Para peneliti mengusulkan SPG-Layout, sebuah kerangka kerja berbasis teks yang dirancang untuk menghasilkan adegan dalam ruangan 3D yang secara fisik masuk akal di dalam lingkungan non-Manhattan yang kompleks, di mana metode yang ada sering gagal karena pelanggaran geometri yang tinggi.
Pendekatan ini memanfaatkan prior statistik distribusi objek untuk meningkatkan pemahaman lingkungan dan mengadopsi strategi tata letak hierarkis yang memprioritaskan objek besar untuk meminimalkan pelanggaran tata letak. Para penulis membangun benchmark baru yang terdiri dari 500 lingkungan non-Manhattan yang beragam untuk mengevaluasi kinerja dalam pengaturan kompleks ini.
Eksperimen ekstensif menunjukkan bahwa SPG-Layout secara konsisten dan signifikan mengungguli metode yang ada di kedua lingkungan Manhattan dan non-Manhattan, mencapai optimasi seimbang antara realisme semantik dan kemasukakalan fisik.