HierRelTriple: Guiding Indoor Layout Generation with Hierarchical Relationship Triplet Losses

📄 arXiv: 2503.20289v2 📥 PDF

作者: Kaifan Sun, Bingchen Yang, Peter Wonka, Jun Xiao, Haiyong Jiang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-26 (更新: 2025-09-16)

💡 一句话要点

HierRelTriple：利用层级关系三元组损失引导室内布局生成

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 室内布局生成 层级关系学习 关系三元组 扩散模型 Delaunay三角剖分

📋 核心要点

  1. 现有室内布局生成方法难以捕捉复杂多对象关系，导致布局拥挤或不符合物理规则。
  2. HierRelTriple通过层级关系三元组建模，提取对象到区域、对象到对象和角到角三个层次的空间关系。
  3. 实验表明，HierRelTriple在空间关系指标上提升超过15%，并显著减少了碰撞和边界违规。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于层级三元组的室内关系学习方法HierRelTriple，专注于空间关系学习。现有方法通常依赖于手动定义的空间规则或简化的成对表示，无法捕捉真实场景中复杂的多对象关系，导致布局过于拥挤或在物理上不合理。HierRelTriple引入了一个层级关系三元组建模框架，首先划分功能区域，然后自动提取三个层次的空间关系：对象到区域(O2R)、对象到对象(O2O)和角到角(C2C)。通过将这些关系表示为几何三元组，并采用基于Delaunay三角剖分的方法来建立空间先验，我们推导出去噪三元组和真实三元组之间的IoU损失，并将它们无缝集成到扩散去噪过程中。对象间距离、角度方向和空间关系的联合公式增强了生成场景的物理真实感。在无条件布局合成、楼层平面条件布局生成和场景重排列的大量实验表明，与最先进的方法相比，HierRelTriple将空间关系指标提高了15%以上，并显著减少了碰撞和边界违规。

🔬 方法详解

问题定义：室内布局生成旨在自动生成符合人类直觉和物理规则的场景布局。现有方法主要依赖人工规则或简单的成对关系建模，无法有效捕捉复杂场景中多个对象之间的空间关系，导致生成的布局存在对象碰撞、超出边界以及空间关系不合理等问题。这些问题限制了生成布局的真实性和可用性。

核心思路：HierRelTriple的核心思路是将室内场景中的空间关系分解为三个层级：对象到区域(O2R)、对象到对象(O2O)和角到角(C2C)。通过对不同层级的关系进行建模，能够更全面地捕捉场景中的空间约束。此外，利用Delaunay三角剖分建立空间先验，并结合扩散模型进行布局生成，从而保证生成结果的物理合理性。

技术框架：HierRelTriple的整体框架包含以下几个主要模块：1) 功能区域划分：将室内空间划分为不同的功能区域，如客厅、卧室等。2) 关系三元组提取：自动提取O2R、O2O和C2C三种类型的空间关系，并将它们表示为几何三元组。3) 空间先验建模：利用Delaunay三角剖分建立空间先验，用于约束三元组之间的关系。4) 扩散去噪过程：将关系三元组的IoU损失集成到扩散模型的去噪过程中，引导布局生成。

关键创新：HierRelTriple的关键创新在于提出了层级关系三元组建模方法，能够更全面地捕捉室内场景中的空间关系。与现有方法相比，HierRelTriple不再局限于简单的成对关系，而是考虑了对象与区域、对象与对象以及角与角之间的复杂关系。此外，将关系三元组的IoU损失集成到扩散模型中，能够有效地提高生成布局的物理合理性。

关键设计：在关系三元组的表示方面，论文使用了几何三元组，包括对象间距离、角度方向等信息。在损失函数的设计方面，论文提出了基于IoU的损失函数，用于衡量生成的三元组与真实三元组之间的差异。在扩散模型的训练方面，论文将IoU损失无缝集成到去噪过程中，通过调整损失函数的权重来平衡空间关系约束和生成质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HierRelTriple在无条件布局合成、楼层平面条件布局生成和场景重排列等任务上均取得了显著的性能提升。与现有最先进的方法相比，HierRelTriple将空间关系指标提高了15%以上，并显著减少了碰撞和边界违规。这些结果验证了HierRelTriple在室内布局生成方面的有效性。

🎯 应用场景

HierRelTriple在室内设计、虚拟现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动生成室内布局方案，辅助设计师进行快速设计迭代。在虚拟现实和游戏开发中，可以用于生成逼真的室内场景，提升用户体验。此外，该方法还可以应用于机器人导航领域，帮助机器人理解和规划室内空间。

📄 摘要（原文）

We present a hierarchical triplet-based indoor relationship learning method, coined HierRelTriple, with a focus on spatial relationship learning. Existing approaches often depend on manually defined spatial rules or simplified pairwise representations, which fail to capture complex, multi-object relationships found in real scenarios and lead to overcrowded or physically implausible arrangements. We introduce HierRelTriple, a hierarchical relational triplets modeling framework that first partitions functional regions and then automatically extracts three levels of spatial relationships: object-to-region (O2R), object-to-object (O2O), and corner-to-corner (C2C). By representing these relationships as geometric triplets and employing approaches based on Delaunay Triangulation to establish spatial priors, we derive IoU loss between denoised and ground truth triplets and integrate them seamlessly into the diffusion denoising process. The introduction of the joint formulation of inter-object distances, angular orientations, and spatial relationships enhances the physical realism of the generated scenes. Extensive experiments on unconditional layout synthesis, floorplan-conditioned layout generation, and scene rearrangement demonstrate that HierRelTriple improves spatial-relation metrics by over 15% and substantially reduces collisions and boundary violations compared to state-of-the-art methods.