本論文は、空間制約下でのオブジェクト指向レイアウト生成の課題に取り組んでいる。特に、フロアプラン設計プロセスにおいて重要な問題である。
設計プロセスでは通常、オブジェクトの属性(サイズ)や相対的な位置関係などの空間制約を指定する。既存の手法は、オブジェクトを単一ノードで表現するため、複雑な相互作用を正確にモデル化できない。
そこで本手法では、各部屋を4つの潜在変数ノードで表現し、制約を表すファクターノードを導入する。これにより、高次の制約を効果的にモデル化できる。
提案手法は、ファクターグラフニューラルネットワークを用いて、メッセージパッシングによりこれらの制約を学習する。
実験の結果、既存手法と比べて大幅な性能向上が確認された。また、ユーザーとの対話的なデザイン過程や、多様なレイアウト生成にも有効であることを示した。
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by Mohammed Har... às arxiv.org 04-02-2024
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