論文の概要: Experiments on Generative AI-Powered Parametric Modeling and BIM for
Architectural Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00227v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 01:51:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 15:38:46.463277
- Title: Experiments on Generative AI-Powered Parametric Modeling and BIM for
Architectural Design
- Title(参考訳): 建築設計のためのAI駆動パラメトリックモデリングとBIMの実験
- Authors: Jaechang Ko, John Ajibefun, Wei Yan
- Abstract要約: この研究は、3Dアーキテクチャ設計におけるChatGPTと生成AIの可能性について実験した。
このフレームワークはアーキテクトに設計意図を伝えるための直感的で強力な方法を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.710049212041078
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a new architectural design framework that utilizes
generative AI tools including ChatGPT and Veras with parametric modeling and
Building Information Modeling (BIM) to enhance the design process. The study
experiments with the potential of ChatGPT and generative AI in 3D architectural
design, extending beyond its use in text and 2D image generation. The proposed
framework promotes collaboration between architects and AI, facilitating a
quick exploration of design ideas and producing context-sensitive, creative
design generation. By integrating ChatGPT for scripting and Veras for
generating design ideas with widely used parametric modeling and BIM tools, the
framework provides architects with an intuitive and powerful method to convey
design intent, leading to more efficient, creative, and collaborative design
processes.
- Abstract(参考訳): 本稿では、ChatGPTやVerasなどの生成AIツールをパラメトリックモデリングとビルディングインフォメーションモデリング(BIM)で活用し、設計プロセスを強化する新しいアーキテクチャ設計フレームワークを提案する。
この研究は、3Dアーキテクチャ設計におけるChatGPTと生成AIの可能性を実験し、テキストおよび2D画像生成における使用を超えて拡張した。
提案されたフレームワークは、アーキテクトとAIのコラボレーションを促進し、設計アイデアの迅速な探索と、コンテキストに敏感で創造的な設計生成を促進する。
スクリプトのためのChatGPTと、広く使われているパラメトリックモデリングとBIMツールでデザインアイデアを生成するVerasを統合することで、設計意図を伝える直感的で強力な方法がアーキテクトに提供され、より効率的で創造的で協調的なデザインプロセスが実現される。
関連論文リスト
- Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey [85.79012726689511]
本調査では,コンピュータ支援設計における学習手法の概要について概観する。
類似性解析と検索、2Dおよび3DCADモデル合成、点雲からのCAD生成を含む。
ベンチマークデータセットとその特性の完全なリストと、この領域の研究を推進しているオープンソースコードを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T17:11:35Z) - Zero-shot Sequential Neuro-symbolic Reasoning for Automatically
Generating Architecture Schematic Designs [4.78070970632469]
本稿では,アーキテクチャ設計を自動生成するシステムを提案する。
我々は、生成AI(神経推論)と数学的プログラムソルバ(記号推論)の強みを利用する。
提案手法は, 周辺地域の理解に応じて, 様々な建築設計を作成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T12:52:42Z) - DesignGPT: Multi-Agent Collaboration in Design [4.6272626111555955]
DesignGPTは人工知能エージェントを使用して、デザイン会社におけるさまざまなポジションの役割をシミュレートし、人間のデザイナーが自然言語で協力できるようにする。
実験の結果、DesignGPTはAIツールを別々に比較すると、デザイナのパフォーマンスが向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T08:05:52Z) - 3D-GPT: Procedural 3D Modeling with Large Language Models [50.57513088909881]
命令駆動3Dモデリングのための大規模言語モデル(LLM)を利用するフレームワークである3D-GPTを紹介する。
3D-GPTは、3Dモデリングタスクをアクセス可能なセグメントに分割し、各タスクにアプエージェントを割り当てる。
我々の実証調査では、3D-GPTが解釈し、指示を実行し、信頼性の高い結果を提供するだけでなく、人間デザイナーと効果的に協力することを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:41:48Z) - Interactive Design by Integrating a Large Pre-Trained Language Model and
Building Information Modeling [0.0]
本研究では,生成型人工知能(AI)モデル,特にOpenAIの生成型事前学習型トランスフォーマ(GPT)シリーズの可能性について検討する。
本研究は,建築家とAIシステム間の動的協調を促進するために,最先端言語モデルの有効性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T08:18:03Z) - Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational
Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges [52.77024349608834]
本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)による人間設計者向上のための性能駆動型設計探索フレームワークを提案する。
CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T17:28:31Z) - Investigating Positive and Negative Qualities of Human-in-the-Loop
Optimization for Designing Interaction Techniques [55.492211642128446]
設計者は、与えられた目的の集合を最大化する設計パラメータの組み合わせを見つけるよう求められる設計最適化タスクに苦労すると言われている。
モデルベースの計算設計アルゴリズムは、設計中に設計例を生成することでデザイナを支援する。
一方、補助のためのブラックボックスメソッドは、あらゆる設計問題に対処できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-15T20:40:43Z) - Dynamically Grown Generative Adversarial Networks [111.43128389995341]
本稿では、ネットワークアーキテクチャとそのパラメータを自動化とともに最適化し、トレーニング中にGANを動的に成長させる手法を提案する。
本手法はアーキテクチャ探索手法を勾配に基づく訓練とインターリーブステップとして組み込んで,ジェネレータと識別器の最適アーキテクチャ成長戦略を定期的に探究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T01:25:51Z) - Towards A Process Model for Co-Creating AI Experiences [16.767362787750418]
テクノロジーをデザイン素材として考えることは、デザイナーにとって魅力的です。
材料として、AIは設計プロセス自体の一部としてその特性が現れるため、このアプローチに抵抗します。
10組のデザイナーとエンジニアによるデザイン研究により、共創過程を調査します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T16:53:34Z) - CreativeGAN: Editing Generative Adversarial Networks for Creative Design
Synthesis [1.933681537640272]
本論文では,新しいデザインを作成するための自動手法であるCreativeGANを提案する。
デザインをユニークなものにするコンポーネントを識別し、GANモデルを変更することで、識別されたユニークなコンポーネントでデザインを生成する可能性が高まる。
自転車デザインのデータセットを用いて,ユニークなフレームとハンドル,および幅広いデザインの珍しいノベルティを備えた新しい自転車デザインを作成できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-10T18:22:35Z) - Adaptive Interaction Modeling via Graph Operations Search [109.45125932109454]
相互作用モデリングのための適応型構造を学習するために,構造設計のプロセスを自動化する。
アーキテクチャ探索フレームワークが適応的な相互作用モデリング構造を構築することを実験的に実証した。
本手法は最先端技術との競合性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-05T13:01:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。