HouseCrafter是由東北大學與Stability AI聯合開發的一項前沿技術，能夠將二維平面圖迅速轉化為三維室內場景。該技術基于大規模圖像訓練的2D擴散模型，生成一致的多視角彩色（RGB）和深度（D）圖像。通過自回歸方式批量生成圖像，確保全局一致性，進而重建出高質量的三維場景。HouseCrafter簡化了虛擬環境的創建過程，支持用戶在平面圖上移動家具并輕松編輯場景布局，實時更新生成的3D場景，展現出在建筑、室內設計和房地產等多個領域的廣泛應用潛力。

HouseCrafter是什么

HouseCrafter是一種將平面設計轉變為立體空間的先進工具，致力于提升建筑和室內設計的效率。通過利用深度學習技術，HouseCrafter能夠快速生成高質量的三維室內場景，極大地簡化了設計流程，使設計師能夠更直觀地預覽其創作。

HouseCrafter的主要功能

• 平面圖轉換為3D場景：將二維平面圖高效轉化為完整的三維室內空間模型。
• 多視角圖像生成：生成場景在不同位置的一致多視圖RGB和深度圖像。
• 自回歸生成技術：利用之前生成的圖像作為條件，指導生成相鄰位置的新圖像。
• 全局一致性保障：通過全局平面圖和注意力機制，確保生成圖像的高度一致性。
• 3D場景重建：運用TSDF融合技術，從生成的RGB-D圖像中重建出三維網格模型。
• 用戶交互與編輯功能：允許用戶在平面圖上移動家具等元素編輯場景布局，并實時更新三維視圖。

HouseCrafter的技術原理

• 基于2D擴散模型：利用大規模網絡圖像訓練的2D擴散模型，專門調整以生成RGB-D圖像。
• 自回歸批量生成：基于先前生成的圖像，批量生成新圖像，確保空間的連貫性。
• 布局引導機制：以平面圖作為全局布局引導，通過布局注意力層確保生成圖像與平面圖的高度一致。
• 深度信息整合：在圖像生成過程中，同步考慮RGB和深度信息，提升幾何和語義的一致性。
• 注意力機制優化：更新交叉注意力層，基于參考深度的幾何信息，提升圖像生成的質量。
• 3D重建算法應用：通過TSDF融合技術，將多視角RGB-D圖像轉化為三維網格。

HouseCrafter的項目地址

• 項目官網：neu-vi.github.io/houseCrafter
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2406.20077

HouseCrafter的應用場景

• 建筑設計與規劃：幫助建筑師和設計師迅速將平面圖轉化為三維模型，便于進行空間規劃與設計評審。
• 室內設計：室內設計師能夠創建和調整設計方案，預覽家具擺放及裝飾效果。
• 房地產營銷：房地產開發商可以利用HouseCrafter生成的三維模型，提供虛擬房屋參觀，增強市場推廣的吸引力。
• 游戲開發：游戲設計師可快速構建復雜的三維游戲環境，提升開發效率。
• 虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR)：為VR和AR應用提供詳細的三維室內場景，增強用戶體驗。
• 電影與動畫制作：迅速生成電影或動畫所需的三維場景，提高制作效率。

常見問題

• HouseCrafter支持哪些文件格式？HouseCrafter支持多種平面圖格式，包括常見的CAD文件和圖像文件。
• 使用HouseCrafter需要什么樣的設備？用戶只需一臺普通的計算機即可運行HouseCrafter，具體要求視應用場景而定。
• 生成的3D場景可以進行修改嗎？是的，用戶可以通過界面直接編輯場景布局，實時更新三維視圖。