随机掩码条件训练

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。