Transformer des plans d'étage en espaces 3D
Un aperçu de la façon dont HouseCrafter automatise la création de scènes 3D à partir de conceptions 2D.
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Table des matières
Transformer un Plan d'étage2D en un espace 3D est une tâche passionnante. En termes simples, cela signifie prendre un dessin en deux dimensions d'une pièce ou d'une maison et créer une version tridimensionnelle que vous pouvez voir et explorer. Cela est important dans divers domaines tels que l'architecture, le design d'intérieur et l'immobilier. Cela peut aider les clients à visualiser à quoi ressemblera un espace avant qu'il ne soit construit ou remodelé.
La création de ces Modèles 3D a généralement été un travail difficile. Des artistes et des designers qualifiés consacrent beaucoup de temps et d'efforts pour s'assurer que tout a l'air parfait. Cependant, avec les avancées technologiques, en particulier dans le domaine de l'intelligence artificielle, il existe désormais un moyen d'automatiser une partie de ce processus.
L'objectif de cet article est un système qui peut transformer des plans d'étage 2D en environnements 3D détaillés, en particulier pour les maisons. Ce nouveau système utilise un type spécial de modèle qui travaille avec des images pour créer différentes vues de la même scène. Le but est d'aider à rendre la génération d'espaces 3D plus rapide et plus facile tout en restant de haute qualité.
Le besoin d'environnements 3D
Des espaces 3D de haute qualité peuvent améliorer considérablement les expériences dans des domaines tels que la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR) et le jeu. Traditionnellement, la création de ces objets 3D prenait beaucoup de temps et reposait fortement sur des praticiens qualifiés. Pour des espaces intérieurs compliqués avec divers meubles et décorations, le travail pouvait devenir écrasant.
Les outils automatisés qui génèrent des scènes 3D réalistes peuvent changer cela. Ils peuvent accélérer le processus de création d'environnements virtuels détaillés et permettre aux débutants d'exprimer leurs idées créatives. De tels outils sont précieux dans de nombreuses industries, aidant à des visualisations rapides, des itérations et des collaborations.
Défis actuels
Ces dernières années, de nombreux développements passionnants ont eu lieu dans la création de modèles 3D à partir d'images en utilisant de nouvelles méthodes appelées modèles de diffusion de débruitage. Ces méthodes montrent un potentiel mais rencontrent des défis importants. Bien que nous disposions de tonnes d'images 2D disponibles, les données 3D sont encore difficiles à obtenir et nécessitent beaucoup d'efforts pour être créées. En conséquence, de nombreux efforts de recherche sont maintenant axés sur l'utilisation d'images 2D pour aider à générer des modèles 3D.
Certaines méthodes ont tenté d'utiliser des images 2D pour donner une texture à des modèles 3D existants. Cependant, obtenir une scène 3D brute pour commencer-comme un maillage ou un nuage de points-n'est pas facile. D'autres approches essaient de créer des scènes 3D en produisant plusieurs vues du même objet sous différents angles, mais elles se concentrent souvent sur des objets uniques plutôt que sur un espace entier.
La création d'environnements 3D à partir de descriptions textuelles est également explorée, mais ces méthodes ont encore du mal avec des configurations plus grandes et plus complexes telles que des pièces ou des maisons entières. La plupart des méthodes actuelles ne permettent pas l'organisation globale de toute la scène, ce qui les rend moins efficaces pour des projets de plus grande envergure.
Présentation de HouseCrafter
À la lumière de ces problèmes, nous présentons une approche novatrice appelée HouseCrafter. Ce système innovant peut transformer un plan d'étage 2D en une scène intérieure 3D complète et spacieuse, généralement une maison. La principale caractéristique de HouseCrafter est qu'il adapte un modèle entraîné sur des images en deux dimensions pour générer des images multi-vues cohérentes de l'espace.
Le processus fonctionne en échantillonnant différentes positions de caméra en fonction du plan d'étage 2D. À chaque position, il génère des images multi-vues qui comprennent à la fois des informations de couleur et de profondeur. Cela permet au modèle de créer une représentation holistique de l'espace 3D. En utilisant les images précédemment générées comme guide, le système peut s'assurer que les vues créées sont cohérentes et précises lorsqu'elles sont vues ensemble.
La méthode utilise une technique de fusion qui combine toutes ces images, résultant en un maillage 3D de haute qualité. Ce maillage 3D peut être utilisé dans différentes applications, y compris l'AR et la VR, s'avérant bénéfique pour les utilisateurs qui souhaitent une représentation virtuelle réaliste de leurs conceptions.
Comment fonctionne HouseCrafter
HouseCrafter établit d'abord une connexion entre le plan d'étage 2D et les différents angles de caméra nécessaires pour générer le modèle 3D. Le système échantillonne des positions pour les caméras et utilise un modèle spécial pour créer des images à chacun de ces points. En comparant ce qui a déjà été généré à des positions voisines, le modèle peut produire de nouvelles vues qui s'intègrent parfaitement les unes avec les autres.
La combinaison de caractéristiques est ce qui distingue HouseCrafter. En tenant compte de la profondeur de chaque objet ainsi que de la couleur, le modèle veille à ce que tout ait une belle apparence ensemble. Les images générées sont ensuite traitées pour créer une représentation 3D de l'espace, permettant aux utilisateurs d'avoir une vue tangible de leurs conceptions.
En plus de produire des images de haute qualité, HouseCrafter peut générer ces vues rapidement et efficacement. Cela permet des itérations plus rapides dans les processus de conception, facilitant l'expérimentation d'idées différentes pour les architectes et les designers.
Importance de la reconstruction de scènes 3D
Créer des scènes 3D détaillées est essentiel pour des visualisations réussies. En ayant un processus fiable pour générer ces scènes, les designers peuvent présenter leurs idées avec confiance à des clients, des parties prenantes ou des membres de l'équipe. Ce type de représentation aide les clients à mieux comprendre et visualiser les projets, ce qui peut conduire à une meilleure communication et à moins de malentendus.
De plus, les méthodes de génération automatisées peuvent également aider à démocratiser le processus de conception. Des individus qui n'ont peut-être pas de compétences techniques solides ou d'expérience extensive en design peuvent utiliser ces systèmes pour créer des modèles 3D visuellement attrayants. Cela ouvre des opportunités pour un plus grand nombre de personnes de s'engager dans des projets créatifs, enrichissant le paysage du design.
Évaluation de HouseCrafter
HouseCrafter a été testé par rapport à diverses méthodes existantes. Les résultats ont montré qu'il produit des modèles 3D qui sont plus cohérents avec le plan d'étage d'origine. Les évaluations de qualité visuelle ont indiqué que les utilisateurs préfèrent les scènes 3D générées par HouseCrafter par rapport aux sorties d'autres méthodes. Les images de profondeur haute résolution produites par HouseCrafter se distinguent également, conduisant à des reconstructions 3D qui sont non seulement visuellement attrayantes mais aussi géométriquement précises.
En comparant HouseCrafter avec d'autres méthodes, il est clair qu'il surpasse de nombreuses approches traditionnelles, en particulier dans le domaine de la conception à l'échelle de la maison. Les retours des études sur les utilisateurs indiquent que les participants trouvent les résultats de HouseCrafter plus visuellement attrayants et cohérents avec les plans d'étage fournis que d'autres méthodes testées.
Directions futures
Bien que HouseCrafter montre un grand potentiel, il reste des domaines à améliorer. Par exemple, les méthodes de fusion actuelles utilisées pour créer les maillages 3D peuvent produire certaines limitations. Les avancées futures pourraient explorer de nouvelles techniques qui prennent mieux en compte les variations de lumière et de couleur dans les représentations 3D.
De plus, en se concentrant sur la réduction de la redondance dans les images multi-vues générées, l'efficacité du modèle pourrait être améliorée. S'attaquer à cela conduira à des temps de génération plus rapides et pourrait aider à réduire la charge computationnelle requise pour des projets plus importants.
Une autre voie intéressante à explorer est l'introduction d'informations plus détaillées sur les instances d'objets dans le processus de génération. Cela peut aider à obtenir des représentations encore plus précises des conceptions prévues, garantissant qu'elles correspondent étroitement aux plans d'étage d'origine.
Conclusion
Le développement de HouseCrafter représente une avancée significative dans le domaine de la génération de scènes 3D. En réussissant à combler le fossé entre les plans d'étage 2D et les environnements 3D, HouseCrafter fournit une solution efficace pour les designers et les architectes. Avec un accent sur la génération de représentations de haute qualité et cohérentes des espaces intérieurs, il offre des possibilités passionnantes pour améliorer le processus de conception et enrichir les expériences des utilisateurs dans divers secteurs.
À l'avenir, les avancées dans la technologie de génération 3D ont le potentiel d'enrichir davantage les projets créatifs, les rendant plus accessibles à un public plus large. L'avenir du design est prometteur, et avec des outils comme HouseCrafter, les possibilités sont illimitées.
Titre: HouseCrafter: Lifting Floorplans to 3D Scenes with 2D Diffusion Model
Résumé: We introduce HouseCrafter, a novel approach that can lift a floorplan into a complete large 3D indoor scene (e.g., a house). Our key insight is to adapt a 2D diffusion model, which is trained on web-scale images, to generate consistent multi-view color (RGB) and depth (D) images across different locations of the scene. Specifically, the RGB-D images are generated autoregressively in a batch-wise manner along sampled locations based on the floorplan, where previously generated images are used as condition to the diffusion model to produce images at nearby locations. The global floorplan and attention design in the diffusion model ensures the consistency of the generated images, from which a 3D scene can be reconstructed. Through extensive evaluation on the 3D-Front dataset, we demonstrate that HouseCraft can generate high-quality house-scale 3D scenes. Ablation studies also validate the effectiveness of different design choices. We will release our code and model weights. Project page: https://neu-vi.github.io/houseCrafter/
Auteurs: Hieu T. Nguyen, Yiwen Chen, Vikram Voleti, Varun Jampani, Huaizu Jiang
Dernière mise à jour: 2024-06-28 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2406.20077
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.20077
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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