論文の概要: Towards AI-Architecture Liberty: A Comprehensive Survey on Design and Generation of Virtual Architecture by Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00510v4
- Date: Thu, 18 Jul 2024 07:49:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-20 00:22:15.400249
- Title: Towards AI-Architecture Liberty: A Comprehensive Survey on Design and Generation of Virtual Architecture by Deep Learning
- Title（参考訳）: AI-Architecture Libertyを目指す - ディープラーニングによる仮想アーキテクチャの設計と生成に関する総合的な調査
- Authors: Anqi Wang, Jiahua Dong, Lik-Hang Lee, Jiachuan Shen, Pan Hui,
- Abstract要約: ディープラーニングを活用した3D形状生成技術は、コンピュータビジョンとアーキテクチャデザインコミュニティの両方から大きな関心を集めている。
建築設計, 3次元形状技術, 仮想環境に関する149の関連記事について概説する。
深層学習支援アーキテクチャ生成における没入型システムとのユビキタスインタラクションの4つの重要な実現方法を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.58793497403681
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: 3D shape generation techniques leveraging deep learning have garnered significant interest from both the computer vision and architectural design communities, promising to enrich the content in the virtual environment. However, research on virtual architectural design remains limited, particularly regarding designer-AI collaboration and deep learning-assisted design. In our survey, we reviewed 149 related articles (81.2% of articles published between 2019 and 2023) covering architectural design, 3D shape techniques, and virtual environments. Through scrutinizing the literature, we first identify the principles of virtual architecture and illuminate its current production challenges, including datasets, multimodality, design intuition, and generative frameworks. We then introduce the latest approaches to designing and generating virtual buildings leveraging 3D shape generation and summarize four characteristics of various approaches to virtual architecture. Based on our analysis, we expound on four research agendas, including agency, communication, user consideration, and integrating tools. Additionally, we highlight four important enablers of ubiquitous interaction with immersive systems in deep learning-assisted architectural generation. Our work contributes to fostering understanding between designers and deep learning techniques, broadening access to designer-AI collaboration. We advocate for interdisciplinary efforts to address this timely research topic, facilitating content designing and generation in the virtual environment.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングを活用した3D形状生成技術は、コンピュータビジョンとアーキテクチャデザインコミュニティの両方から大きな関心を集めており、仮想環境におけるコンテンツの充実を約束している。
しかし、バーチャルアーキテクチャ設計の研究は、特にデザイナとAIのコラボレーションとディープラーニング支援設計について限られている。
調査では,建築設計,3D形状技術,仮想環境に関する149件の関連記事(2019年から2023年にかけて発行された記事の81.2%)をレビューした。
文献を精査することで、まず仮想アーキテクチャの原則を特定し、データセット、マルチモーダリティ、デザイン直観、生成フレームワークなど、現在の生産課題を解明する。
次に,3次元形状生成を利用した仮想建物の設計と生成に関する最新のアプローチを紹介し,仮想建築への様々なアプローチの4つの特徴を要約する。
分析の結果,エージェンシー,コミュニケーション,ユーザ配慮,統合ツールなど,4つの研究課題について概説した。
さらに、深層学習支援アーキテクチャ生成における没入型システムとのユビキタスインタラクションの4つの重要な実現点を強調した。
私たちの研究は、デザイナとディープラーニング技術間の理解を促進することに貢献し、デザイナとAIのコラボレーションへのアクセスを広げます。
我々は、このタイムリーな研究トピックに対処するための学際的な取り組みを提唱し、仮想環境におけるコンテンツ設計と生成を促進する。
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