論文の概要: DiffuScene: Denoising Diffusion Models for Generative Indoor Scene Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14207v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 15:40:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:24:55.275609
• Title: DiffuScene: Denoising Diffusion Models for Generative Indoor Scene Synthesis
• Title（参考訳）: ディファッセン:生成的室内シーン合成のための音化拡散モデル
• Authors: Jiapeng Tang, Yinyu Nie, Lev Markhasin, Angela Dai, Justus Thies, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 拡散モデルに基づく屋内3次元シーン合成のためのDiffuSceneを提案する。 非順序オブジェクトセットに格納された3Dインスタンスプロパティを生成し、各オブジェクト設定に最もよく似た幾何学を検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.521452102413534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present DiffuScene for indoor 3D scene synthesis based on a novel scene configuration denoising diffusion model. It generates 3D instance properties stored in an unordered object set and retrieves the most similar geometry for each object configuration, which is characterized as a concatenation of different attributes, including location, size, orientation, semantics, and geometry features. We introduce a diffusion network to synthesize a collection of 3D indoor objects by denoising a set of unordered object attributes. Unordered parametrization simplifies and eases the joint distribution approximation. The shape feature diffusion facilitates natural object placements, including symmetries. Our method enables 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）: 拡散モデルに基づく屋内3次元シーン合成のためのDiffuSceneを提案する。 非順序オブジェクトセットに格納された3dインスタンスプロパティを生成し、各オブジェクト構成に対して最も類似したジオメトリを取得する。 本研究では,非秩序なオブジェクト属性の集合を認知することにより,3次元屋内オブジェクトの集合を合成する拡散ネットワークを提案する。 非秩序なパラメトリゼーションは関節分布近似を単純化し、緩和する。 形状特徴の拡散は、対称性を含む自然な物体配置を促進する。 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可能にする。 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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