CHOrD: Генерация цифровых двойников для 3D-интерьеров в масштабе дома, свободных от коллизий и организованных, с управляемыми планами этажей и оптимальными компоновками

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

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

cs.AI

Аннотация

Мы представляем CHOrD — новый фреймворк для масштабируемого синтеза 3D-интерьеров, предназначенный для создания цифровых двойников помещений в масштабе дома, свободных от коллизий и иерархически структурированных. В отличие от существующих методов, которые напрямую синтезируют планировку сцены в виде графа сцены или списка объектов, CHOrD использует промежуточное представление планировки на основе 2D-изображений, что позволяет эффективно предотвращать артефакты коллизий, успешно идентифицируя их как сценарии, выходящие за пределы распределения (out-of-distribution, OOD), в процессе генерации. Более того, в отличие от существующих подходов, CHOrD способен создавать планировки сцен, соответствующие сложным поэтажным планам с многомодальными управляющими параметрами, что позволяет формировать согласованные планировки для всего дома, устойчивые как к геометрическим, так и к семантическим вариациям в структуре комнат. Дополнительно мы предлагаем новый набор данных с расширенным охватом предметов домашнего обихода и конфигураций комнат, а также значительно улучшенным качеством данных. CHOrD демонстрирует передовые результаты как на наборе данных 3D-FRONT, так и на нашем предложенном наборе данных, обеспечивая фотореалистичный и пространственно согласованный синтез интерьеров, адаптируемый к произвольным вариациям поэтажных планов.

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.