合肥工業大學計算機信息學院排名-tft每日頭條

來源：【未來網】

近日，合肥工業大學計算機與信息學院、軟件學院聯合研究團隊在計算機輔助設計領域取得重要研究進展，研究成果被計算機圖形學知名國際會議SIGGRAPH 2022錄用，并全文發表在計算機圖形學領域著名國際期刊ACM Transactions on Graphics(TOG)上。這是學校首次以第一單位在上述國際會議和期刊上發表論文。

合肥工業大學計算機信息學院排名（合肥工業大學在計算機輔助設計領域取得新進展）1

随着計算機工業技術的快速發展，室内場景廣泛應用于動畫電影、電腦遊戲、虛拟現實等領域，是計算機圖形學和計算機視覺中重要的研究對象。室内布局平面圖是室内設計和場景建模的基礎，傳統的布局平面圖都是由設計師手動創建或者通過軟件輔助生成，設計過程繁瑣冗長。利用人工智能技術進行學習、自動生成室内布局平面圖對于建築學、計算機圖形學等領域具有重要意義。

近年來，基于深度學習的平面布局生成方法取得了諸多進展，但是要獲得理想的結果，仍然需要複雜的後處理。為實現更徹底的自動生成結果，研究團隊設計了牆圖（wall graph）數據結構用于布局建模，在公開數據集RPLAN（包含超過8萬張真實建築室内設計圖紙）的支持下，通過基于深度學習的方法直接合成wall graph，從而生成室内布局平面圖。為達到此目的，研究團隊将圖的遍曆過程融于深度神經網絡，分别設計了幾何網絡和語義網絡，并将兩個深度神經網絡耦合，以自回歸交替叠代方式生成wall graph。

相比之前的研究成果，該工作第一次實現了端到端的自動生成，以及支持基于學習的承重牆約束在内的更多約束，并取得了領先的生成結果。論文受邀于今年8月8日-11日在加拿大召開的SIGGRAPH 2022會議上進行宣講報告。

論文的第一作者為學校計算機與信息學院的碩士研究生孫佳輝，通訊作者為學校軟件學院、計算機與信息學院的鄭利平教授和吳文明博士。學校是該論文的第一完成單位，中國科學技術大學數學科學學院劉利剛教授參與合作。

此項工作得到國家自然科學基金和中央高校基本科研基金等項目的支持。（通訊員：合肥工業大學吳文明）

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