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Neuer Ansatz zur Erstellung kollisionsfreier digitaler Zwillinge von Innenräumen mit CHOrD

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March 23, 2025

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    Revolution in der digitalen Zwillingserstellung: CHOrD ermöglicht kollisionsfreie und organisierte 3D-Innenraummodelle

    Die Entwicklung digitaler Zwillinge von Innenräumen hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Eine neue Methode namens CHOrD verspricht nun einen weiteren Sprung nach vorne, indem sie die Erstellung von Haus-großen, kollisionsfreien und hierarchisch strukturierten 3D-Modellen ermöglicht. Diese Technologie eröffnet neue Möglichkeiten für Architektur, Innendesign, virtuelle Rundgänge und vieles mehr.

    Der innovative Ansatz von CHOrD

    Herkömmliche Verfahren zur Generierung von Szenenlayouts basieren oft auf der direkten Synthese als Szenengraph oder Objektliste. CHOrD hingegen nutzt eine innovative 2D-bildbasierte Zwischenrepräsentation des Layouts. Dieser Ansatz ermöglicht eine effektive Vermeidung von Kollisionen, indem diese während der Generierung als Out-of-Distribution (OOD)-Szenarien erkannt werden. Dadurch entstehen realistischere und präzisere Modelle.

    Kontrollierbare Grundrisse und optimale Layouts

    Ein weiterer Vorteil von CHOrD liegt in der Fähigkeit, Szenenlayouts zu generieren, die komplexen Grundrissen mit multimodalen Steuerungen entsprechen. Dies ermöglicht die Erstellung kohärenter, hausweiter Layouts, die robust gegenüber geometrischen und semantischen Variationen in den Raumstrukturen sind. So können beispielsweise verschiedene Möbelanordnungen innerhalb eines gegebenen Grundrisses simuliert und optimiert werden.

    Ein neuer Datensatz für verbesserte Qualität

    Die Entwickler von CHOrD haben auch einen neuen Datensatz mit erweiterter Abdeckung von Haushaltsgegenständen und Raumkonfigurationen erstellt. Dieser Datensatz zeichnet sich durch eine deutlich verbesserte Datenqualität aus und trägt zur höheren Genauigkeit und Detailtreue der generierten Modelle bei.

    Überzeugende Ergebnisse und vielfältige Anwendungsmöglichkeiten

    Erste Tests zeigen, dass CHOrD im Vergleich zu bestehenden Methoden State-of-the-Art-Performance auf verschiedenen Datensätzen erzielt. Die generierten 3D-Innenraummodelle sind fotorealistisch, räumlich kohärent und können an beliebige Grundrissvariationen angepasst werden. Die Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Innenräume planen, gestalten und erleben, grundlegend zu verändern. Anwendungsbereiche reichen von der virtuellen Immobilienbesichtigung über die Planung von Fluchtwegen bis hin zur Optimierung von Raumakustik.

    Zukünftige Entwicklungen und Ausblick

    Die Entwicklung von CHOrD ist ein wichtiger Schritt in Richtung einer effizienteren und präziseren Erstellung digitaler Zwillinge von Innenräumen. Zukünftige Forschung könnte sich auf die weitere Verbesserung der Skalierbarkeit und die Integration von dynamischen Elementen wie Licht und Schatten konzentrieren. Die Kombination von CHOrD mit anderen KI-Technologien, wie beispielsweise der automatischen Objekterkennung, eröffnet zudem spannende Perspektiven für die Zukunft der digitalen Zwillingstechnologie.

    Bibliographie: OpenReview.net. (n.d.). *Forum*. Retrieved from https://openreview.net/forum?id=Yj6IdXSOZk Su, C., et al. (2025). *CHOrD: Generation of Collision-Free, House-Scale, and Organized Digital Twins for 3D Indoor Scenes with Controllable Floor Plans and Optimal Layouts*. arXiv preprint arXiv:2503.11958. Hordijk, R. (2019). *Black-Box Optimization with Expensive Function Evaluations*. University of Groningen. Mason, W. H. (2016). *Multidisciplinary system design optimization (MSDO): A Practical and Comprehensive Methodology*. American Institute of Aeronautics and Astronautics. Bommasani, R., et al. (2023). *On the Opportunities and Risks of Foundation Models*. arXiv preprint arXiv:2108.07258. ECAADe. (2023). *eCAADe 2023 Conference Proceedings*. ISARC. (2024). *ISARC 2024 Full Proceedings*. NRF. (2025). *NRF European Research Council (ERC) Book of Abstracts*. New York University. (n.d.). *Computer Science Department Technical Reports*. Retrieved from https://cs.nyu.edu/dynamic/reports/?type=PhD&year=all

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