Задача

Что такое массинг и зачем его автоматизировать?

Массинг — это объёмная модель здания на участке: форма, высота, расположение. Это первое, что делает архитектор после получения технического задания. Сейчас этот процесс занимает дни ручной работы: нужно учесть площадь, этажность, функцию здания, окружающую застройку, геологические особннности и нормативы.

Мы решаем эту задачу с помощью генеративных моделей:

На вход: технико-экономические показатели (ТЭП) + контур участка + изображение окружения
На выходе: 3D-геометрия здания в формате JSON, готовая для экспорта в BIM-среду (например, Revit)

Как работает

Датасет CoMa-20K

Существующие открытые датасеты либо содержат только геометрию без функциональных требований, либо не учитывают визуальный контекст окружения. Мы собрали CoMa-20K — 20 000 реальных объектов по данным Мельбурна, где каждый пример содержит:

- контур участка (site contour)
- 3D-массинг здания
- функционально-экономические требования
- изображения окружения 5 типов

Это первый публично описанный мультимодальный датасет для задачи генерации массингов, объединяющий текст, геометрию и изображения в одной обучающей выборке.

Метод CoMa

Ключевая идея: нельзя генерировать форму здания, не глядя одновременно на требования заказчика, геометрию участка и то, что стоит рядом. Мы обучаем визуально-языковую модель (VLM на базе Qwen3-VL) решать все три задачи совместно:

Обучение проходит в два этапа:

1. SFT (Supervised Fine-Tuning) на CoMa-20K — модели 2B, 4B, 8B
2. GRPO (RL с геометрическими наградами) — явно задаём требования к качеству: соответствие ТЭП, схожесть с реальными формами, геометрическая корректность (нет пересечений, нет артефактов)

Улучшение данных: датасет расширен с помощью Open Street Map по всей России и миру из сотен тысяч реальных зданий с 3D-геометрией по данным этажности — это даёт масштаб при меньших затратах на разметку.

Инсайты:

• Большая модель (235B, zero-shot) даёт стабильный формат и простые, но корректные формы
• Fine-tuned модели генерируют сложную геометрию, но с артефактами — RL это исправляет
• Размер датасета важнее, чем RL: Aug-SFT превосходит Base-GRPO по большинству метрик

Демо-сайт

→ Открыть демо (нужен логин и пароль)

Результаты численно

Оценка на тестовой части CoMa-20K. Метрики: TAM — точность площади, CS — качество углов, ESIoU — отсутствие пересечений геометрии.

Оценка на тестовой части CoMa-20K. Метрики: TAM — точность площади, CS — качество углов, ESIoU — отсутствие пересечений геометрии.

Хотите интегрировать в ваш процесс проектирования?
Мы открыты к коллаборациям с девелоперами, архитектурными бюро и BIM-командами.

→ Написать нам: massing@fusionbrainlab.ru 
→ Посмотреть статью: https://arxiv.org/abs/2601.08464