LLplace: The 3D Indoor Scene Layout Generation and Editing via Large Language Model

📄 arXiv: 2406.03866v1 📥 PDF

作者: Yixuan Yang, Junru Lu, Zixiang Zhao, Zhen Luo, James J. Q. Yu, Victor Sanchez, Feng Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-06

💡 一句话要点

LLplace：基于大语言模型的3D室内场景布局生成与编辑

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景布局 大语言模型 室内设计 对话交互 Llama3

📋 核心要点

  1. 现有3D布局设计方法依赖空间关系先验或闭源LLM，泛化能力和动态编辑受限。
  2. LLplace基于微调的开源LLM Llama3，通过对话交互实现3D场景布局生成与编辑。
  3. LLplace通过新构建的对话数据集增强LLM空间理解，实现高质量的3D设计方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为LLplace的3D室内场景布局设计方法。该方法基于轻量级微调的开源大语言模型Llama3，无需空间关系先验知识和上下文示例，仅通过用户输入的房间类型和所需对象即可高效生成逼真的房间布局。作者基于3D-Front数据集构建了一个新的对话数据集，扩展了原始数据量，并加入了用于添加和移除对象的对话数据，从而增强了LLM的空间理解能力。通过对话，LLplace能够理解3D布局并执行动态场景编辑，实现对象的添加和移除。实验结果表明，LLplace能够有效地交互式生成和编辑3D室内布局，并在提供高质量3D设计解决方案方面优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D室内场景布局设计方法主要存在两个痛点：一是依赖于扩散模型，需要预先学习空间关系先验知识；二是依赖于大型闭源语言模型，需要大量的prompt工程和上下文示例，且泛化能力较差，难以进行动态场景编辑。

核心思路：LLplace的核心思路是利用轻量级微调的开源大语言模型Llama3，通过对话交互的方式，直接根据用户输入的房间类型和所需对象生成3D室内场景布局。这种方法避免了对空间关系先验知识的依赖，并且能够通过对话实现动态场景编辑。

技术框架：LLplace的整体框架主要包括以下几个阶段：1）数据准备：基于3D-Front数据集构建对话数据集，包含房间类型、对象信息以及添加/移除对象的对话；2）模型微调：使用构建的对话数据集对Llama3进行微调，使其具备理解3D布局和执行动态编辑的能力；3）布局生成与编辑：用户通过对话输入房间类型和所需对象，LLplace生成初始布局，并根据后续对话添加或移除对象，实现动态场景编辑。

关键创新：LLplace的关键创新在于：1）使用轻量级开源LLM Llama3，降低了对计算资源的需求；2）通过对话交互的方式，实现了动态场景编辑，提升了用户体验；3）构建了新的对话数据集，增强了LLM对3D布局的理解能力。与现有方法相比，LLplace无需空间关系先验知识和上下文示例，更加灵活和高效。

关键设计：论文中没有明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这部分信息未知。但可以推测，微调过程中可能使用了标准的语言模型训练方法，例如交叉熵损失函数，并对Llama3的网络结构进行了适当的调整以适应3D布局生成任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLplace通过对话交互实现了高质量的3D室内布局生成与编辑，无需空间关系先验知识和上下文示例。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了LLplace在提供高质量3D设计解决方案方面优于现有方法。未来发布的代码和数据集将有助于进一步验证和提升LLplace的性能。

🎯 应用场景

LLplace在虚拟现实、室内设计和自动化空间规划等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助设计师快速生成和编辑3D室内布局，提高设计效率和质量。此外，LLplace还可以应用于游戏开发、建筑可视化等领域，为用户提供更加逼真和沉浸式的体验。未来，LLplace有望成为智能家居和机器人领域的重要组成部分，实现更加智能化的空间管理和人机交互。

📄 摘要（原文）

Designing 3D indoor layouts is a crucial task with significant applications in virtual reality, interior design, and automated space planning. Existing methods for 3D layout design either rely on diffusion models, which utilize spatial relationship priors, or heavily leverage the inferential capabilities of proprietary Large Language Models (LLMs), which require extensive prompt engineering and in-context exemplars via black-box trials. These methods often face limitations in generalization and dynamic scene editing. In this paper, we introduce LLplace, a novel 3D indoor scene layout designer based on lightweight fine-tuned open-source LLM Llama3. LLplace circumvents the need for spatial relationship priors and in-context exemplars, enabling efficient and credible room layout generation based solely on user inputs specifying the room type and desired objects. We curated a new dialogue dataset based on the 3D-Front dataset, expanding the original data volume and incorporating dialogue data for adding and removing objects. This dataset can enhance the LLM's spatial understanding. Furthermore, through dialogue, LLplace activates the LLM's capability to understand 3D layouts and perform dynamic scene editing, enabling the addition and removal of objects. Our approach demonstrates that LLplace can effectively generate and edit 3D indoor layouts interactively and outperform existing methods in delivering high-quality 3D design solutions. Code and dataset will be released.