做网站图,去黄山旅游大概要多少钱,太原企业网站seo,网店培训机构本文主要介绍了3D场景合成技术在电商领域#xff0c;尤其是家居家装行业的应用。它解释了如何使用3D场景合成创建逼真的室内设计#xff0c;让消费者能够交互式地查看和体验产品#xff0c;提高购物的趣味性和效率。文章提到了两种主要的3D室内场景生成算法#xff1a;传统… 本文主要介绍了3D场景合成技术在电商领域尤其是家居家装行业的应用。它解释了如何使用3D场景合成创建逼真的室内设计让消费者能够交互式地查看和体验产品提高购物的趣味性和效率。文章提到了两种主要的3D室内场景生成算法传统方法和深度学习方法并着重介绍了如何通过空间感知和物理约束、功能约束以及美学认知来优化家具布局。此外文章还讨论了在3D场景中处理碰撞检测、漂浮问题、通行区域和家具访问空间的重要性。最后文章提出了一个分步骤的方法来合成3D室内场景并展望了未来可能的发展方向包括从零开始生成3D室内场景。 背景 3D场景合成是一种在计算机图形学中广泛应用的技术它涉及将多个元素组合到一个完整的3D场景中。这项技术的用途非常多样在电影电视制作、游戏开发、建筑可视化、虚拟现实 (VR)、教育培训、科学研究和模拟、广告和市场营销等领域都有丰富的应用。当前电商领域主流的用户体验方式是图文和视频然而随着技术的不断进步和消费者需求的日益提升传统的图片和视频展示显得不够全面和深入结合3D场景和XR技术的沉浸式体验是一种未来的用户体验方式。由于天然的场景化特点家居家装行业更加需要通过3D场景为消费者提供直观和详细的展品展示使消费者能够从不同角度查看产品甚至进行交互式的体验从而更全面地了解产品特点。下图是一个客厅的3D场景多个家具的3D模型按照合理的布局摆放其中通过搭配的硬装和光影效果使得消费者无需通过脑补可直观感受到产品特点目前消费者也可以通过点击视角或者家具上的锚点在房间内穿梭为消费者创造在真实场景中游走的沉浸式购物体验这样大大增加了购物的趣味性和便利性。另外如果将用户的家一比一还原成3D场景电商平台可以提供包括尺寸在内的产品展示消费者在购买前就可以确定这个家具的尺寸是合适的这也能帮助减少家具尺寸与实际场景不符导致的退换货的情况 从而降低电商平台的运营成本。而且在3D场景中展示家具的搭配效果通常会提高消费者的购买意愿进而提升转化率。 客厅3D场景 电商领域的3D室内场景合成 一般的3D室内场景合成旨在为有限的室内空间生成符合物理约束、功能约束和美学认知的家具对象布局家具对象的布局信息包括位置、朝向、类别、尺寸。根据场景生成方式的不同可将室内场景生成算法主要分为传统算法和深度学习算法。传统方法采用模型驱动方式依赖于一组场景示例学习先验大多采用基于规则 、运筹学优化以及概率统计的方式对场景的布局规律进行建模。Tomer等人从室内场景中抽象出了一些规则如碰撞约束、物体对齐约束建模为一个组合优化问题并根据局部梯度信息不断调整模型的位置、朝向等信息将整体loss最小化从而达到布局合成的效果。在大规模室内场景数据集如3D-FRONT出现以后深度学习算法由于其强大的特征学习和提取能力成为室内场景布局算法的主要手段神经网络使用大量的场景布局数据作为监督数据可以自动学习布局规律并且快速生成布局另外从大规模室内场景数据集中学习到的场景先验能够很好地补充人有限的室内场景设计经验。尤其是扩散模型和大语言模型的生成能力涌现之后3D室内场景合成的效果得到进一步提升。MVDiffusion从文本提示逐步生成一致的多视图图像并从这些子帧中重建房间的3D网格。LayoutGPT研究了如何通过提示大型语言模型从2D图像到3D室内场景等多个领域生成合理的布局。 MVDiffusion 3D场景合成的输出方式一般可以分为全景图3D场景布局、隐式表达Nerf、tri-plane、显示表达3D网格但是全景图和隐式表达的方式都可以转换成3D网格。3D网格的表示方式便于我们展现并进行自由地二次编辑可编辑的3D场景在电商业务里面是很重要的我们会通过替换、微调3D场景中的软装进行泛化生产降低生产3D场景的成本。 按照3D场景合成的显示表达来分类可以分为单一mesh的3D场景和基于解耦对象的3D场景。单一mesh的3D场景会把场景建模成一个meshCtrl-Room使用两阶段方法从文本生成3D房间mesh, 首先从文本生成房间布局然后基于布局生成房间的纹理(一张全景图), 最后使用全景重建方法将全景图提升为3D房间mesh两阶段生成方法使得生成模型可以支持3D房间编辑操作, 用户可以拖拽、缩放、更改某个家具。输出结果是单一mesh的3D场景合成方法大多不可编辑虽然有些工作比如Ctrl-Room可以使用论文中的pipeline支持一些编辑操作但是无法接入到传统的3D工作流中在电商环境中难以落地。基于解耦对象的3D场景将不同的家具对象与场景分开和由设计师手动建模完成的3D场景类似。Yunfan等人提出了多目标风格一致性的3D室内场景合成方法--Style-Consistent 3D Indoor Scene Synthesis with Decoupled Objects后面称为SCSS提供了多模态可控性例如根据文本或图像来控制生成和风格化对象另一个关键点是3D室内场景合成结果中家具对象和场景是分离的mesh允许更多的编辑操作。 Style-Consistent 3D Indoor Scene Synthesis with Decoupled Objects 而电商领域的3D室内场景合成不仅仅是生成符合物理约束、功能约束和美学认知的家具对象布局那么简单还有一个关键要求就是合成的3D室内场景中的家具对象应该是或者大部分是电商平台中的商品并且保证3D场景中这些3D对象和商品的外观一致。一个难点是在有限的时间内从几百万甚至几千万的商品模型库中选择互相搭配的家具模型并合成一个符合物理要求、功能要求和美学要求的3D场景。通过搭建一个高效的检索系统或许可以检索出一套满足功能要求和美学要求的家具模型但是在没有场景尺寸信息和家具位置信息的前提下很难对家具模型的尺寸进行约束容易导致家具之间或者家具和墙壁之间穿模因此已经存在一个3D室内空场景对于选择一套互相搭配的家具模型十分重要。另一个难点是以现有的技术合成的3D场景存在模糊、破洞的问题美观度达不到在设计软件合成的3D场景质量很难应用于需要带给消费者舒适购物体验的电商平台。 因此在当前阶段我们可以只需要设计师完成户型设计、硬装设计的步骤软装的布局和搭配使用合成的方式生成。与SCSS相似我们使用LLM学习软装模型的布局生成通过定位家具模型的位置得到家具模型的参数化规则用于表达空间感知规则并在模型检索系统快速检索这些规则。将检索得到的模型在场景中定位和放置组成最终的场景。由于我们不能更改商品对应的模型我们不能像SCSS一样根据文本或图像来风格化对象场景的风格一致基于模型检索时的风格约束完成。通过自动化3D场景合成中的软装合成可以减轻设计师的设计工作降低3D场景生产的成本同时保证了产生的3D场景的质量符合电商平台中3D场景的要求真实商品、3D场景质量可以给消费者舒适的购物体验。 从布局开始的3D室内场景软装合成-空间感知能力 基于纯硬装的3D场景搭配软装这是一个软装设计师的工作。下面我们看一下软装设计师的大概设计步骤 了解客户需求通过与客户沟通了解客户的喜好、需求和预算以便进行有针对性的设计。现场勘查实地考察硬装设计完成的空间测量尺寸拍照了解空间的结构和光线状况。设计方案制定根据客户需求和现场条件设计师会制定软装设计方案包括家具、窗帘、地毯、饰品等的选择和布置。设计方案呈现设计师会通过效果图、样板间、材料样品等方式向客户展示设计方案征求客户的意见和建议。采购和安装根据设计方案设计师会协助客户采购软装产品并安排专业团队进行安装和布置。现场调整在软装安装完成后设计师会根据实际效果进行现场调整确保软装效果达到预期。完工验收设计师会和客户一起对软装效果进行验收确认满意后交付使用。 了解客户需求和现场勘查属于信息收集阶段真实的工作从设计方案的制定开始。其中家具布置可以理解为家具模型的布局生成家具选择此时只是设计方案中文本格式的描述而家具布置一定程度上影响了家具的选择尤其是在尺寸上因此软装设计始于一套好的布局。关于布局相关的研究可以参考之前遇浩的文章《基于组合优化的3D家居布局生成看千禧七大数学难题之NP问题》本文关注于后续步骤即如何根据一套布局。如下图所示定位家具位置基于空间感知的逻辑摆放模型并合成风格一致的3D场景。 布局顶视图 ▐ 空间感知是什么 现在我们考虑一下现实世界的3D室内场景是如何产生的。现实世界的3D场景是在区域有界空间中顺序放置和调整对象来实现的这种对象放置和调整行为遵循基于房间功能和布局的室内设计规则这为开发室内3D场景软装合成算法提供了有用的先验。 空间感知可以理解为对象的顺序放置和调整行为对应于上文中软装设计师的设计步骤也就是采购和安装中的安装和布置。不过在现实世界中对空间的感知是由物理规律和人来完成例如现实世界不会穿模、人在摆放茶几和沙发时一般会留出一定的距离方便走动而在3D场景软装算法中就需要设置这些规则以产生与现实一致的3D场景。 与现实世界中不同的是现实世界的软装搭配只需在3D空间中找到一个可行解因此设计师一般会通过测量为家具选择一个合适的尺寸并根据尺寸采购和安装家具。电商领域的3D场景合成希望找到一个纯硬装的3D场景中的所有可行解合成尽可能多的3D场景。与坐标轴不平行的布局导致了不能简单的通过限制家具尺寸范围得到所有可行解如下图所示空间感知家具处可以放置一个红色框大小的家具或者一个蓝色框大小的家具但是不能简单的通过限制家具长宽的范围描述出来什么尺寸的家具放在这里是合适的。 ▐ 问题定义 由于操作和计算3D模型的mesh会带来巨大的计算量在3D场景合成中我们采用模型的3D包围盒来表示模型每个模型在3D场景中的摆放参数有位置3D包围盒的底面中心坐标、朝向、尺寸长宽高、类目。从一个布局设计方案中我们可以获取每个模型的位置、朝向和类目但是尺寸是虚假的背后并没有对应一个真实的商品模型。根据已知信息p、direction、tangent是已知量通过设置家具尺寸的未知量length、width、height我们可以参数化表达3D场景中的模型示意图如下。 固定点模型3D包围盒的地面中心坐标 p 未知量length width height 模型位置p 模型正方向direction 与模型正方向垂直tangent 2维平面上四个点表示为 p (direction*width/2, tangent*length/2) p (-direction*width/2, tangent*length/2) p (direction*width/2, -tangent*length/2) p (-direction*width/2, -tangent*length/2) 参数化示意图 家具的顺序放置和调整受到房间轮廓、和其他家具的约束但是通过将家具模型表示为3D包围盒我们可以将家具受到的所有约束如碰撞、家具之间的距离、摆放位置等建模为和场景中其他家具或房间轮廓的线性约束并使用参数化的方式去表达。这使得我们不需要把家具模型放到场景中去判断是否符合要求而是可以通过检索系统去检索符合线性约束的家具模型利用检索系统的批量处理能力可以快速找到符合3D场景约束的家具模型。下面基于线性约束建立一个3D场景中的空间感知方案。 ▐ 空间感知方法 技术轮廓 物理约束 一个正常的3D场景首先要符合物理世界的规律即不能漂浮或碰撞这是空间感知中的强约束。 碰撞问题约束 一个家具模型在3D室内场景中的碰撞可以被分为和墙壁或者其他模型的碰撞。我们首先来看一下如何约束不与其他模型碰撞。 碰撞检测这个词通常有两种含义一种是物理含义用来判断物体之间是否发生接触从而模拟物体与物体之间的相互作用力还有一种是数学含义用来判断物体之间是否相交即是否有重合的部分。家装的3D场景中是允许模型之间接触但是不允许相交因此本文中的碰撞指的是其数学含义。在自动驾驶运动规划领域经常用到一些碰撞检测方法其中包括粗略碰撞检测和精细碰撞检测。粗略碰撞检测对物体使用粗糙的包围形如外接圆形、轴对齐包围矩形Axis Aligned Bounding BoxAABB精细碰撞检测则使用转向包围矩形Oriented Bounding BoxOBB或者更加精细的凸多边形描述物体轮廓。家具家装领域的模型大多采用OBB表示模型轮廓对于绝大部分家具都是合适的。 基于OBB本文采用分离轴定理Separating Axis TheoremSAT进行碰撞检测。 分离轴检测 简单来说就是对于二维平面的两个凸多边形若存在一条直线将两者分开则这两个多边形不相交。分离轴算法就是要验证两个多边形间是否存在这样一条轴使得这个两个多边形在这条轴上的投影不相交只要发现这样一条轴即可判定两个多边形不相交否则就是相交。这条轴就是分离轴。在二维平面中这样的轴可能有无数条但幸运的是如果两个凸多边形不相交两个多边形的每条边的法向量中一定有一条法向量在分离轴集合中。推广到三维空间验证两个凸多面体是否相交也是相同的道理。 根据OBB检测两个家具是否碰撞就是很简单的事情了。如下图3D空间中已经放置了一个家具即其他物体我们需要建立感知物体和其他物体之间的碰撞约束我们只需把两个家具分别投影到自身的坐标轴检测他们的投影区间是否重合。当且仅当存在至少一对不重合的投影区间时两个家具不碰撞。 PA_x(B)表示物体B在物体A的x轴上的投影区间 那么物体在二维空间不碰撞可以表示为 ( PA_x(A) ∩ PA_x(B) ∅ ) OR ( PA_y(A) ∩ PA_y(B) ∅ ) OR ( PB_x(A) ∩ PB_x(B) ∅ ) OR ( PB_y(A) ∩ PB_y(B) ∅ ) 家具家装领域的3D场景中很少有模型围绕x轴或者y轴旋转因此对于三维空间中的分离轴检测只需加上一个世界坐标系z轴投影的区间检测 Pz(A)表示物体A在z轴的投影区间 z轴的投影区间检测可以表示为 Pz(A) ∩ Pz(B) ∅ 三维空间中的碰撞检测可以表示为 (Pz(A) ∩ Pz(B) ∅) OR ( PA_x(A) ∩ PA_x(B) ∅ ) OR ( PA_y(A) ∩ PA_y(B) ∅ ) OR ( PB_x(A) ∩ PB_x(B) ∅ ) OR ( PB_y(A) ∩ PB_y(B) ∅ ) 原始位置投影到感知物体的两个轴投影到其他物体的两个轴 家具和墙壁的碰撞检测也可以是等价到判断两个家具的碰撞。如下图当判断了蓝色位置的家具模型与红色箭头所示的墙壁是否碰撞时可以以红色箭头所示的墙壁为边设置一个虚拟的模型数据家具和墙壁的碰撞等价于和这个虚拟模型的碰撞。 漂浮问题约束 我们假设给定的布局信息是正确的即不存在碰撞和漂浮问题。当放置和调整地面家具时对齐到3D包围盒的底面中心坐标放置家具是没问题的但是当放置天花板物体时由于从模型库里召回的模型尺寸各异放置到场景中很容易导致漂浮。按照现实世界里我们放置一个家具的行为例如我们一般会把沙发贴墙放置把吊灯的顶部对齐天花板的高度挂上去自然就对齐了这就需要有一个放置和调整家具的固定点/对齐点的概念按照物理规律和常识对齐到原始布局信息。 当放置天花板物体时3D包围盒的参数化方式如下。虽然3D包围盒的位置是一个未知量但是3D包围盒的顶部中心是不变的这样的话参数化3D包围盒的顶部会一直贴在天花板上不会出现漂浮问题。 固定点模型3D包围盒的顶面中心坐标 top_center 未知量length width height 模型位置top_center - length 模型正方向direction 与模型正方向垂直tangent 二维平面的四个点表示为 top_center (direction*width/2, tangent*length/2) top_center (-direction*width/2, tangent*length/2) top_center (direction*width/2, -tangent*length/2) top_center (-direction*width/2, -tangent*length/2) 功能约束 一个合理的室内3D场景不仅要满足物理规律还要符合人的使用习惯比如要包含充足的通行区域每个家具都需要一定的访问空间等这里还要根据室内设计准则继续补充。 通行区域 在3D室内场景合成中通行区域的保护也可以等价到检测两个家具的碰撞问题上。我们只需提前检测出关键的通行区域如门、门洞等区域见下图中的方框并在这些区域内设置一个虚拟的模型数据即可在空间感知约束中添加禁止与通行区域碰撞的约束。 通行区域 家具访问空间 在3D室内场景合成中家具访问空间的保护也可以等价到检测两个家具的碰撞问题上。我们只需在场景感知中将其他物体的3D包围盒放大即可在空间感知时保证新添加的模型不会侵占其他模型的访问空间。下图参考布局中沙发和茶几之间间距很近甚至产生了一些碰撞通过设置了家具的访问空间保证检索得到的模型放置到3D场景中后可以给沙发和茶几留出充足的访问空间。 布局设计3D室内场景结果13D室内场景结果2 美学认知 整洁与秩序 参数化表达一个家具时我们需要建立参数化家具和3D室内场景的联系否则就会像无根之萍无法对应到场景的具体位置。这种联系就是前文提到的固定点。以3D包围盒的底面中心或者顶面中心作为固定点去参数化模型对于不靠近墙壁的模型来说是没有问题的。但是如果在布局设计中一个家具是靠墙的那么根据底面中心或者顶面中心得到的参数化模型位置不变召回得到的真实模型尺寸各异时真实模型放置到场景中后会和墙壁存在或大或小的缝隙。对于绝大部分的设计风格来说这些不同大小的缝隙可能打破了空间的整体连贯性导致视觉上的混乱感。并且这些缝隙空间不能被高效利用是一种对室内空间的浪费。 因此在参数化墙壁附近的某些贴墙家具时将家具的中心在墙壁上的投影作为固定点相当于对齐墙壁摆放参数化方式如下模型的靠墙部分不变模型位置随着模型的尺寸变化。靠墙参数化示意图如下。 固定点模型靠墙边的中心点back_center 未知量length width height 模型位置p: back_center direction*width/2 模型正方向direction 与模型正方向垂直tangent 二维平面的四个点表示为 p (direction*width/2, tangent*length/2) p (-direction*width/2, tangent*length/2) p (direction*width/2, -tangent*length/2) p (-direction*width/2, -tangent*length/2) 靠墙参数化 符合室内设计的空间感知顺序 空间感知顺序可以理解为家具摆放顺序。室内设计规范并不一定有一个固定的家具摆放顺序因为设计取决于空间功能、个人品味、设计风格等因素。但是室内设计的基本原则和实践提示我们家具摆放顺序遵循着某些规律一个合理的摆放顺序可以得到一个舒适和美观的室内设计。 摆放之前首先要进行区域规划如餐厅区、客厅区等并确保每个区域的家具摆放满足其功能需求。不过这部分工作并不在空间感知的范畴内而是产生布局设计时应该考虑的问题。大型家具先行通常大件家具如沙发、床、餐桌等应该首先摆放。因为它们通常是空间中的主要元素其位置会影响到其他家具的摆放。高耸家具接着摆放高耸或占用垂直空间的家具如书架、橱柜等以确保它们不会挡住光线或视线。次要家具与配件小件家具如茶几、床头柜以及装饰件如地毯、灯具等应在大件家具后摆放以补充和增强家居设计的整体感和平衡。装饰性物品如画作、植物、抱枕等最后摆放用来增添个性化的触感和装饰空间。 目前我们在空间感知顺序上还没有做太多的探索但是未来可能会作为一个优化方向。 写在后面 ▐ 为Agent操作3D场景软装提供空间感知能力 当前的3D场景合成中首先由LLM产生一套静态的布局设计。这套布局设计需要经过空间感知、模型检索等步骤逐个“实例化”场景中的每个家具即为布局中的每个位置选择一个真实的商品模型但这会导致一些问题在场景中“实例化”的家具尺寸和布局设计中的尺寸不一定完美契合。下图可以看到在布局设计中的沙发与灯很近先实例化沙发模型时不会考虑后面模型的位置灯没有地方摆放导致了布局丢失的问题。 通过空间感知我们可以模拟软装设计师测量尺寸并放置家具的过程。再基于可通过文本、尺寸、图片等信息检索模型的检索系统高我们可以模拟软装设计师步骤中的测量尺寸、采购和安装的全过程。这可以为LLM提供一个操作室内3D场景软装的API基于该APILLM的设计方案可以实时地添加、删除或者更改当前3D室内场景内的软装并可以根据当前的场景继续下一步设计我想这对LLM来说是一个自然的设计过程。 ▐ 展望 3D室内场景的合成是一个复杂任务同时面向电商平台的3D室内场景合成又要求3D场景中的是真实商品模型因此端到端生成一个电商平台的3D室内场景场景不太现实。我们可以分步骤合成一个3D室内场景大概是户型合成-硬装合成-软装合成目前我们大部分工作基于一个有硬装的空场景在其中布局设计、软装搭配未来可能会涉及到其他部分向从零开始合成一个3D室内场景努力。希望通过持续努力逐渐成长。 参考文献 Yang M, Chen BQ. A survey of indoor scene generation algorithms [J]. Journal of Integration Technology, 2022, 11(1): 40-51.Weiss, Tomer, et al. Fast and scalable position-based layout synthesis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 25.12 (2018): 3231-3243.Zhang, Yunfan, et al. Style-Consistent 3D Indoor Scene Synthesis with Decoupled Objects. arXiv preprint arXiv:2401.13203 (2024).Patil, Akshay Gadi, et al. Advances in Data‐Driven Analysis and Synthesis of 3D Indoor Scenes. Computer Graphics Forum. Vol. 43. No. 1. 2024.https://zhuanlan.zhihu.com/p/508757803 ¤ 拓展阅读 ¤ 3DXR技术 | 终端技术 | 音视频技术 服务端技术 | 技术质量 | 数据算法
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