HouseTune: Two-Stage Floorplan Generation with LLM Assistance

📄 arXiv: 2411.12279v4 📥 PDF

作者: Ziyang Zong, Guanying Chen, Zhaohuan Zhan, Fengcheng Yu, Guang Tan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-19 (更新: 2025-03-10)

💡 一句话要点

HouseTune：提出一种结合LLM与扩散模型的两阶段户型图生成框架。

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

关键词: 户型图生成 大型语言模型 扩散模型 条件生成 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有户型图生成方法通常需要大量特定领域数据训练，且难以兼顾用户意图和几何约束。
  2. 该论文提出利用LLM进行初步布局设计，再通过条件扩散模型进行精细化调整，实现用户意图与物理约束的平衡。
  3. 实验结果表明，该方法在各项指标上均达到SOTA，验证了其在实际家居设计中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种两阶段的文本到户型图生成框架，该框架结合了大型语言模型（LLM）的推理能力和扩散模型的生成能力。在第一阶段，我们利用思维链（CoT）提示策略来引导LLM从自然语言描述中生成初始布局（Layout-Init），从而确保用户友好和直观的设计过程。然而，Layout-Init可能缺乏精确的几何对齐和细粒度的结构细节。为了解决这个问题，第二阶段采用条件扩散模型来将Layout-Init细化为最终的户型图（Layout-Final），使其更好地符合物理约束和用户需求。与现有方法不同，我们的方法有效地降低了户型图生成学习的难度，而无需大量的特定领域训练数据。实验结果表明，我们的方法在所有指标上都达到了最先进的性能，这验证了其在实际家居设计应用中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到户型图生成方法面临的挑战在于，一方面需要理解用户输入的自然语言描述，将其转化为合理的空间布局；另一方面，生成的布局需要满足实际的物理约束和几何规则。传统方法通常依赖于大量特定领域的训练数据，并且难以同时兼顾用户意图和几何细节。

核心思路：该论文的核心思路是将户型图生成过程分解为两个阶段：首先，利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力，从自然语言描述中生成一个粗略的初始布局（Layout-Init），该布局主要体现用户对房间类型、数量和相对位置的意图。然后，利用条件扩散模型，将这个初始布局作为条件，生成最终的户型图（Layout-Final），该户型图在几何上更加精确，并且满足物理约束。

技术框架：该框架包含两个主要阶段： 1. LLM布局初始化阶段：使用Chain-of-Thought (CoT) prompting策略引导LLM从文本描述中生成初始布局Layout-Init。 2. 条件扩散模型细化阶段：使用条件扩散模型将Layout-Init细化为最终的户型图Layout-Final。扩散模型以Layout-Init为条件，逐步去噪生成符合物理约束和用户需求的户型图。

关键创新：该方法的主要创新在于结合了LLM的推理能力和扩散模型的生成能力，将复杂的户型图生成任务分解为两个相对简单的子任务。LLM负责理解用户意图并生成粗略布局，扩散模型负责保证几何精度和物理约束。这种分解方式降低了学习难度，减少了对大量特定领域数据的依赖。

关键设计： 1. CoT Prompting：使用Chain-of-Thought prompting策略来引导LLM进行布局设计，使其能够逐步推理并生成更合理的布局。 2. 条件扩散模型：使用条件扩散模型，以Layout-Init作为条件，生成Layout-Final。扩散模型的具体结构和训练方式未知（论文中未详细说明）。 3. 损失函数：论文中未明确提及损失函数的具体形式，但推测可能包含几何约束损失、物理约束损失和用户意图匹配损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在所有评估指标上均达到了最先进的性能。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，因此无法提供详细的性能提升幅度。但摘要明确指出，该方法在实际家居设计应用中具有有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居设计、室内装修、房地产开发等领域。用户可以通过自然语言描述自己的需求，快速生成满足个性化需求的户型图，从而提高设计效率和用户满意度。未来，该技术还可以与虚拟现实/增强现实技术结合，实现更直观的户型图展示和交互。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a two-stage text-to-floorplan generation framework that combines the reasoning capability of Large Language Models (LLMs) with the generative power of diffusion models. In the first stage, we leverage a Chain-of-Thought (CoT) prompting strategy to guide an LLM in generating an initial layout (Layout-Init) from natural language descriptions, which ensures a user-friendly and intuitive design process. However, Layout-Init may lack precise geometric alignment and fine-grained structural details. To address this, the second stage employs a conditional diffusion model to refine Layout-Init into a final floorplan (Layout-Final) that better adheres to physical constraints and user requirements. Unlike prior methods, our approach effectively reduces the difficulty of floorplan generation learning without the need for extensive domain-specific training data. Experimental results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance across all metrics, which validates its effectiveness in practical home design applications.