論文の概要: DeBaRA: Denoising-Based 3D Room Arrangement Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18336v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 23:18:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 07:00:37.269611
- Title: DeBaRA: Denoising-Based 3D Room Arrangement Generation
- Title（参考訳）: DeBaRA:Denoising-based 3D Room Arrangement Generation
- Authors: Léopold Maillard, Nicolas Sereyjol-Garros, Tom Durand, Maks Ovsjanikov,
- Abstract要約: 有界環境における正確で制御可能で柔軟なアレンジメント生成に適したスコアベースモデルであるDeBaRAを紹介する。
本研究では,オブジェクトの空間特性に着目して,シーン合成や完了,再配置など,複数のダウンストリームアプリケーションを実行するために,単一トレーニングされたDeBaRAモデルをテスト時に活用できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.96293773013579
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Generating realistic and diverse layouts of furnished indoor 3D scenes unlocks multiple interactive applications impacting a wide range of industries. The inherent complexity of object interactions, the limited amount of available data and the requirement to fulfill spatial constraints all make generative modeling for 3D scene synthesis and arrangement challenging. Current methods address these challenges autoregressively or by using off-the-shelf diffusion objectives by simultaneously predicting all attributes without 3D reasoning considerations. In this paper, we introduce DeBaRA, a score-based model specifically tailored for precise, controllable and flexible arrangement generation in a bounded environment. We argue that the most critical component of a scene synthesis system is to accurately establish the size and position of various objects within a restricted area. Based on this insight, we propose a lightweight conditional score-based model designed with 3D spatial awareness at its core. We demonstrate that by focusing on spatial attributes of objects, a single trained DeBaRA model can be leveraged at test time to perform several downstream applications such as scene synthesis, completion and re-arrangement. Further, we introduce a novel Self Score Evaluation procedure so it can be optimally employed alongside external LLM models. We evaluate our approach through extensive experiments and demonstrate significant improvement upon state-of-the-art approaches in a range of scenarios.
- Abstract（参考訳）: 屋内3Dシーンのリアルで多様なレイアウトを生成することで、幅広い産業に影響を及ぼす複数のインタラクティブなアプリケーションを解き放つ。
オブジェクトの相互作用の本質的な複雑さ、利用可能なデータ量の制限、空間的制約を満たす必要性は、すべて3次元シーン合成とアレンジメントのための生成的モデリングを困難にしている。
現在の手法では,3次元推論を考慮せずに全ての属性を同時に予測することで,自己回帰的あるいは既成拡散目標を用いてこれらの課題に対処している。
本稿では,有界環境における精度,制御性,フレキシブルな配置生成に適したスコアベースモデルであるDeBaRAを紹介する。
シーン合成システムの最も重要な要素は,制限領域内における様々な物体のサイズと位置を正確に決定することである。
この知見に基づいて,3次元空間認識を中心とした軽量な条件付きスコアベースモデルを提案する。
本研究では,オブジェクトの空間特性に着目して,シーン合成や完了,再配置など,複数のダウンストリームアプリケーションを実行するために,単一トレーニングされたDeBaRAモデルをテスト時に活用できることを実証する。
さらに,新たな自己スコア評価手法を導入し,外部LLMモデルと最適に併用できるようにする。
我々は、広範囲な実験を通してアプローチを評価し、様々なシナリオにおける最先端のアプローチに対する顕著な改善を実証する。
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