3D 视觉与重建 / CVPR2026
Nestwork:基于潜变量异构图扩散的条件式三维带家具住宅布局生成
Nestwork: Conditional 3D Furnished House Layout Generation through Latent Heterogeneous Graph Diffusion
把整栋房子的房间与家具建成带类型节点和多种空间关系的异构图,用单一异构图注意力自编码器压到紧凑潜空间、再在其上做扩散去噪,这种「图→潜变量→扩散」的范式可直接迁移到场景图驱动的 3D 室内合成与布局补全;随机掩码训练让同一模型支持从仅拓扑到全标注的多种条件强度,对需要灵活用户控制的生成任务很有参考价值。
异构图注意力网络潜扩散模型随机掩码条件训练