論文の概要: Architext: Language-Driven Generative Architecture Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07519v2
- Date: Wed, 15 Mar 2023 16:07:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 10:37:00.754569
- Title: Architext: Language-Driven Generative Architecture Design
- Title（参考訳）: Architext: 言語駆動生成アーキテクチャ設計
- Authors: Theodoros Galanos, Antonios Liapis and Georgios N. Yannakakis
- Abstract要約: Architextは、大規模な言語モデルに入力として与えられる自然言語プロンプトのみを持つ設計生成を可能にする。
我々は,多くの事前学習言語モデルに対する意味的精度と多様性に着目し,Architextのダウンストリームタスク性能を徹底的に定量的に評価する。
Architextモデルは、特定の設計タスクを学習し、有効な住宅レイアウトを100%近い速度で生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.393683063795544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Architectural design is a highly complex practice that involves a wide
diversity of disciplines, technologies, proprietary design software, expertise,
and an almost infinite number of constraints, across a vast array of design
tasks. Enabling intuitive, accessible, and scalable design processes is an
important step towards performance-driven and sustainable design for all. To
that end, we introduce Architext, a novel semantic generation assistive tool.
Architext enables design generation with only natural language prompts, given
to large-scale Language Models, as input. We conduct a thorough quantitative
evaluation of Architext's downstream task performance, focusing on semantic
accuracy and diversity for a number of pre-trained language models ranging from
120 million to 6 billion parameters. Architext models are able to learn the
specific design task, generating valid residential layouts at a near 100% rate.
Accuracy shows great improvement when scaling the models, with the largest
model (GPT-J) yielding impressive accuracy ranging between 25% to over 80% for
different prompt categories. We open source the finetuned Architext models and
our synthetic dataset, hoping to inspire experimentation in this exciting area
of design research.
- Abstract（参考訳）: アーキテクチャ設計は、幅広い分野、技術、プロプライエタリなデザインソフトウェア、専門知識、そしてほぼ無限の制約を含む非常に複雑なプラクティスである。
直感的でアクセシブルでスケーラブルな設計プロセスを実現することは、パフォーマンス駆動で持続可能な設計への重要なステップです。
そこで本研究では,新しい意味生成支援ツールであるarchitextを紹介する。
Architextは、大規模な言語モデルに入力として与えられる自然言語プロンプトのみを持つ設計生成を可能にする。
我々は,1億2000万から60億のパラメータを含む事前学習された言語モデルの意味的精度と多様性に着目し,Architextの下流タスク性能の詳細な定量的評価を行う。
Architextモデルは、特定の設計タスクを学習し、有効な住宅レイアウトを100%近い速度で生成することができる。
大きなモデル(gpt-j)では、さまざまなプロンプトカテゴリで25%から80%以上という、印象的な精度を実現している。
私たちは、このエキサイティングなデザイン研究領域で実験を刺激したいと考えている、微調整Architextモデルと合成データセットをオープンソースにしています。
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