Les chercheurs proposent SPG-Layout, un cadre piloté par le texte conçu pour générer des scènes intérieures 3D physiquement plausibles au sein d'environnements non-Manhattan complexes où les méthodes existantes échouent souvent en raison de violations géométriques élevées.
L'approche utilise des a priori statistiques sur les distributions d'objets pour améliorer la compréhension de l'environnement et adopte une stratégie de mise en page hiérarchique qui priorise les grands objets afin de minimiser les violations de mise en page. Les auteurs ont construit un nouveau benchmark composé de 500 environnements non-Manhattan diversifiés pour évaluer les performances dans ces configurations complexes.
Des expériences approfondies démontrent que SPG-Layout surpasse de manière constante et significative les méthodes existantes tant dans les environnements Manhattan que non-Manhattan, atteignant une optimisation équilibrée du réalisme sémantique et de la plausibilité physique.