Исследователи предлагают SPG-Layout, текстово-управляемую систему, предназначенную для генерации физически правдоподобных 3D интерьеров в сложных не-манхэттенских средах, где существующие методы часто терпят неудачу из-за высоких геометрических нарушений.
Подход использует статистические априорные знания о распределениях объектов для улучшения понимания среды и принимает иерархическую стратегию компоновки, которая отдает приоритет крупным объектам для минимизации нарушений компоновки. Авторы создали новый бенчмарк, состоящий из 500 разнообразных не-манхэттенских сред для оценки производительности в этих сложных условиях.
Обширные эксперименты демонстрируют, что SPG-Layout последовательно и значительно превосходит существующие методы как в манхэттенских, так и в не-манхэттенских средах, достигая сбалансированной оптимизации семантической реалистичности и физической правдоподобности.