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端到端的房間布局估計引擎

（中國AI網 2025年11月24日）XR系統需要深度理解用戶的物理環境，才能將虛擬內容無縫地、穩定地錨定在現實世界中。傳統房間布局估計方法受限于曼哈頓世界假設和固定布局類型，難以處理曲面結構和復雜場景。

在一份專利申請中，蘋果提出了一種端到端的房間布局估計引擎，通過析取范式模型直接從圖像學習平面參數，無需后處理即可生成完整布局，顯著提升了復雜環境下的幾何建模精度與計算效率，并為XR設備提供了快速、精準的環境三維結構感知能力，是構建空間計算的基礎。

在一個實施例中，房間布局估計引擎基于捕獲的圖像幀來預測房間布局。從圖像幀中，房間布局估計引擎提取特征（例如，2D點），并應用所提取的特征來構建一組系數，而這組系數定義了特定房間布局類別的一組平面。

房間布局估計引擎將系數輸入到一個析取范式模型中，然后模型構建一組平面，隨后將平面組合以生成一個預測平面。具體來說，預測平面是由組合平面的交集形成。接下來，房間布局估計引擎能夠為每個房間布局類別生成一個預測平面，其中平面代表房間的不同區域，例如地板、左墻、右墻、前墻和天花板。

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