Khái niệm cốt lõi
リアルな3Dシーンを生成するための新しい手法を提案し、IoUベースの正則化損失を導入して、適切な空間配置を促進します。
Thống kê
提案手法はFIDスコアが2.55低く、KIDスコアが1.24低いことを示す。
SG-FRONTデータセットでは47.34のFIDスコアと6.13のKIDスコアを達成。
Trích dẫn
"Through joint learning of 3D layout-shape generation conditioned on scene graphs, a novel end-to-end method is proposed for compositional 3D scene synthesis."
"A layout regularization loss is introduced to generate reasonable spatial arrangements."