論文の概要: Repurposing 3D Generative Model for Autoregressive Layout Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16299v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 17:59:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:20.044065
• Title: Repurposing 3D Generative Model for Autoregressive Layout Generation
• Title（参考訳）: 自己回帰レイアウト生成のための3次元生成モデルの再検討
• Authors: Haoran Feng, Yifan Niu, Zehuan Huang, Yang-Tian Sun, Chunchao Guo, Yuxin Peng, Lu Sheng,
• Abstract要約: 3次元レイアウト生成のための3次元生成モデルを再利用するフレームワークであるLaviGenを紹介する。 LayoutVLMベンチマークの実験では、LaviGenは最先端の3Dレイアウト生成性能を実現し、技術水準よりも19%高い物理確率と65%の高速計算を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.216727793212414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce LaviGen, a framework that repurposes 3D generative models for 3D layout generation. Unlike previous methods that infer object layouts from textual descriptions, LaviGen operates directly in the native 3D space, formulating layout generation as an autoregressive process that explicitly models geometric relations and physical constraints among objects, producing coherent and physically plausible 3D scenes. To further enhance this process, we propose an adapted 3D diffusion model that integrates scene, object, and instruction information and employs a dual-guidance self-rollout distillation mechanism to improve efficiency and spatial accuracy. Extensive experiments on the LayoutVLM benchmark show LaviGen achieves superior 3D layout generation performance, with 19% higher physical plausibility than the state of the art and 65% faster computation. Our code is publicly available at https://github.com/fenghora/LaviGen.
• Abstract（参考訳）: 3次元レイアウト生成のための3次元生成モデルを再利用するフレームワークであるLaviGenを紹介する。 テキスト記述からオブジェクトレイアウトを推測する従来の方法とは異なり、LaviGenはネイティブな3D空間で直接動作し、オブジェクト間の幾何学的関係と物理的制約を明示的にモデル化した自動回帰プロセスとしてレイアウト生成を定式化する。 このプロセスをさらに強化するために,シーン,オブジェクト,命令情報を統合した適応型3次元拡散モデルを提案する。 LayoutVLMベンチマークの大規模な実験では、LaviGenは最先端の3Dレイアウト生成性能が19%向上し、計算速度が65%向上した。 私たちのコードはhttps://github.com/fenghora/LaviGen.comで公開されています。

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