論文の概要: FurniScene: A Large-scale 3D Room Dataset with Intricate Furnishing Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03470v2
- Date: Mon, 6 May 2024 06:33:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 00:05:27.587474
- Title: FurniScene: A Large-scale 3D Room Dataset with Intricate Furnishing Scenes
- Title（参考訳）: FurniScene:複雑なシーンを備えた大規模3Dルームデータセット
- Authors: Genghao Zhang, Yuxi Wang, Chuanchen Luo, Shibiao Xu, Zhaoxiang Zhang, Man Zhang, Junran Peng,
- Abstract要約: FurniSceneは、インテリアデザインの専門家による複雑な家具シーンを備えた大規模な3Dルームデータセットである。
具体的には、FurniSceneは11,698の部屋と、89種類のユニークな家具CADモデル39,691種類で構成されている。
室内環境のきめ細かいレイアウト生成に適した2段階拡散シーンモデル(TSDSM)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.47534091528937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Indoor scene generation has attracted significant attention recently as it is crucial for applications of gaming, virtual reality, and interior design. Current indoor scene generation methods can produce reasonable room layouts but often lack diversity and realism. This is primarily due to the limited coverage of existing datasets, including only large furniture without tiny furnishings in daily life. To address these challenges, we propose FurniScene, a large-scale 3D room dataset with intricate furnishing scenes from interior design professionals. Specifically, the FurniScene consists of 11,698 rooms and 39,691 unique furniture CAD models with 89 different types, covering things from large beds to small teacups on the coffee table. To better suit fine-grained indoor scene layout generation, we introduce a novel Two-Stage Diffusion Scene Model (TSDSM) and conduct an evaluation benchmark for various indoor scene generation based on FurniScene. Quantitative and qualitative evaluations demonstrate the capability of our method to generate highly realistic indoor scenes. Our dataset and code will be publicly available soon.
- Abstract（参考訳）: 近年、ゲーム、バーチャルリアリティ、インテリアデザインの応用に欠かせないため、屋内シーン生成が注目されている。
現在の屋内シーン生成手法は、合理的な部屋レイアウトを生成することができるが、しばしば多様性とリアリズムを欠いている。
これは主に、日々の生活で小さな家具を使わずに大きな家具だけを含む、既存のデータセットの限られた範囲が原因である。
これらの課題に対処するため、我々は、インテリアデザインの専門家による複雑な家具シーンを備えた大規模な3DルームデータセットであるFurniSceneを提案する。
具体的には、FurniSceneは11,698の部屋と39,691のユニークな家具CADモデルで構成され、89種類の異なるタイプがあり、大きなベッドからコーヒーテーブルの小さなティーカップまでカバーしている。
室内環境の微粒化を図り,新しい2段階拡散シーンモデル(TSDSM)を導入し,FurniSceneに基づく室内環境評価ベンチマークを実施した。
定量的,質的な評価により,室内のリアルなシーンを再現する手法の有効性が示された。
データセットとコードは近く公開されます。
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