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布局生成

分布生成模型与扩散3视觉语言模型23D 视觉与重建1

Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation

把户型图编码成结构化标记语言后统一为下一词元预测，这种「用单一序列语法统一异构条件」的思路可迁移到布局生成、场景图到图像等需要多条件输入的可控生成任务。

Tokenization Allows Multimodal Large Language Models to Understand, Generate and Edit Architectural Floor Plans

把房间实例离散化为 token 并入语言模型词表，使 MLLM 能像生成文本一样自回归地生成与编辑结构化布局；这套「实例级离散 token + 多模态对齐」的做法可迁移到任何需要输出结构化几何（场景图、矢量图元、版面）的视觉生成任务。

Seeing is Improving: Visual Feedback for Iterative Text Layout Refinement

把渲染后的图像作为反馈信号，通过带 OCR 准确率奖励的强化学习驱动 MLLM 迭代自我修正，这一「渲染-评估-重生成」闭环可直接迁移到任何需要视觉结果校验的生成式设计任务（如海报排版、UI 生成、图文合成）。

Repurposing 3D Generative Model for Autoregressive Layout Generation

把预训练 3D 扩散模型改造为自回归布局生成器，并用双引导自 rollout 蒸馏提升空间精度与推理效率，为 3D 场景合成提供了一条可复用的「生成模型复用 + 蒸馏加速」路线。

Paper2Figure: A Multi-Agent Collaborative System for Figure Generation Towards Academic Research Paper

把「图」表示为可编辑的中间脚本语言（FigScript），再由渲染器出图、由多智能体迭代修订——这套「脚本中间表示 + 渲染 + 反思式修订」的范式可直接迁移到视觉领域的示意图/流程图/架构图生成与可控编辑，也提示了用结构化中间表示替代像素级扩散生成来获得可编辑性的思路。

CG-Floor: Centroid-Guided Diffusion for Large-Scale Floorplan Generation

用质心热图作为结构化条件引导潜扩散 Transformer 生成非曼哈顿房间形状，这种「语义质心+尺寸热图」的条件编码方式可迁移到室内场景布局、矢量图形生成等需要显式解耦位置与形状的任务。