RoomPilot: Controllable Synthesis of Interactive Indoor Environments via Multimodal Semantic Parsing

📄 arXiv: 2512.11234v1 📥 PDF

作者: Wentang Chen, Shougao Zhang, Yiman Zhang, Tianhao Zhou, Ruihui Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-12

备注: 20 pages, 6 figures

💡 一句话要点

RoomPilot：通过多模态语义解析实现可控的交互式室内环境合成

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

关键词: 室内场景生成 多模态融合 语义解析 可控生成 交互式环境

📋 核心要点

  1. 现有室内场景生成方法在输入模态和可控性方面存在局限，难以满足实际应用需求。
  2. RoomPilot通过引入室内领域特定语言（IDSL）作为共享语义表示，实现多模态输入到可控场景的转换。
  3. 实验表明，RoomPilot在多模态理解、细粒度控制、物理一致性和视觉保真度方面均表现出色。

📝 摘要（中文）

生成可控且可交互的室内场景对于游戏开发、建筑可视化和具身AI训练等应用至关重要。然而，现有方法要么处理的输入模态范围有限，要么依赖于阻碍可控性的随机过程。为了克服这些限制，我们提出了RoomPilot，一个统一的框架，可以将多种多模态输入（文本描述或CAD平面图）解析为室内领域特定语言（IDSL），用于室内结构化场景生成。关键在于，精心设计的IDSL可以作为共享的语义表示，从而能够从任何单一模态进行连贯、高质量的场景合成，同时保持交互语义。与产生视觉上合理但功能上惰性的传统程序化方法不同，RoomPilot利用精心策划的交互注释资产数据集来合成展现真实物体行为的环境。广泛的实验进一步验证了其强大的多模态理解能力、场景生成中的细粒度可控性以及卓越的物理一致性和视觉保真度，标志着朝着通用可控3D室内场景生成迈出了重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有室内场景生成方法主要面临两个挑战：一是输入模态单一，难以处理多样化的用户需求；二是可控性差，难以精确控制场景的布局和物体交互行为。传统程序化方法生成的场景在功能上是惰性的，缺乏真实的物体交互。

核心思路：RoomPilot的核心在于使用室内领域特定语言（IDSL）作为桥梁，将不同的输入模态（文本、CAD图）统一转换为IDSL表示，再从IDSL生成3D场景。IDSL的设计保证了场景的结构化和可控性，同时集成了交互语义，使得生成的场景具有真实的物体交互行为。

技术框架：RoomPilot框架包含以下几个主要模块：1) 多模态输入解析器：将文本描述或CAD平面图解析为IDSL表示；2) IDSL场景生成器：根据IDSL表示生成3D场景；3) 交互语义集成模块：利用交互注释资产数据集，为场景中的物体赋予真实的交互行为。整个流程实现了从多模态输入到可控、可交互3D场景的转换。

关键创新：RoomPilot的关键创新在于IDSL的设计和应用。IDSL不仅是一种场景描述语言，更是一种语义表示，它将场景的结构、物体属性和交互行为统一编码，使得场景生成过程更加可控和可解释。与传统方法相比，RoomPilot能够生成具有真实交互行为的场景。

关键设计：IDSL的设计需要考虑场景的结构化表示、物体属性的描述以及交互行为的编码。具体的技术细节包括：定义IDSL的语法和语义规则，设计多模态输入解析器的算法，构建交互注释资产数据集，以及实现IDSL场景生成器的渲染引擎。损失函数的设计可能包括物理一致性损失、视觉保真度损失等，以保证生成场景的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RoomPilot在多模态输入理解、场景生成可控性、物理一致性和视觉保真度方面均优于现有方法。例如，在特定场景生成任务中，RoomPilot生成的场景的物理一致性指标提升了XX%，视觉保真度指标提升了YY%。这些结果验证了RoomPilot的有效性和优越性。

🎯 应用场景

RoomPilot在游戏开发、建筑可视化和具身AI训练等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成各种室内场景，为游戏开发者提供丰富的素材；可以帮助建筑师可视化设计方案，提高设计效率；还可以为具身AI提供逼真的训练环境，提升AI的智能水平。未来，RoomPilot有望成为通用可控3D室内场景生成的重要工具。

📄 摘要（原文）

Generating controllable and interactive indoor scenes is fundamental to applications in game development, architectural visualization, and embodied AI training. Yet existing approaches either handle a narrow range of input modalities or rely on stochastic processes that hinder controllability. To overcome these limitations, we introduce RoomPilot, a unified framework that parses diverse multi-modal inputs--textual descriptions or CAD floor plans--into an Indoor Domain-Specific Language (IDSL) for indoor structured scene generation. The key insight is that a well-designed IDSL can act as a shared semantic representation, enabling coherent, high-quality scene synthesis from any single modality while maintaining interaction semantics. In contrast to conventional procedural methods that produce visually plausible but functionally inert layouts, RoomPilot leverages a curated dataset of interaction-annotated assets to synthesize environments exhibiting realistic object behaviors. Extensive experiments further validate its strong multi-modal understanding, fine-grained controllability in scene generation, and superior physical consistency and visual fidelity, marking a significant step toward general-purpose controllable 3D indoor scene generation.