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English(EN) Scene Generation at Absolute Scale: Utilizing Semantic and Geometric Guidance From Text for Accurate and Interpretable 3D Indoor Scene Generation

新的3D场景生成框架GuidedSceneGen可保持绝对尺度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的文本到3D场景生成框架GuidedSceneGen，旨在克服以往方法中常见的尺度模糊和几何漂移问题。该系统在整个生成过程中保持绝对世界坐标系，首先通过文本描述预测全局3D布局。然后，一个扩散模型合成与该布局对齐的360°图像，视频扩散模型则有助于高效探索未观察到的区域。使用3D高斯溅射融合生成的视图，以精确的尺度创建可导航的3D场景，结果表明空间连贯性和布局合理性得到了改善。 AI

影响 该框架可以实现从文本生成更准确、更具可解释性的3D场景，对虚拟现实和建筑设计等领域产生影响。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍3D场景生成新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的3D场景生成框架GuidedSceneGen可保持绝对尺度

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Stefan Ainetter, Thomas Deixelberger, Edoardo A. Dominici, Philipp Drescher, Konstantinos Vardis, Markus Steinberger ·

    Scene Generation at Absolute Scale: Utilizing Semantic and Geometric Guidance From Text for Accurate and Interpretable 3D Indoor Scene Generation

    arXiv:2603.13910v2 Announce Type: replace Abstract: We present GuidedSceneGen, a text-to-3D generation framework that produces metrically accurate, globally consistent, and semantically interpretable indoor scenes. Unlike prior text-driven methods that often suffer from geometric…

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