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- MIT最新开源！MiDiffusion：最精确的室内3D场景合成 - 知乎
我们提出了MiDiffusion，这是一种新颖的混合离散-连续扩散模型架构，旨在根据给定的房间类型、平面图和可能预先存在的对象合成合理的3D室内场景。 我们通过2D平面图和一组对象来表示场景布局，每个对象都由其类别、位置、大小和方向定义。 我们的方法在混合离散语义和连续几何域中独特地实现了结构化损坏，从而为反向去噪步骤提供了更好的条件问题。
- 【AI论文】SPATIALGEN：布局引导的3D室内场景生成
为填补这一空白，我们推出一个全面的合成数据集，其中包含12,328个结构化标注场景（涵盖57,440个房间）和470万张逼真的2D渲染图。 利用该数据集，我们提出了SpatialGen——一种新颖的多视图多模态扩散模型，可生成逼真且语义一致的3D室内场景。 给定一个3D布局和一张参考图像（由文本提示生成），我们的模型能够从任意视角合成外观（彩色图像）、几何结构（场景坐标图）和语义信息（语义分割图），同时保持跨模态的空间一致性。 实验表明，SpatialGen始终能生成优于先前方法的结果。 我们将开源数据和模型，以赋能社区并推动室内场景理解与生成领域的发展。 Huggingface链接： Paper page，论文 链接： 2509 14981
- Infinigen Indoors开源发布：Blender内程序化生成3D室内场景
普林斯顿大学的研究团队发布了 Infinigen Indoors ——一款基于 Blender 的免费程序化工具，用于生成3D室内场景。 它能生成从单个房间到整栋房屋的3D室内场景（保存为 blend文件 ），包含建筑结构、家具和家居装饰。
- SPATIALGEN: 布局引导的 3D 室内场景生成 - AI论文精选
SpatialGen 是一种多视图多模态扩散模型，使用大型合成数据集生成逼真且语义一致的 3D 室内场景，性能优于先前方法。
- 主体不变不同场景生成 - 抖音
【工作流简介】 仅用一张乡村照片和一张参考图片，通过“室外纯毛坯房出图工作流”五步生成乡村改造效果图，非常方便快捷，富有创意 【工作流原理】 大模型使用“SDXL-室外外通用极品模型\TSXS” ControlNet使用“Canny Depth”控制图像，Canny权重不要太高 最后利用“IPAdapter”节点学习参考图材质与氛围 【工作流适用场景】 建筑设计行业：工作流主要用于室外毛坯装修设计，也同样适用于改造烂尾楼，旧建筑等项目 关注收藏慢慢看！
- 上海交大团队发布画图变3D场景神器：一张照片瞬间生成 . . .
该技术在两分钟内完成场景重建，几何精度比现有方法提升76%，为游戏开发、室内设计、虚拟现实等领域提供了革命性的内容创建工具，代码已开源供研究使用。 这项由上海交通大学人工智能学院孟彦旭、吴浩宁等研究者组成的团队发表于2025年8月的研究成果，提出了名为SceneGen的创新框架。 这项研究已经在arXiv平台发布（论文编号：arXiv:2508 15769v1），感兴趣的读者可以通过https: mengmouxu github io SceneGen访问完整的研究资料和代码。 当我们看到一张室内装修的照片时，大脑会自动想象出这个房间的立体结构——沙发有多厚、桌子有多高、椅子之间的距离如何。
- SpatialGen开源模型：3D室内场景生成 | 群核科技 - AI工具箱网
群核科技开源SpatialGen-1 0模型，支持图像 文本生成多模态3D室内场景，提供48房间测试集与4 8K渲染图像，革新设计工作流。
- SparkVSR：德州农工大学和YouTube联手，让你用几张照片 . . .
这项由德州农工大学和YouTube（谷歌）联合开展的研究发表于2026年，论文编号为arXiv:2603 16864v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文
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