論文の概要: Text2VP: Generative AI for Visual Programming and Parametric Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07732v2
- Date: Mon, 19 May 2025 04:05:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 17:08:51.246909
- Title: Text2VP: Generative AI for Visual Programming and Parametric Modeling
- Title（参考訳）: Text2VP:ビジュアルプログラミングとパラメトリックモデリングのための生成AI
- Authors: Guangxi Feng, Wei Yan,
- Abstract要約: 本稿では,GPT-4.1から派生した新しい生成AIであるText2VP (Text-to-Visual Programming) GPTを紹介する。
テストでは、関数パラメトリックモデルを生成するText2VPの機能を示すが、より高い複雑性モデルはエラー率を増大させる。
究極的には、Text2VPはデザイナーがGrasshopperのような特殊なプラットフォームで広範なトレーニングをすることなくパラメトリックモデルを簡単に作成および修正できるようにすることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.531561475204309
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The integration of generative artificial intelligence (AI) into architectural design has advanced significantly, enabling the generation of text, images, and 3D models. However, prior AI applications lack support for text-to-parametric models, essential for generating and optimizing diverse parametric design options. This study introduces Text-to-Visual Programming (Text2VP) GPT, a novel generative AI derived from GPT-4.1, designed to automate graph-based visual programming workflows, parameters, and their interconnections. Text2VP leverages detailed documentation, specific instructions, and example-driven few-shot learning to reflect user intentions accurately and facilitate interactive parameter adjustments. Testing demonstrates Text2VP's capability in generating functional parametric models, although higher complexity models present increased error rates. This research highlights generative AI's potential in visual programming and parametric modeling, laying groundwork for future improvements to manage complex modeling tasks. Ultimately, Text2VP aims to enable designers to easily create and modify parametric models without extensive training in specialized platforms like Grasshopper.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)をアーキテクチャ設計に統合することで、テキスト、画像、および3Dモデルの生成が可能になった。
しかし、従来のAIアプリケーションはテキストからパラメトリックモデルをサポートしておらず、多様なパラメトリック設計オプションの生成と最適化に不可欠である。
本稿では,GPT-4.1から派生した新しい生成AIであるText-to-Visual Programming (Text2VP) GPTを紹介する。
Text2VPは詳細なドキュメンテーション、具体的な指示、サンプル駆動の少ショット学習を活用して、ユーザの意図を正確に反映し、対話的なパラメータ調整を容易にする。
テストでは、関数パラメトリックモデルを生成するText2VPの機能を示すが、より高い複雑性モデルはエラー率を増大させる。
この研究は、ビジュアルプログラミングとパラメトリックモデリングにおける生成AIの可能性を強調し、複雑なモデリングタスクを管理するための将来の改善の基礎を敷く。
究極的には、Text2VPはデザイナーがGrasshopperのような特殊なプラットフォームで広範なトレーニングをすることなくパラメトリックモデルを簡単に作成および修正できるようにすることを目的としている。
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