Semantic Space
系统不直接从可见几何中猜测空间用途，而是读取 GLB 中的语义对象。Nav、Door、Entry、Spawn、Exhibit 等命名让程序能稳定理解可走区域、门洞、入口和展品。
Dynamic Exhibition Space A real-time crowd simulation for exhibition layout reasoning
Open interactive demo →A browser-based 3D prototype that turns semantic exhibition models into observable visitor flow, hotspot attraction, congestion, and spatial diagnostics.
这个系统关注的不是静态空间展示，而是“空间、人、展品、路径、拥堵”之间的动态关系。
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Intent — What I Wanted To See
在展览空间设计里，静态模型能说明墙体、展台和展品在哪里，却很难回答观众会如何移动、在哪里停留、哪些门洞会承压、哪些展品会把人群吸走。这个项目试图把这些动态关系变成可以实时观察的系统。
用户可以导入带有语义标注的 GLB 展览空间模型，也可以手动设置展品位置和热点，再生成大量观众 agent。系统会模拟观众从入口进入、被热点吸引、在展厅与走廊之间流动、形成局部拥堵，并最终离开展厅的过程。
目标不是预测绝对真实的人流，而是让布展方案之间的相对差异更容易被看见。
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System — What I Built
当前版本已经形成了一个可运行的实时模拟框架：语义模型输入、人群行为、热点吸引、蛛网诊断和布局评估共同组成系统主线。
Agent Behavior
每个观众不是简单粒子，而是带有状态、目标、记忆和个体差异的 agent。它会进入、漫游、接近热点、观看、离开，也会在门洞压力过高时进入排队状态。
Hotspot Logic
热点代表展品、局部事件或临时兴趣点。系统避免让多个热点同时用物理力拉扯同一个人，而是用周期性注意力判断决定忽略、改道或停留。
Web Diagnosis
蛛网系统根据轨迹、停留点、门洞经过和热点聚集生成节点与边。它不是直接控制人群，而是把动态人流结构转成可观察、可解释的诊断图。
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Mechanism — How It Works
系统运行时，语义空间会先生成导航图和可通行区域，agent 再根据入口、展厅、走廊、门洞、展品和热点做移动决策。移动过程会持续产生轨迹，轨迹再进入蛛网、张力和诊断系统。
近期一个关键调整，是让 agent 同一时间只有一个主热点目标。过去多个热点同时施加吸引力时，观众容易停在两个热点中间；现在系统会先保持当前目标，再定期评估附近热点是否更近、更强、没看过且拥挤程度更低。
另一个重要机制是“入场”按钮。它不是简单重置，而是保留当前热点和人数峰值，只清空现场人群、轨迹、蛛网和张力诊断，然后让观众从入口逐批进入。这让汇报时可以观察空场如何形成主路径和早期瓶颈。
The value is not only watching agents move, but seeing when movement becomes evidence for a spatial decision.
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Evaluation — What It Reveals
Entry Flow
从入口逐批入场后，可以观察第一批观众如何选择路径、哪些展厅最先被访问、主路径如何从空场中长出来。
Door Pressure
平均门压、拥堵门洞和高张力边可以提示空间瓶颈，让门洞不再只是模型里的开口，而是可讨论的承压节点。
Layout Score
评估窗口会统计观看人数、空间覆盖率、门洞压力、拥堵负载和冷热点，用来比较不同热点布局的相对表现。
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Limits — What Still Needs Work
当前系统还不是完整的规划决策工具。它能展示比较完整的人流潮汐过程，但还没有真正的展线顺序，agent 可能从入口直接奔向较远热点，而不是按展厅顺序逐步参观。
布局优化也仍然是实验性质。连续空间搜索虽然灵活，但评分解释困难，也可能出现分数提高、视觉上却更拥堵的结果。后续更稳妥的方向，是从连续空间优化转向候选点组合优化：先生成可解释的 10 到 20 个展位点，再比较不同展品数量下的组合方案。
空间模拟最有价值的部分，不是让场景看起来热闹，而是把“哪里会聚集、哪里会堵、为什么会这样”变成可以讨论的证据。