程序化内容生成 (PCG) 使 VR 中的环境、资产和交互创建自动化，从而实现可扩展和动态的体验。通过使用算法即时生成内容，开发者可以构建庞大、多样的世界，而无需手动设计每一个细节。这在 VR 中尤为重要，因为沉浸感依赖于丰富、交互式的空间，这些空间需要感觉广阔且响应迅速。例如，一个 VR 探索游戏可以使用 PCG 创建独特的景观，减少对预构建资产的需求，同时确保玩家在每次游戏过程中都能遇到新鲜的地形。这种方法节省了开发时间和存储空间，因为生成的内容可以存储为紧凑的规则或参数，而不是庞大的 3D 模型或纹理。
PCG 通过引入不可预测性来增强重玩价值。在训练模拟或解谜游戏等 VR 应用中，程序化系统可以重新排列障碍物、目标或环境条件，迫使使用者调整策略。医疗培训应用可以生成随机化的病人情景，确保受训者面临各种挑战。类似地，多人 VR 游戏可以使用 PCG 创建独特的地图或物品放置，使游戏玩法保持平衡且新颖。然而，开发者必须仔细调整算法以保持连贯性——过度随机的生成可能会破坏沉浸感或创建无意义的布局。基于约束的生成（例如，确保关键区域之间的路径）或利用种子值实现可复现性等技术有助于在保持可变性的同时维持结构。
最后，PCG 支持根据用户行为或硬件限制调整体验。例如，一个 VR 健身应用可以生成障碍课程，根据玩家的运动速度或准确度等表现指标调整难度。在技术方面，PCG 可以通过为远处的物体生成较低细节的资产，或根据用户位置动态加载内容来优化性能，从而减少内存使用。噪声函数（例如，用于地形的 Perlin 噪声）、基于规则的系统（例如，由语法驱动的建筑）或机器学习模型（例如，用于纹理的风格迁移）是常见的构建块。开发者应优先在各种生成的场景中进行测试，以识别边缘情况，例如碰撞错误或视觉故障，确保系统在不同条件下保持稳健。