PlanIT
Notice bibliographique
Résumé
We present a new framework for interior scene synthesis that combines a high-level relation graph representation with spatial prior neural networks. We observe that prior work on scene synthesis is divided into two camps: object-oriented approaches (which reason about the set of objects in a scene and their configurations) and space-oriented approaches (which reason about what objects occupy what regions of space). Our insight is that the object-oriented paradigm excels at high-level planning of how a room should be laid out, while the space-oriented paradigm performs well at instantiating a layout by placing objects in precise spatial configurations. With this in mind, we present PlanIT, a layout-generation framework that divides the problem into two distinct planning and instantiation phases. PlanIT represents the "plan" for a scene via a relation graph, encoding objects as nodes and spatial/semantic relationships between objects as edges. In the planning phase, it uses a deep graph convolutional generative model to synthesize relation graphs. In the instantiation phase, it uses image-based convolutional network modules to guide a search procedure that places objects into the scene in a manner consistent with the graph. By decomposing the problem in this way, PlanIT generates scenes of comparable quality to those generated by prior approaches (as judged by both people and learned classifiers), while also providing the modeling flexibility of the intermediate relationship graph representation. These graphs allow the system to support applications such as scene synthesis from a partial graph provided by a user.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,026 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».