CHOrD: 制御可能な間取りと最適なレイアウトを備えた3D屋内シーンのための、衝突のない、住宅規模の、整理されたデジタルツインの生成

CHOrD: Generation of Collision-Free, House-Scale, and Organized Digital Twins for 3D Indoor Scenes with Controllable Floor Plans and Optimal Layouts

March 15, 2025

著者: Chong Su, Yingbin Fu, Zheyuan Hu, Jing Yang, Param Hanji, Shaojun Wang, Xuan Zhao, Cengiz Öztireli, Fangcheng Zhong

cs.AI

要旨

我々は、3D室内シーンのスケーラブルな合成のための新しいフレームワークであるCHOrDを紹介します。CHOrDは、家全体の規模で、衝突のない、階層的に構造化された室内デジタルツインを作成するように設計されています。既存の手法がシーンレイアウトをシーングラフやオブジェクトリストとして直接合成するのに対し、CHOrDは2D画像ベースの中間レイアウト表現を組み込むことで、生成中に分布外（OOD）シナリオとして衝突アーティファクトを効果的に捕捉し、防止することが可能です。さらに、既存の手法とは異なり、CHOrDは多様な制御を伴う複雑な間取り図に従ったシーンレイアウトを生成することができ、部屋構造の幾何学的および意味的な変動に対してロバストな、家全体にわたる一貫したレイアウトの作成を可能にします。加えて、我々は、家財道具や部屋の構成のカバレッジを拡大し、データ品質を大幅に向上させた新しいデータセットを提案します。CHOrDは、3D-FRONTおよび我々が提案するデータセットの両方において、任意の間取り図の変動に適応可能な、フォトリアルで空間的に一貫した室内シーン合成において最先端の性能を実証しています。

English

We introduce CHOrD, a novel framework for scalable synthesis of 3D indoor scenes, designed to create house-scale, collision-free, and hierarchically structured indoor digital twins. In contrast to existing methods that directly synthesize the scene layout as a scene graph or object list, CHOrD incorporates a 2D image-based intermediate layout representation, enabling effective prevention of collision artifacts by successfully capturing them as out-of-distribution (OOD) scenarios during generation. Furthermore, unlike existing methods, CHOrD is capable of generating scene layouts that adhere to complex floor plans with multi-modal controls, enabling the creation of coherent, house-wide layouts robust to both geometric and semantic variations in room structures. Additionally, we propose a novel dataset with expanded coverage of household items and room configurations, as well as significantly improved data quality. CHOrD demonstrates state-of-the-art performance on both the 3D-FRONT and our proposed datasets, delivering photorealistic, spatially coherent indoor scene synthesis adaptable to arbitrary floor plan variations.