图神经网络下的生成式室内家具摆放

摘要：

自动的室内家具摆放在家居设计、动态场景生成等应用中具有显著的意义.传统算法往往通过显式的空间、语义和功能性上物体之间的关系来理解场景的内部结构,并进一步辅助室内场景的生成.随着大规模室内场景数据集的出现,提出将零散的输入家具编码进图结构,并利用图神经网络中迭代的消息传递隐式地学习场景的分布先验.为了满足家具摆放的多样性,提出将图神经网络融合进条件式变分自编码器.通过一个编码器将输入场景嵌入到一个符合高斯分布的隐变量,并通过一个生成器将从隐变量采样的场景先验用于条件式的新场景生成.在Fu-floor数据集上的实验结果表明,与基准算法相比,该算法在生成结果的评价指标最小匹配距离上表现更优.该算法对于未来实现场景补全、基于场景图的室内家具摆放等实际应用也具有显式的意义和价值.

关键词：场景生成、家具摆放、图神经网络、条件式变分自编码器

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2019YFF0302900

在线出版日期：2021-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：457-464