論文の概要: RelTriple: Learning Plausible Indoor Layouts by Integrating Relationship Triples into the Diffusion Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20289v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 07:31:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:32.469465
• Title: RelTriple: Learning Plausible Indoor Layouts by Integrating Relationship Triples into the Diffusion Process
• Title（参考訳）: RelTriple: 関係トリプルを拡散過程に統合した可塑性屋内レイアウトの学習
• Authors: Kaifan Sun, Bingchen Yang, Peter Wonka, Jun Xiao, Haiyong Jiang,
• Abstract要約: RelTripleは,物体と地域間の空間的関係を学習することで,家具の流通を促進する新しい手法である。 提案手法は,非条件レイアウト生成,フロアプラン条件付きレイアウト生成,シーンアレンジメントの視覚的評価において,既存の最先端手法よりも一貫して改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.00148183089349
• License:
• Abstract: The generation of indoor furniture layouts has significant applications in augmented reality, smart homes, and architectural design. Successful furniture arrangement requires proper physical relationships (e.g., collision avoidance) and spacing relationships between furniture and their functional zones to be respected. However, manually defined relationships are almost always incomplete and can produce unrealistic layouts. This work instead extracts spacing relationships automatically based on a hierarchical analysis and adopts the Delaunay Triangulation to produce important triple relationships. Compared to pairwise relationship modeling, triple relationships account for interactions and space utilization among multiple objects. To this end, we introduce RelTriple, a novel approach that enhances furniture distribution by learning spacing relationships between objects and regions. We formulate triple relationships as object-to-object (O2O) losses and object-to-region (O2R) losses and integrate them directly into the training process of generative diffusion. Our approach consistently improves over existing state-of-the-art methods in visual results evaluation metrics on unconditional layout generation, floorplan-conditioned layout generation, and scene rearrangement, achieving at least 12% on the introduced spatial relationship metric and superior spatial coherence and practical usability.
• Abstract（参考訳）: 室内家具のレイアウトの生成は、拡張現実、スマートホーム、建築設計に重要な応用をもたらす。 成功した家具の配置には、適切な物理的関係(例えば衝突回避)と、家具とそれらの機能的領域の間の関係を尊重することが必要である。 しかし、手動で定義された関係はほとんど常に不完全であり、非現実的なレイアウトを生成することができる。 この研究は、階層解析に基づいて自動的にスペーシング関係を抽出し、デラウネー三角法を採用して重要な三重関係を生成する。 ペアワイズ・リレーション・モデリングと比較すると、三重関係は複数のオブジェクト間の相互作用と空間利用を考慮に入れている。 そこで我々はRelTripleを紹介した。RelTripleはオブジェクトと領域間の間隔関係を学習することで家具の流通を促進できる新しいアプローチである。 我々は,対象物(O2O)の損失と対象物(O2R)の損失として三重関係を定式化し,生成拡散のトレーニングプロセスに直接統合する。 提案手法は,非条件レイアウト生成,フロアプラン条件付きレイアウト生成,シーンアレンジメントの視覚的評価指標における既存の最先端手法を常に改善し,導入した空間的関係距離と空間的一貫性と実用的なユーザビリティを少なくとも12%向上させる。

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