Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

川普在美国宾州巴特勒的一次演讲中遇刺_20240714川普在美国宾州巴特勒的一次演讲中遇刺_20240714
0

在数字化时代,建筑设计与室内设计领域正迎来一场革命性的变革。近日,东北大学与Stability AI共同推出了一项名为HouseCrafter的技术,该技术能够将二维平面图自动转换为高质量的三维室内场景。这一创新技术不仅简化了虚拟环境的创建过程,还为建筑、室内设计和房地产等行业带来了广泛的应用潜力。

HouseCrafter的主要功能与技术原理

HouseCrafter的核心技术基于一个大规模网络图像训练的2D扩散模型,能够生成一致的多视图彩色(RGB)和深度(D)图像。通过图像自回归地批量生成,该技术确保了全局的一致性,从而重建出高质量的3D场景。此外,用户还可以在平面图上移动家具等元素进行编辑,实时更新生成的3D场景,大大提升了设计的灵活性与效率。

技术原理解析

  1. 2D扩散模型:HouseCrafter采用的2D扩散模型是基于大规模网络图像训练的,能够调整为生成RGB-D图像。这种模型能够捕捉图像中的复杂细节,生成高质量的图像。

  2. 自回归批量生成:该技术采用自回归批量生成方法,即基于先前生成的图像来生成新图像,确保空间连贯性。这种方法能够生成高质量、连贯的3D场景。

  3. 布局引导:HouseCrafter利用平面图作为全局布局引导,通过布局注意力层确保生成的图像与平面图一致。这使得生成的3D场景能够准确反映平面图的设计意图。

  4. 深度信息融合:在图像生成过程中,HouseCrafter同时考虑RGB和深度信息,以提高几何和语义的一致性。这种融合技术确保了生成的3D场景具有高度的真实感。

  5. 注意力机制:通过更新交叉注意力层,HouseCrafter能够基于参考深度的几何信息提升图像生成质量。这进一步增强了生成图像的真实性和细节。

  6. 3D重建算法:基于TSDF(体素体素深度融合)技术,HouseCrafter能够将多视图RGB-D图像转换成3D网格,从而实现精确的3D场景重建。

应用场景

HouseCrafter的应用场景非常广泛,涵盖了建筑设计与规划、室内设计、房地产营销、游戏开发、虚拟现实和增强现实、以及电影和动画制作等多个领域。例如,在建筑设计与规划中,建筑师和设计师可以快速将平面图转换为3D模型,更好地进行空间规划和设计评审。在室内设计领域,设计师可以创建和修改室内设计方案,预览家具摆放和装饰效果。此外,房地产开发商还可以基于HouseCrafter生成的3D模型为客户提供虚拟房屋参观,增强营销材料的吸引力。

项目地址与参考资料

HouseCrafter的项目官网为:neu-vi.github.io/houseCrafter。相关技术论文可以在arXiv上找到:arxiv.org/pdf/2406.20077

结语

随着科技的不断进步,2D转3D技术的应用将越来越广泛。HouseCrafter不仅简化了虚拟环境的创建过程,还极大地提升了设计的灵活性与效率。未来,我们期待这一技术能够为更多领域带来创新与变革。


本文通过深入探讨HouseCrafter的技术原理、主要功能及其应用场景,展现了其在建筑、室内设计和房地产等领域的广泛应用潜力。希望读者能够对这一创新技术有更深入的了解,并关注其未来的发展趋势。


>>> Read more <<<

Views: 0

0

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注