Functional 3D Scene Synthesis through Human-Scene Optimization
作者: Yao Wei, Matteo Toso, Pietro Morerio, Michael Ying Yang, Alessio Del Bue
分类: cs.LG, cs.GR
发布日期: 2025-02-05
备注: 17 pages, 14 figures
💡 一句话要点
提出基于人-场景优化的功能性3D场景生成方法，提升场景可用性。
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 3D场景生成 人-场景交互 功能性场景 图扩散网络 场景优化
📋 核心要点
- 现有3D场景生成方法忽略了场景的实际可用性，导致生成结果不自然，物体摆放不合理。
- 论文提出以人为中心的场景生成方法，通过模拟人与场景的交互来优化场景布局，提升场景的功能性。
- 实验结果表明，该方法能够生成更连贯、更符合人类使用习惯的3D场景。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的生成方法，仅从场景的文本描述中输出3D室内环境。现有方法通常将场景合成视为单纯的布局预测任务，导致房间中物体重叠或场景结构过于刻板，对生成环境的实际可用性考虑不足。相反，我们的方法基于一个简单而有效的原则：将场景合成条件设置为生成可供人类使用的房间。通过合成与场景中的物体交互的3D人体来实现这一原则。如果这种以人为中心的场景生成是可行的，那么房间布局就是功能性的，并且会产生更连贯的3D结构。为此，我们提出了一种新的功能性3D场景合成方法，该方法包括推理、3D组装和优化。我们将文本引导的3D合成视为一个推理过程，通过图扩散网络生成场景图。考虑到物体的功能共现性，我们设计了一种新的策略，以更好地适应人与物体的交互和规避，从而实现人机交互感知的3D场景优化。我们进行了定性和定量实验，以验证我们的方法在生成连贯的3D场景合成结果方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D场景生成方法主要关注场景布局的预测，缺乏对生成场景功能性和可用性的考虑。生成的场景往往存在物体重叠、布局不合理等问题，难以满足实际应用需求。因此，需要一种能够生成更符合人类使用习惯、更具功能性的3D场景生成方法。
核心思路：论文的核心思路是将人类行为融入到3D场景生成过程中，通过模拟人类与场景中物体的交互来优化场景布局。如果生成的场景能够支持人类的正常活动，则认为该场景是功能性的。这种以人为中心的场景生成方法能够有效地提高场景的可用性和真实感。
技术框架：该方法主要包含三个阶段：推理、3D组装和优化。首先，通过图扩散网络从文本描述中推理出场景图，该场景图描述了场景中物体之间的关系。然后，根据场景图将3D物体组装成一个初始场景。最后，通过优化算法调整物体的位置和姿态，使得场景更符合人类的使用习惯。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将人类行为融入到3D场景生成过程中。通过模拟人类与场景中物体的交互，可以有效地提高场景的可用性和真实感。此外，该方法还设计了一种新的策略来更好地适应人与物体的交互和规避，从而实现人机交互感知的3D场景优化。
关键设计：在推理阶段，使用图扩散网络生成场景图，该网络能够有效地捕捉场景中物体之间的关系。在优化阶段，设计了一种新的损失函数，该损失函数考虑了人与物体的交互和规避，从而使得生成的场景更符合人类的使用习惯。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述，此处不再赘述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过定性和定量实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够生成更连贯、更符合人类使用习惯的3D场景。与现有方法相比，该方法生成的场景在可用性和真实感方面都有显著提升。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、游戏开发、室内设计等领域。例如，可以根据用户的文本描述快速生成符合其需求的3D室内环境，为用户提供更个性化的体验。此外，该方法还可以用于训练机器人，使其能够在复杂的室内环境中进行导航和操作。
📄 摘要（原文）
This paper presents a novel generative approach that outputs 3D indoor environments solely from a textual description of the scene. Current methods often treat scene synthesis as a mere layout prediction task, leading to rooms with overlapping objects or overly structured scenes, with limited consideration of the practical usability of the generated environment. Instead, our approach is based on a simple, but effective principle: we condition scene synthesis to generate rooms that are usable by humans. This principle is implemented by synthesizing 3D humans that interact with the objects composing the scene. If this human-centric scene generation is viable, the room layout is functional and it leads to a more coherent 3D structure. To this end, we propose a novel method for functional 3D scene synthesis, which consists of reasoning, 3D assembling and optimization. We regard text guided 3D synthesis as a reasoning process by generating a scene graph via a graph diffusion network. Considering object functional co-occurrence, a new strategy is designed to better accommodate human-object interaction and avoidance, achieving human-aware 3D scene optimization. We conduct both qualitative and quantitative experiments to validate the effectiveness of our method in generating coherent 3D scene synthesis results.