3D 場景生成最難的地方，往往不是砌出物件，而是知道場景是否合理，以及修正錯誤時避免愈改愈亂。Scene-Designer 是一個面向 Agentic 3D Scene Generation 的研究框架，目標正是讓模型學習設計場景、評審質素，再按評語作有效修正。
- 以 Scene-OTA-35K 的 Observation–Thought–Action 軌跡學習設計與修改流程。
- 透過 Scene-OTC-15K 的 Observation–Thought–Critic 經驗，比較場景質素。
- 用 Branch-ranking reward 比較同一父場景產生的分支。
- 以 Improvement reward 判斷子場景是否真正優於原場景。
Causal Trajectory Consolidation 會移除沒有下游貢獻的無效操作，同時保留有效決定及必要中間狀態。Scene perturbations 則刻意加入佈局偏差、功能退化和物理違規，再建立偏好比較，令模型不只是 spotting 錯誤，而是學習指出哪個場景較好。
Scene-GRPO 結合分支排名與改進獎勵，讓代理在相同起點的候選場景中選擇較佳設計，並減少沒有帶來實際進步的反覆修改。這種做法比只追求最終生成結果的訓練多了一層質素判斷，亦直接回應通用模型「識錯但不懂有效修正」的問題。
研究團隊比較了模型與 GPT-5.2 在成對場景比較及四場景偏好排序上的表現；首頁亦提供十組 prompt-to-scene 示範。不過，公開資料未交代完整安裝流程，Hugging Face 上已列出 Scene-Builder-Qwen3-VL-8B-Instruct 模型與 Scene-OTC-Bench 資料集，較適合具 3D 生成、Agent 訓練及模型評估經驗的團隊先行研究。