Architect-Ant: 건축 도면의 자동 가구 배치 시스템 (편집 가능)

Architect-Ant: Editable Automatic Furnishing of Architectural Floor Plans

가구 배치된 도면은 부동산 시각화, 인테리어 디자인 및 건축 워크플로우에 필수적입니다. 그러나 자동 가구 배치 기술 발전은 객체 수준의 가구 어노테이션이 포함된 실제, 전문적으로 설계된 도면 데이터셋 부족으로 인해 제한되어 왔습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 우리는 270개의 건축 도면으로 구성되고, 10가지 주거 공간 유형별로 객체 박스 어노테이션이 추가된 데이터셋인 AntPlan-270을 소개합니다. 이 데이터셋을 기반으로, 우리는 미세 조정된 비전-언어 모델을 활용하여 편집 가능한 자동 가구 배치 프레임워크인 Architect-Ant을 제시합니다. 가구 배치는 객체 카테고리와 방의 기하학적 구조에 대한 상대적인 위치 정보를 인코딩하는 간결한 좌표 기반 도메인 특화 언어(DSL)를 사용하여 표현됩니다. 공간 추론 능력을 향상시키기 위해, 우리는 벽 정렬, 문 및 창문 간격, 이동 경로, 설비 호환성 및 각 방 유형에 따른 가구 목록과 같은 건축 제약을 포착하는 절차적 추론 트레이스를 생성하고, 이를 모델의 미세 조정 과정에서 활용합니다. 또한, 후보 객체 배치에 대한 선호도 최적화를 통해 레이아웃 품질을 더욱 개선합니다. 생성된 DSL은 의미론적 마스크로 변환되어 Flux 기반 LoRA 렌더러를 제어하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 실제 도면 스타일의 가구 배치된 도면 이미지를 생성하면서 편집 가능한 심볼릭 레이아웃을 유지할 수 있습니다. 레이아웃 배치 실험 결과, Architect-Ant은 기하학적으로 유효하고 기능적으로 타당한 레이아웃을 생성하며, 더 큰 구조만 포함된 도면 데이터셋에 대한 확장 가능성을 제시합니다.

Furnished floor plans are fundamental to real estate visualization, interior design, and architectural workflows. However, progress in automatic furniture arrangement has been limited by the lack of real, professionally designed floor-plan datasets with object-level furniture annotations. To address this gap, we introduce AntPlan-270, a curated dataset of 270 architectural floor plans with per-room furniture bounding box annotations across ten residential room categories. Building on this dataset, we present Architect-Ant, an editable automatic furnishing framework powered by a fine-tuned vision-language model. Furniture layouts are represented using a compact, coordinate-based domain-specific language (DSL) that encodes object categories and placements relative to the room geometry. To improve spatial reasoning, we generate procedural reasoning traces that capture architectural constraints such as wall alignment, door and window clearance, circulation, fixture compatibility, and room-specific furniture inventories, and use them to supervise fine-tuning of the model. We then apply preference optimization over candidate object placements to further refine layout quality. The generated DSL can be rasterized into semantic masks and used to condition a Flux-based LoRA renderer, producing realistic blueprint-style furnished floor-plan images while preserving the editable symbolic layout. Experiments on layout furnishing show that Architect-Ant produces geometrically valid and functionally plausible layouts, and suggest a scalable path for furnishing larger structure-only floor-plan datasets.