本文提出Raster2Seq方法，将复杂平面图的重建任务转化为序列到序列学习问题。该方法将房间、门窗等平面图元素表示为同时编码几何与语义信息的多边形序列，并通过自回归解码器，利用可学习锚点引导注意力机制，依据图像特征与已生成角点预测下一个角点。这种设计使模型能够灵活、高效地处理包含大量房间和复杂多边形结构的平面图。实验表明，Raster2Seq在多个标准基准上取得了领先性能，并在更具挑战性的数据集上展现出强大的泛化能力。