poly-diffuse：基于引导集合扩散模型的的多边形形状重建

poly-diffuse：基于引导集合扩散模型的的多边形形状重建

poly-diffuse Code for "PolyDiffuse: Polygonal Shape Reconstruction via Guided Set Diffusion Models", NeurIPS 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/poly-diffuse

项目介绍

poly-diffuse 是一项由 Simon Fraser University 的研究人员开发的开源项目，旨在通过引导集合扩散模型来实现多边形形状的重建。该项目在 NeurIPS 2023 上发布，并提供了官方的实现代码。主要应用于室内平面图重建和高精度地图绘制任务。

项目技术分析

poly-diffuse 的技术核心是基于引导集合扩散模型。该项目在实现上借鉴了多个开源作品，包括 EDM、RoomFormer、MapTR 和 HEAT，并对这些技术进行了改进和优化。poly-diffuse 的模型训练包括两个阶段：引导网络训练和去噪网络训练。

1. 引导网络训练：此阶段不涉及图像信息，因此训练速度非常快，通常不到一小时即可完成。引导网络的主要作用是生成高质量的形状建议。
2. 去噪网络训练：此阶段需要较长时间，大约需要30小时，使用4个 NVIDIA RTX A5000 GPU 进行训练。去噪网络负责对生成的形状进行优化和细化。

项目及技术应用场景

poly-diffuse 的主要应用场景包括：

1. 室内平面图重建：利用 poly-diffuse 可以从原始数据中重建出室内平面图，对于室内设计、建筑可视化等领域具有重要作用。
2. 高精度地图绘制：通过 poly-diffuse 的去噪网络，可以生成高精度的地图，对于自动驾驶、机器人导航等领域有重要应用。

项目特点

poly-diffuse 项目具有以下显著特点：

1. 创新性：项目采用了引导集合扩散模型，这是一种新颖的多边形形状重建方法，具有很高的研究价值。
2. 高效性：项目的引导网络训练速度非常快，有利于快速迭代和优化。
3. 灵活性：poly-diffuse 支持自定义的数据预处理和模型训练流程，用户可以根据自己的需求进行相应的调整。
4. 准确性：项目在多个公开数据集上进行了测试，表现出了较高的重建准确性。

以下是对 poly-diffuse 的具体介绍：

核心功能

poly-diffuse 的核心功能是基于引导集合扩散模型的多边形形状重建。它能够从原始数据中重建出高质量的多边形形状，并支持室内平面图重建和高精度地图绘制任务。

项目特点详述

1. 引导集合扩散模型：poly-diffuse 采用的引导集合扩散模型是一种高效的形状生成方法，它通过引导网络生成初始形状建议，然后通过去噪网络进行优化。
2. 数据预处理：项目提供了完整的数据预处理流程，包括数据下载、解压和预处理等步骤，确保用户能够快速上手使用。
3. 模型训练与测试：poly-diffuse 提供了详细的模型训练和测试指南，用户可以按照官方文档轻松地进行模型训练和测试。
4. 结果评估与可视化：项目提供了多种评估和可视化工具，用户可以方便地查看重建结果，并进行定量评估。

使用指南

在使用 poly-diffuse 前，用户需要先进行环境安装和数据下载。具体步骤如下：

1. 环境安装：使用 conda 创建并激活虚拟环境，然后安装所需的依赖库。
2. 数据下载：从官方提供的链接下载数据文件和预训练模型，并解压到指定目录。
3. 模型训练：按照官方文档提供的脚本进行引导网络和去噪网络的训练。
4. 结果测试与评估：使用官方提供的测试脚本进行结果测试，并通过评估脚本进行定量评估。

总之，poly-diffuse 是一个功能强大、易于使用且具有创新性的开源项目，适用于多边形形状重建和高精度地图绘制等领域。通过其高效的算法和灵活的设计，用户可以轻松地进行模型训练和测试，实现高质量的形状重建。如果你对这些应用场景感兴趣，不妨尝试一下 poly-diffuse。

poly-diffuse Code for "PolyDiffuse: Polygonal Shape Reconstruction via Guided Set Diffusion Models", NeurIPS 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/poly-diffuse