論文の概要: ATISS: Autoregressive Transformers for Indoor Scene Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03675v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 17:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 15:38:51.919302
• Title: ATISS: Autoregressive Transformers for Indoor Scene Synthesis
• Title（参考訳）: ATISS:屋内シーン合成のための自動回帰変換器
• Authors: Despoina Paschalidou and Amlan Kar and Maria Shugrina and Karsten Kreis and Andreas Geiger and Sanja Fidler
• Abstract要約: 我々は,合成室内環境を構築するための新しい自己回帰型トランスフォーマーアーキテクチャであるATISSを紹介する。 この定式化は、ATISSが完全に自動的な部屋レイアウト合成を超えて一般的に有用になるため、より自然なものであると我々は主張する。 本モデルは,ラベル付き3Dバウンディングボックスのみを監督として,自動回帰生成モデルとしてエンドツーエンドで訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.63708524926689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to synthesize realistic and diverse indoor furniture layouts automatically or based on partial input, unlocks many applications, from better interactive 3D tools to data synthesis for training and simulation. In this paper, we present ATISS, a novel autoregressive transformer architecture for creating diverse and plausible synthetic indoor environments, given only the room type and its floor plan. In contrast to prior work, which poses scene synthesis as sequence generation, our model generates rooms as unordered sets of objects. We argue that this formulation is more natural, as it makes ATISS generally useful beyond fully automatic room layout synthesis. For example, the same trained model can be used in interactive applications for general scene completion, partial room re-arrangement with any objects specified by the user, as well as object suggestions for any partial room. To enable this, our model leverages the permutation equivariance of the transformer when conditioning on the partial scene, and is trained to be permutation-invariant across object orderings. Our model is trained end-to-end as an autoregressive generative model using only labeled 3D bounding boxes as supervision. Evaluations on four room types in the 3D-FRONT dataset demonstrate that our model consistently generates plausible room layouts that are more realistic than existing methods. In addition, it has fewer parameters, is simpler to implement and train and runs up to 8 times faster than existing methods.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブな3dツールからトレーニングやシミュレーションのためのデータ合成まで、リアルで多様な室内家具のレイアウトを自動的にあるいは部分的な入力に基づいて合成する能力は、多くのアプリケーションをアンロックする。 本稿では,室内型とフロアプランのみを考慮し,多種多様な合成室内環境を構築するための自動回帰トランスフォーマーアーキテクチャであるATISSを提案する。 シーン合成をシーケンス生成として扱う先行研究とは対照的に,本モデルは無順序オブジェクト集合として部屋を生成する。 この定式化は、ATISSが完全に自動的な部屋レイアウト合成を超えて一般的に有用になるため、より自然なものであると我々は主張する。 例えば、同じトレーニングされたモデルは、一般的なシーン補完、ユーザーが指定した任意のオブジェクトに対する部分的な部屋再構成、および任意の部分的な部屋に対するオブジェクト提案のためのインタラクティブなアプリケーションで使用することができる。 これを実現するため、本モデルは部分的なシーンの条件付け時にトランスの置換等分散を活用し、オブジェクトの順序にまたがって置換不変であるように訓練する。 本モデルは,ラベル付き3Dバウンディングボックスのみを監督として,自動回帰生成モデルとしてエンドツーエンドで訓練されている。 3d-frontデータセットにおける4つのルームタイプの評価は、既存の方法よりも現実的な部屋レイアウトを一貫して生成することを示している。 さらに、パラメータが少なく、実装とトレーニングが簡単で、既存のメソッドよりも最大8倍高速に実行される。

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