建筑佬狂喜：文字/色块图生成完整室内3D模型点云模型
GitHub - manycore-research/SpatialGen: SpatialGen: Layout-guided 3D Indoor Scene Generation
🧐 SpatialGen 是一个基于 多视角、多模态扩散模型的三维室内场景生成工具，支持从语义布局出发生成完整 3D 场景，可通过文本或单张图像作为输入进行推理，并已开源代码、模型和数据集。
➡️链接：http://t.cn/AXPJQhIM
✨重点

● 🏠 核心功能：通过语义布局（semantic layout）驱动 3D 室内场景生成，支持 image-to-scene 和 text-to-scene 两种模式。

● 🔬 模型组成：提供 SpatialGen-1.0 以及 FLUX.1-Layout-ControlNet，均可在 HuggingFace 下载。

● 📦 数据集：发布 SpatialGen-Testset，包含 48 个房间、4.8K 渲染图（RGB、法线、深度、语义图等 100 视角）。

● ⚙️ 环境与依赖：Python 3.10 + PyTorch 2.3.1 + CUDA 12.1；需安装依赖并修复 vLLM 相关推理 bug（可选 cublas 版本）。

● 🖼️ 推理方式：
单图 → 3D 场景：bash scripts/infer_spatialgen_i2s.sh
文本 → 图像 → 3D 场景：bash scripts/infer_spatialgen_t2s.sh

● 📜 许可证：SpatialGen 基于 Stable Diffusion v2.1（CreativeML Open RAIL++-M License），FLUX.1-Layout-ControlNet 采用非商业许可。

● 🧩 技术背景：融合 DiffSplat、SD 2.1、TAESD、FLUX 和 SpatialLM 等开源项目的研究成果。

● 🌐 应用场景：虚拟室内设计、游戏关卡生成、VR/AR 内容构建、多模态研究实验。

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