SceneHGN：用于具有细粒度几何的 3D 室内场景生成的层次图网络

3D 室内场景广泛应用于计算机图形学，从室内设计到游戏再到虚拟现实与增强现实。它们还包含丰富信息，包括房间布局，以及家具类型、几何与摆放。高质量 3D 室内场景需求巨大，而手动设计高质量 3D 室内场景需要专业知识且耗时。现有研究仅解决部分问题：部分工作学习生成房间布局，其他工作聚焦于生成单个家具对象的详细结构与几何。然而，这些部分步骤相互关联，应共同处理以实现最优合成。我们提出 SCENEHGN，一种用于 3D 室内场景的层次图网络，其考虑从房间级到物体级、最终到物体部件级的完整层次。因此，我们的方法首次能够直接生成合理的 3D 房间内容，包括具有细粒度几何的家具对象及其布局。为应对挑战，我们引入功能区域作为房间级与物体级之间的中间代理以使学习更可控。为确保合理性，我们基于图的表示同时包含连接不同层级子节点与父节点的垂直边，以及编码同层节点间关系的水平边。大量实验表明，即便将部分步骤结果与仅能实现这些的替代方法比较，我们的方法也产生更优的生成结果。我们还展示我们的方法对部件级房间编辑、房间插值及任意房间边界生成等多种应用均有效。