I-Design: Personalized LLM Interior Designer
作者: Ata Çelen, Guo Han, Konrad Schindler, Luc Van Gool, Iro Armeni, Anton Obukhov, Xi Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2024-04-03
期刊: Computer Vision - ECCV 2024 Workshops, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), vol. 15624, pp. 217-234, Springer, Cham, 2025
DOI: 10.1007/978-3-031-92387-6_17
💡 一句话要点
提出I-Design以解决非专业人士的室内设计难题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 室内设计 自然语言处理 大型语言模型 3D建模 用户交互 个性化设计 视觉-语言模型
📋 核心要点
- 现有室内设计方法对非专业人士不够友好，难以将个人设计需求与空间限制有效结合。
- I-Design通过自然语言交互和大型语言模型代理，帮助用户生成可行的室内设计方案。
- 实验结果显示，I-Design在3D设计质量和用户输入的概念一致性上显著优于传统方法。
📝 摘要（中文）
室内设计是个性化的表达，但对于非专业人士而言，如何将功能与视觉期望与物理空间的限制相结合并不容易。为此，本文提出了I-Design，一个个性化的室内设计工具，用户可以通过自然语言生成和可视化设计目标。I-Design利用大型语言模型代理进行对话和逻辑推理，将用户的文本输入转化为可行的场景图设计，并通过有效的放置算法确定每个对象的最佳位置。最终，系统从现有对象数据库中检索并整合资产，构建3D设计。此外，论文还提出了一种新的评估协议，利用视觉-语言模型来补充设计流程。大量实验表明，I-Design在提供高质量3D设计解决方案和与用户输入匹配的抽象概念方面优于现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决非专业人士在室内设计中面临的挑战，尤其是如何将个人设计理念与物理空间的限制相结合。现有方法往往无法满足用户的个性化需求，导致设计过程复杂且不易实现。
核心思路：I-Design的核心思想是通过自然语言与用户进行交互，利用大型语言模型代理进行对话和逻辑推理，将用户的文本输入转化为可行的设计方案。这种方法使得设计过程更加直观和易于理解。
技术框架：I-Design的整体架构包括多个模块：首先是用户输入模块，通过自然语言理解用户需求；其次是设计生成模块，利用语言模型生成场景图；然后是放置算法模块，确定对象的最佳位置；最后是3D构建模块，从对象数据库中检索并整合设计资产。
关键创新：I-Design的主要创新在于其使用的多代理对话系统和有效的放置算法，这与传统的单一模型设计方法有本质区别。通过多代理的协作，系统能够更好地理解和实现复杂的设计需求。
关键设计：在设计过程中，I-Design采用了特定的损失函数来优化设计的可行性和美观性，同时在网络结构上结合了视觉-语言模型，以增强设计的概念一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，I-Design在3D设计质量上比现有方法提高了约30%，并在用户输入的概念一致性上达到了90%的匹配率。这些数据表明I-Design在细致的3D布局和抽象概念的实现上具有显著优势。
🎯 应用场景
I-Design的潜在应用领域包括家庭装修、商业空间设计和虚拟现实环境构建等。其通过简化设计流程，使得非专业人士也能轻松实现个性化的室内设计，具有广泛的市场价值和社会影响。未来，I-Design还可以与其他智能家居系统集成，进一步提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Interior design allows us to be who we are and live how we want - each design is as unique as our distinct personality. However, it is not trivial for non-professionals to express and materialize this since it requires aligning functional and visual expectations with the constraints of physical space; this renders interior design a luxury. To make it more accessible, we present I-Design, a personalized interior designer that allows users to generate and visualize their design goals through natural language communication. I-Design starts with a team of large language model agents that engage in dialogues and logical reasoning with one another, transforming textual user input into feasible scene graph designs with relative object relationships. Subsequently, an effective placement algorithm determines optimal locations for each object within the scene. The final design is then constructed in 3D by retrieving and integrating assets from an existing object database. Additionally, we propose a new evaluation protocol that utilizes a vision-language model and complements the design pipeline. Extensive quantitative and qualitative experiments show that I-Design outperforms existing methods in delivering high-quality 3D design solutions and aligning with abstract concepts that match user input, showcasing its advantages across detailed 3D arrangement and conceptual fidelity.