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TLC-Plan: A Two-Level Codebook Based Network for End-to-End Vector Floorplan Generation
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DOI：10.1111/cgf.70360.png)
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摘要
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自动化平面布局生成旨在通过联合建模全局空间组织和精确几何细节来提高设计质量、建筑效率及可持续性。然而，现有方法在光栅空间中运行并依赖后续矢量化，这引入结构不一致性并阻碍端到端学习。受组合式空间推理启发，我们提出TLC-Plan，一种层次生成模型，可直接从输入边界合成矢量平面布局，符合基于模块化和可重用模式的类人建筑设计流程。TLC-Plan采用两级VQ-VAE将全局布局编码为语义标记的房间边界框，并利用多边形级编码细化局部几何。该层次结构在CodeTree表示中统一，而自回归Transformer在边界条件下采样代码以生成多样且拓扑有效的方案，无需显式房间拓扑或尺寸先验。大量实验在RPLAN数据集上取得最先进性能（FID = 1.84，MSE = 2.06），并在LIFULL数据集上取得领先结果。所提框架为实际建筑应用中的约束感知且可扩展矢量平面布局生成提供了进展。源代码和训练模型已发布于https://github.com/rosolose/TLC-PLAN。
Keyword:
CCS Concepts
center dot Computing methodologies -> Machine learning
Graphics systems and interfaces
center dot Theory of computation -> Computational geometry
期刊
IF:
2.9
论文数:
571
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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