本文介绍了多种基于深度学习的室内场景生成技术，包括自我关注机制、生成对抗网络和卷积生成模型。这些技术提高了生成速度和图像质量，能够灵活应对复杂场景的需求，并在多个数据集上表现优越。

本研究提出了一种结构感知的去除现实模型，能够快速生成去除特定物体的室内场景。通过全景图和实时照片，改进了室内家具布局的生成方法，并展示了在不同光照条件下的有效性。此外，贡献了新的HDR数据集和用于室内场景生成的评估基准，展示了生成高度逼真室内场景的能力。