arXiv · cs.AI· Yuhan Liu·· 3 天前AI 评分51
SceneBloom 提出 Agent 式室内环境生成框架，服务具身学习
SceneBloom: Agentic Indoor Environment Generation with Realistic and Diverse Layouts for Embodied Learning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yuhan Liu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32978v1
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AI 导读
论文提出 SceneBloom，一个结合视觉布局采样与契约引导 3D 编译的 Agent 式室内环境生成框架：分层采样器用扩散先验在功能区生成家具布局，编译器再做几何拟合与局部姿态校正。在五类房间中视觉质量与物理稳定性最高，且是对比方法中唯一没有网格碰撞和越界物体的方法；在这些场景中训练的目标导航策略在 held-out 真实扫描上的成功率高于用同等数量真实训练扫描训练的策略。代码已开源。
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