研究者らは、SPG-Layoutを提案した。これはテキスト駆動型のフレームワークであり、既存の方法が幾何学的違反の多さによりしばしば失敗する複雑な非マンハッタン環境内で物理的に妥当な3D屋内シーンを生成するために設計されている。

このアプローチは、物体分布の統計的事前知識を利用して環境理解を強化し、レイアウト違反を最小限に抑えるために大きな物体を優先する階層的なレイアウト戦略を採用している。著者らは、これらの複雑な設定でのパフォーマンスを評価するために、500の多様な非マンハッタン環境からなる新しいベンチマークを構築した。

広範な実験により、SPG-Layoutがマンハッタンおよび非マンハッタン環境の両方で既存の方法を一貫してかつ大幅に上回り、意味的なリアリティと物理的な妥当性のバランスの取れた最適化を達成していることが示された。