编辑性，常导致局部失败引发全局重绘。本文提出 MUSE，一种基于记忆的多智能体框架，将可控 3D 场景创作形式化为增量需求满足。该框架包含架构师、雕刻家和检查员三个角色，协同更新工作、场景及技能记忆以执行局部操作并验证步骤。实验表明，MUSE 在目标达成率、约束满足及内容保留率上显著优于基线，确立了其作为可控 3D 场景创作有效框架的地位。