論文の概要: DiffuScene: Scene Graph Denoising Diffusion Probabilistic Model for Generative Indoor Scene Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14207v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 18:00:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 21:26:40.823991
• Title: DiffuScene: Scene Graph Denoising Diffusion Probabilistic Model for Generative Indoor Scene Synthesis
• Title（参考訳）: DiffuScene: 室内シーン生成のための拡散確率モデルに基づくシーングラフ
• Authors: Jiapeng Tang, Yinyu Nie, Lev Markhasin, Angela Dai, Justus Thies, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 拡散確率モデルを用いた新しいシーングラフに基づく屋内3次元シーン合成のためのDiffuSceneを提案する。 我々の手法は最先端の手法よりも、物理的に可塑性で多様な屋内シーンを合成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.95028186661413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present DiffuScene for indoor 3D scene synthesis based on a novel scene graph denoising diffusion probabilistic model, which generates 3D instance properties stored in a fully-connected scene graph and then retrieves the most similar object geometry for each graph node i.e. object instance which is characterized as a concatenation of different attributes, including location, size, orientation, semantic, and geometry features. Based on this scene graph, we designed a diffusion model to determine the placements and types of 3D instances. Our method can facilitate many downstream applications, including scene completion, scene arrangement, and text-conditioned scene synthesis. Experiments on the 3D-FRONT dataset show that our method can synthesize more physically plausible and diverse indoor scenes than state-of-the-art methods. Extensive ablation studies verify the effectiveness of our design choice in scene diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,全接続されたシーングラフに格納された3Dインスタンス特性を生成し,各グラフノードに対して最も類似したオブジェクト形状,すなわち,位置,大きさ,向き,意味,幾何学的特徴など,異なる属性の結合として特徴付けられるオブジェクトインスタンスを検索する,拡散確率モデルに基づく屋内3Dシーン合成のためのディフフルSceneを提案する。 このシーングラフに基づいて、3Dインスタンスの配置とタイプを決定する拡散モデルを構築した。 本手法は,シーン補完,シーン配置,テキストコンディショニングシーン合成など,多くの下流アプリケーションを容易に行うことができる。 3d-frontデータセットを用いた実験では,最先端の手法よりも物理的に妥当で多様な室内シーンを合成できることが示されている。 大規模なアブレーション研究は、シーン拡散モデルにおける設計選択の有効性を検証する。

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