論文の概要: Layout2Rendering: AI-aided Greenspace design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16067v1
- Date: Sun, 21 Apr 2024 14:00:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 18:22:04.763684
- Title: Layout2Rendering: AI-aided Greenspace design
- Title（参考訳）: Layout2Rendering:AI支援のグリーンスペースデザイン
- Authors: Ran Chen, Zeke Lian, Yueheng He, Xiao Ling, Fuyu Yang, Xueqi Yao, Xingjian Yi, Jing Zhao,
- Abstract要約: 本研究では,ディープラーニング技術に基づく公園空間生成設計システムを提案する。
このシステムはランドスケープ要素のトポロジ的関係に基づいて設計計画を生成し、プラン要素情報をベクトル化し、グラスホッパーを用いて3次元モデルを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.177449739362043
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In traditional human living environment landscape design, the establishment of three-dimensional models is an essential step for designers to intuitively present the spatial relationships of design elements, as well as a foundation for conducting landscape analysis on the site. Rapidly and effectively generating beautiful and realistic landscape spaces is a significant challenge faced by designers. Although generative design has been widely applied in related fields, they mostly generate three-dimensional models through the restriction of indicator parameters. However, the elements of landscape design are complex and have unique requirements, making it difficult to generate designs from the perspective of indicator limitations. To address these issues, this study proposes a park space generative design system based on deep learning technology. This system generates design plans based on the topological relationships of landscape elements, then vectorizes the plan element information, and uses Grasshopper to generate three-dimensional models while synchronously fine-tuning parameters, rapidly completing the entire process from basic site conditions to model effect analysis. Experimental results show that: (1) the system, with the aid of AI-assisted technology, can rapidly generate space green space schemes that meet the designer's perspective based on site conditions; (2) this study has vectorized and three-dimensionalized various types of landscape design elements based on semantic information; (3) the analysis and visualization module constructed in this study can perform landscape analysis on the generated three-dimensional models and produce node effect diagrams, allowing users to modify the design in real time based on the effects, thus enhancing the system's interactivity.
- Abstract（参考訳）: 従来の人間生活環境景観デザインでは,デザイン要素の空間的関係を直感的に提示する上で,三次元モデルの構築が不可欠である。
ビューティフルで現実的なランドスケープ空間を迅速かつ効果的に生成することは、デザイナが直面する重要な課題である。
生成設計は関連分野に広く適用されているが、主に指標パラメータの制限により3次元モデルを生成する。
しかし、ランドスケープデザインの要素は複雑であり、ユニークな要件を持っているため、インジケータ制限の観点からデザインを作成することは困難である。
これらの課題に対処するために,深層学習技術に基づく公園空間生成設計システムを提案する。
本システムは,ランドスケープ要素のトポロジ的関係に基づいて設計計画を生成し,プラン要素情報をベクトル化し,Grasshopperを用いて3次元モデルを生成する。
実験結果から,(1)AI支援技術を用いて,設計者の視点に即した空間緑空間スキームを迅速に生成し,(2)セマンティック情報に基づいて3次元のランドスケープデザイン要素をベクトル化し,三次元化した。(3)本研究で構築した解析・可視化モジュールは,生成した3次元モデルに基づいてランドスケープ解析を行い,ノード効果図を作成できる。
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