論文の概要: Diffusion Models for Computational Design at the Example of Floor Plans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02511v1
- Date: Wed, 5 Jul 2023 10:07:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 16:30:20.298787
- Title: Diffusion Models for Computational Design at the Example of Floor Plans
- Title(参考訳): 床計画例における計算設計のための拡散モデル
- Authors: Joern Ploennigs, Markus Berger
- Abstract要約: 本稿では,フロアプランの例として,拡散型AIジェネレータの計算設計能力について論じる。
生成したフロアプランの有効性を6%から90%に改善し,クエリ性能を向上できることを示す。
我々は,これらのモデルの短期的発見と今後の研究課題の導出を行い,拡散モデルと構築情報モデリングを組み合わせる必要性について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6853165736531939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI Image generators based on diffusion models are widely discussed recently
for their capability to create images from simple text prompts. But, for
practical use in civil engineering they need to be able to create specific
construction plans for given constraints. Within this paper we explore the
capabilities of those diffusion-based AI generators for computational design at
the example of floor plans and identify their current limitation. We explain
how the diffusion-models work and propose new diffusion models with improved
semantic encoding. In several experiments we show that we can improve validity
of generated floor plans from 6% to 90% and query performance for different
examples. We identify short comings and derive future research challenges of
those models and discuss the need to combine diffusion models with building
information modelling. With this we provide key insights into the current state
and future directions for diffusion models in civil engineering.
- Abstract(参考訳): 拡散モデルに基づくAI画像生成は、簡単なテキストプロンプトから画像を生成する能力について、近年広く議論されている。
しかし、土木工学の実用化には、与えられた制約のために特定の建設計画を作成する必要がある。
本稿では,これらの拡散型AIジェネレータのフロアプラン例における計算設計能力について検討し,その限界を同定する。
拡散モデルがどのように機能するかを説明し、セマンティックエンコーディングを改善した新しい拡散モデルを提案する。
いくつかの実験では、生成されたフロアプランの有効性を6%から90%に改善し、異なる例に対するクエリ性能を向上できることを示した。
我々は,これらのモデルの短期的発見と今後の研究課題の導出を行い,拡散モデルと構築情報モデリングを組み合わせる必要性について論じる。
これにより、土木工学における拡散モデルの現状と今後の方向性に関する重要な知見を提供する。
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