Problem

現有的室內佈局生成模型雖能產出大致合理的空間，但在細節上常出現家具碰撞、超出邊界、遮擋門窗或阻塞動線等局部物理錯誤。目前的技術多偏重於全場景生成或全域優化，缺乏精確定位錯誤來源並進行局部修復的有效手段。

Method

開發「Roomer」反射式修復框架，將佈局編碼為 RoState，並透過 RoReview 機制將違規項與特定物件連結。系統運用幾何制約的視覺語言模型規劃器提出結構化局部編輯方案，再經由決定性求解器驗證。最終透過全場景驗證確保修復不會產生新錯誤，並利用專門開發的 Roomer-CC 資料集進行訓練。

Results

實驗證明 Roomer 能有效消除殘留的物理違規，同時完整保留原有的正確區域。在 Roomer-Eval 評估中，該模型在物理有效性與空間實用度上均有顯著提升，且具備跨生成器的通用性，能有效改善不同外部模型生成的佈局品質。

Significance

本研究解決了自動室內設計中「看似合理卻無法使用」的痛點。透過局部精確修正而非全場景重新生成，大幅提升了 AI 生成佈局的實用價值。這不僅為 3D 場景合成提供了更細緻的控制工具，也為虛擬環境的自動化建構提供了關鍵的技術支持。