論文の概要: Automating Computational Design with Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02511v2
- Date: Fri, 3 May 2024 11:08:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 18:16:30.148860
- Title: Automating Computational Design with Generative AI
- Title（参考訳）: 生成AIによる計算設計の自動化
- Authors: Joern Ploennigs, Markus Berger,
- Abstract要約: 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と生成品質を改善するための新しい改良手法を提案する。
いくつかの実験では、生成したフロアプランの有効性を6%から90%に改善できることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5919433278490629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI image generators based on diffusion models have recently garnered attention for their capability to create images from simple text prompts. However, for practical use in civil engineering they need to be able to create specific construction plans for given constraints. This paper investigates the potential of current AI generators in addressing such challenges, specifically for the creation of simple floor plans. We explain how the underlying diffusion-models work and propose novel refinement approaches to improve semantic encoding and generation quality. In several experiments we show that we can improve validity of generated floor plans from 6% to 90%. Based on these results we derive future research challenges considering building information modelling. With this we provide: (i) evaluation of current generative AIs; (ii) propose improved refinement approaches; (iii) evaluate them on various examples; (iv) derive future directions for diffusion models in civil engineering.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルに基づくAI画像生成装置は、最近、単純なテキストプロンプトから画像を作成する能力に注意を向けている。
しかし、土木工学の実践的な利用には、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,これらの課題に対処する現在のAIジェネレータの可能性,特に簡易なフロアプランの作成について検討する。
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と生成品質を改善するための新しい改良手法を提案する。
いくつかの実験では、生成したフロアプランの有効性を6%から90%に改善できることが示されている。
これらの結果に基づいて,情報モデリングの構築を考慮した今後の研究課題を導出する。
これについて、私たちは次のように提供します。
一 現生AIの評価
(二)改良された改良アプローチを提案する。
(iii)様々な例で評価する。
(四)土木工学における拡散モデルの今後の方向性を導出する。
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