约束化家具布局的自动生成
计算机视觉与模式识别
2019-01-28 v3 图形学
摘要
庞大虚拟环境的高效创作依赖于能够在自动生成内容的同时保持可控性的算法。我们提出了一种为室内环境自动生成家具布局的方法。我们的方法简单、高效、人类可解释，并且适用于多种约束。我们将房间的构成建模为对象类别，并从训练布局数据库中学习联合（共现）统计。我们通过执行一系列条件采样步骤来生成新布局，充分利用从数据库中学到的统计信息。所生成的布局以3D对象模型及其位置和朝向给出。我们表明它们在感知质量上与训练布局相当，并且优于一种最先进的方法。我们使用一种通用机制——拒绝采样——来融入约束，其以额外计算为代价提供了极大的灵活性。我们通过应用与真实世界应用相关的多种约束展示了我们方法的通用性。
引用
@article{arxiv.1711.10939,
title = {Automatic Generation of Constrained Furniture Layouts},
author = {Paul Henderson and Kartic Subr and Vittorio Ferrari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10939},
year = {2019}
}