Сцена Блум: " Agentic Internal Environment Generation ' s Realistic and Diversity Methods for Estember Learning > (Агентское формирование окружающей среды внутри помещений с реалистичными и разновидностями)
arXiv: 261 030,32978v 1 Annuales Type: кросс-бюллетень: Тренировка общеизвестных воплощений требует реалистичной, разнообразной и готовой к имитации среды внутри помещений. Языковые методы поддерживают семантическое планирование и рассудки на уровне объекта, однако точное пространственное заземление остается трудным. Визуально-генеративные модели предлагают богатые приводы сверх правдоподобных механизмов, однако их результаты требуют геометрической аргументации для того, чтобы стать физически значимыми 3D сценами. Мы представляем SceneBluom, агентическую систему, которая сочетает визуальный выборок с 3D компиляцией на основе контракта. Для получения мебели в функциональных зонах в иерархическом пробоотборнике используются предположительные средства. Затем компилятор использует отношения, полученные из каждого предложения, для ориентации геометрической установки и корректировки местных поз. В пяти типах комнат SceneBluom достигает наивысшего визуального качества и физической стабильности между сопоставимыми методами, а также является единственным методом без обнаружения столкновений с ячейкой и внезапных объектов. Его компоновки:
