Chat2Layout: Interactive 3D Furniture Layout with a Multimodal LLM

📄 arXiv: 2407.21333v1 📥 PDF

作者: Can Wang, Hongliang Zhong, Menglei Chai, Mingming He, Dongdong Chen, Jing Liao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-31

备注: Main paper with supplemental materials

💡 一句话要点

提出Chat2Layout，利用多模态LLM实现交互式3D家具布局生成。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态LLM 交互式布局 3D家具布局 视觉提示 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有家具布局生成方法缺乏反馈驱动的优化，难以进行交互式用户参与。
  2. Chat2Layout通过统一的视觉-问题范式和视觉提示机制，使MLLM能够进行交互式布局设计。
  3. 实验表明，该方法能够实现对多样且复杂的3D家具进行语言交互式生成和布置。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Chat2Layout的交互式家具布局生成系统，该系统扩展了多模态大型语言模型（MLLM）的功能，使其能够应用于交互式布局设计领域。该方法建立了一个统一的视觉-问题范式，用于上下文学习，从而实现与MLLM的无缝通信，并在不改变模型权重的情况下引导其行为。文中提出了一种免训练的可视化提示机制，包括视觉-文本提示技术，辅助MLLM推理合理的布局方案，以及离线到在线搜索（O2O-Search）方法，自动识别提供示例的最少信息参考集，用于视觉-文本提示。通过使用以MLLM为核心控制器的代理系统，实现了双向交互。该代理不仅通过语言和视觉感知理解3D环境和用户需求，还规划任务并推理动作，以在虚拟空间中生成和布置家具，并根据执行结果的视觉反馈进行迭代更新。实验结果表明，该方法能够促进多样化和复杂3D家具的语言交互式生成和布置。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动家具布局生成方法通常是静态的，缺乏与用户的交互，无法根据用户反馈进行调整和优化。这限制了用户在设计过程中的参与度和灵活性。

核心思路：Chat2Layout的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）强大的视觉推理能力和语言理解能力，构建一个能够理解用户指令、感知3D环境并进行交互式家具布局的代理系统。通过视觉提示和离线到在线搜索（O2O-Search）方法，引导MLLM生成合理的布局方案，并根据用户反馈进行迭代优化。

技术框架：Chat2Layout系统主要包含以下几个模块：1) 视觉-问题范式：将3D环境和用户需求转化为视觉和语言信息，输入到MLLM中。2) 视觉-文本提示：利用视觉和文本信息引导MLLM推理合理的布局方案。3) 离线到在线搜索（O2O-Search）：自动识别提供示例的最少信息参考集，用于视觉-文本提示。4) 代理系统：以MLLM为核心控制器，负责任务规划、动作推理、家具生成和布置，以及根据视觉反馈进行迭代更新。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了一种统一的视觉-问题范式，用于上下文学习，使MLLM能够理解3D环境和用户需求。2) 提出了一种免训练的可视化提示机制，包括视觉-文本提示和O2O-Search，引导MLLM生成合理的布局方案。3) 构建了一个以MLLM为核心控制器的代理系统，实现了交互式家具布局生成。

关键设计：O2O-Search 是一种自动寻找最佳视觉提示示例的方法。它首先离线构建一个包含各种布局场景的数据库，然后在线搜索与当前场景最相关的示例，用于视觉-文本提示。具体实现细节和参数设置在论文中未明确说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了Chat2Layout在交互式家具布局生成方面的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明，该方法能够促进多样化和复杂3D家具的语言交互式生成和布置，证明了MLLM在交互式3D场景生成方面的潜力。

🎯 应用场景

Chat2Layout可应用于室内设计、虚拟现实、游戏开发等领域。它可以帮助用户快速生成个性化的家具布局方案，提高设计效率和用户体验。未来，该技术有望应用于更广泛的3D场景生成和交互式设计任务。

📄 摘要（原文）

Automatic furniture layout is long desired for convenient interior design. Leveraging the remarkable visual reasoning capabilities of multimodal large language models (MLLMs), recent methods address layout generation in a static manner, lacking the feedback-driven refinement essential for interactive user engagement. We introduce Chat2Layout, a novel interactive furniture layout generation system that extends the functionality of MLLMs into the realm of interactive layout design. To achieve this, we establish a unified vision-question paradigm for in-context learning, enabling seamless communication with MLLMs to steer their behavior without altering model weights. Within this framework, we present a novel training-free visual prompting mechanism. This involves a visual-text prompting technique that assist MLLMs in reasoning about plausible layout plans, followed by an Offline-to-Online search (O2O-Search) method, which automatically identifies the minimal set of informative references to provide exemplars for visual-text prompting. By employing an agent system with MLLMs as the core controller, we enable bidirectional interaction. The agent not only comprehends the 3D environment and user requirements through linguistic and visual perception but also plans tasks and reasons about actions to generate and arrange furniture within the virtual space. Furthermore, the agent iteratively updates based on visual feedback from execution results. Experimental results demonstrate that our approach facilitates language-interactive generation and arrangement for diverse and complex 3D furniture.