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群核科技又一項研究成果入選ECCV 2022 攻堅AI智能設計

來源：家居百科時間：2022年08月02日 14:30

人工智能算法如何提升設計軟件的效率？這是近幾年業(yè)界的關(guān)注焦點，也是群核科技多年來的重點攻堅方向。在這一領(lǐng)域，群核科技的研究論文曾多次入選SIGGRAPH Asia、CVPR、ECCV、BMVC等國際學術(shù)頂會。

如今，群核科技在AI智能設計的方向上再獲階段性突破。近日，群核科技與美國賓夕法尼亞州立大學等學術(shù)機構(gòu)與單位合作的一篇題為《End-to-end Graph-constrained Vectorized Floorplan Generation with Panoptic Refinement》的論文被ECCV （歐洲計算機視覺大會）接收。作為計算機視覺三大頂會之一，本屆ECCV論文總投稿數(shù)達到5803篇，而錄取率僅為28%，被稱為“史上最火ECCV”。

本篇論文中提出了一種新的深度學習模型，可以將建筑設計師常用的氣泡圖（bubble diagram）自動轉(zhuǎn)化為多樣平面戶型布局（floorplans），從而實現(xiàn)用機器代替復雜、重復的軟件操作過程，該研究將大幅提升設計生產(chǎn)力，為群核科技所在的大家居行業(yè)帶來實際應用價值。

在房屋平面布局設計階段，一種常見的流程是：設計師首先繪制“氣泡圖”來表達空間類型（客廳、臥室等）及其連接關(guān)系，然后將其轉(zhuǎn)化為具體平面布局來收集用戶反饋，再返回“氣泡圖”進行優(yōu)化迭代。這個過程不但耗時，而且易出錯。

為了優(yōu)化這個過程，本篇論文提出了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）和自回歸模型（Transformer）的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，可以自動將“氣泡圖”轉(zhuǎn)化成多種不同的戶型布局，幫助設計師獲取設計靈感，加速設計迭代流程，同時生成的戶型更具合理性和多樣性。

（針對不同的“氣泡圖”輸入，論文研究方法與之前方法的結(jié)果對比。）

要想在下一波顛覆性技術(shù)浪潮占據(jù)潮頭，業(yè)界的常識是，通常需要提前數(shù)年去投入和布局。因此，智能設計一直是群核科技重點持續(xù)投入的研究方向。除了深度學習與AI人工智能等領(lǐng)域，群核科技還重點關(guān)注數(shù)據(jù)集的研究開拓。眾所周知，對于AI技術(shù)的研究，首先要有大量的數(shù)據(jù)積累。作為技術(shù)創(chuàng)新研究與應用的基礎(chǔ)，群核科技已發(fā)布三大數(shù)據(jù)集,其中InteriorNet數(shù)據(jù)集是全球最大室內(nèi)場景認知深度學習數(shù)據(jù)集。

值得一提的是，本次被ECCV 2022接收的論文，其訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡所用的數(shù)據(jù)集RPLAN也是來源于群核科技于2019 在SIGGRAPH Asia會議中發(fā)表論文中開放的數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集已成為學術(shù)界研究自動戶型生成的標準數(shù)據(jù)集。

當然，對于人工智能的理解上，群核科技認為AI的終局不止于更好用、更低門檻的工具，它更是一種產(chǎn)業(yè)全新解題思路，去重塑產(chǎn)業(yè)。隨著群核科技逐步從一個單一工具，歷經(jīng)全鏈路、全空間的布局，成為一個工業(yè)級云設計平臺，AI人工智能融合在群核科技平臺和工具中的每一個功能“角落”，甚至從設計環(huán)節(jié)延伸到了生產(chǎn)對接、施工打通等中去。

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