Application of the guided set diffusion model algorithm to floor plan reconstruction
Wang Jing, Xiong Haoran, Hui Huang · Journal of Image and Graphics · 2024
目的户型平面图的矢量化是一项关键技术，用于从户型平面点阵图中提取精确的结构信息，广泛应用于建筑装修、家居设计以及场景理解等领域。现有方法通常采用两阶段流程：第1阶段利用深度神经网络提取户型区域的掩膜，第2阶段通过后处理步骤从掩膜轮廓中提取墙体的矢量信息。然而，这种方法存在误差累积问题，后处理算法难以保证鲁棒性。为了解决上述问题，提出一种基于引导集扩散模型的户型平面图矢量重建算法。方法该算法通过将目标检测或实例分割方法中获得的粗糙轮廓输入扩散模型，逐步迭代轮廓点进行重建。此外，还引入了一种轮廓倾斜度损失函数，以帮助网络生成更规整的房间布局，从而进一步提升矢量化结果的准确性。结果在公开的CubiCase5K数据集上，对提出的算法进行广泛测试。实验结果表明，在不同的输入条件下，该算法均能有效优化房间轮廓的精度，显著提高墙线矢量化的提取精度。结论所提出的基于引导集扩散模型的矢量重建算法，通过解决传统方法中的误差累积问题，实现了室内户型平面图中墙体矢量化的精度提升。这一改进为建筑与家居设计等领域的应用提供了更为可靠的技术支持。