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HouseCrafter概述简介
HouseCrafter 是由东北大学和 Stability AI 推出的先进技术,将二维平面图自动转换成三维室内场景。基于一个网络规模图像训练的2D扩散模型,生成一致的多视图彩色(RGB)和深度(D)图像。图像自回归地批量生成,确保全局一致性,重建出高质量的3D场景。简化复杂虚拟环境的创建过程,基于用户交互功能,支持用户在平面图上移动家具轻松编辑场景布局,实时更新生成的3D场景。使HouseCrafter在建筑、室内设计和房地产等领域具有广泛的应用潜力。
HouseCrafter的功能特色
平面图到3D场景的转换:将2D平面图转换成完整的3D室内场景,如房屋模型。
多视图图像生成:生成场景在不同位置的一致多视图RGB和深度(RGB-D)图像。
自回归图像生成:先前生成的图像用作条件,指导生成相邻位置的新图像。
全局一致性:通过全局平面图和注意力机制确保生成图像的一致性。
3D场景重建:基于TSDF融合技术,从生成的RGB-D图像重建出3D网格模型。
用户交互和编辑:允许用户在平面图上移动家具等元素编辑场景布局,3D视图会相应更新。
HouseCrafter的技术原理
2D扩散模型:基于大规模网络图像训练的2D扩散模型,调整为生成RGB-D图像。
自回归批量生成:基于先前生成的图像,批量生成新图像,确保空间连贯性。
布局引导:用平面图作为全局布局引导,通过布局注意力层确保生成图像与平面图一致。
深度信息融合:在图像生成过程中同时考虑RGB和深度信息,提高几何和语义的一致性。
注意力机制:更新交叉注意力层,基于参考深度的几何信息,提升图像生成质量。
3D重建算法:基于TSDF融合技术,将多视图RGB-D图像转换成3D网格。
HouseCrafter项目介绍
项目官网:neu-vi.github.io/houseCrafter
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2406.20077
HouseCrafter能做什么?
建筑设计与规划:帮助建筑师和设计师快速将平面图转换为3D模型,更好地进行空间规划和设计评审。
室内设计:室内设计师创建和修改室内设计方案,预览家具摆放和装饰效果。
房地产营销:房地产开发商基于HouseCrafter生成的3D模型为客户提供虚拟房屋参观,增强营销材料的吸引力。
游戏开发:游戏设计师快速构建复杂的3D游戏环境。
虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR):为虚拟现实和增强现实应用提供详细的3D室内场景,提升用户体验。
电影和动画制作:快速生成电影或动画所需的3D场景,提高制作效率。
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