Los investigadores proponen SPG-Layout, un marco impulsado por texto diseñado para generar escenas interiores 3D físicamente plausibles dentro de entornos complejos no-Manhattan donde los métodos existentes a menudo fallan debido a altas violaciones geométricas.
El enfoque utiliza priors estadísticos de distribuciones de objetos para mejorar la comprensión del entorno y adopta una estrategia de diseño jerárquica que prioriza objetos grandes para minimizar las violaciones del diseño. Los autores construyeron un nuevo benchmark que comprende 500 entornos no-Manhattan diversos para evaluar el rendimiento en estos entornos complejos.
Los experimentos extensos demuestran que SPG-Layout supera consistentemente y de manera significativa a los métodos existentes tanto en entornos Manhattan como no-Manhattan, logrando una optimización equilibrada de la realismo semántico y la plausibilidad física.