Принесла вам статью про CoMa — метод генерации массингов по текстовым требованиям с описанием ограничений, координатам участка и изображению окружения. На выходе пользователь получает 3D-геометрию здания в формате JSON. Его разработали исследователи FusionBrain Lab (включая авторов из AIRI)

Одна из главных проблем современных подходов к генерации массингов — подходящих датасетов почти нет. В ответ на это команда создала CoMa-20K — датасет из 20 тысяч участков Мельбурна с контуром участка, 3D-massing здания, функционально-экономическими требованиями и изображениями окружения 5 типов.

Вот некоторые результаты:
— Обученная на датасете из 20 тысяч зданий в Мельбурне выдает корректный формат (JSON) и стабильную геометрию, но простые формы.
— А большая модель (235B) без обучения с ручными правилами дает более сложную геометрию, но с ошибками (артефактами и пересечениями).

В итоге метод CoMa помогает генерировать 3D-модели зданий не в вакууме, а с учетом реальных ограничений и окружающей застройки.

Статья 2601.08464 на arxiv.org.

Про другие разработки AIRI я писала ранее.