論文の概要: URSimulator: Human-Perception-Driven Prompt Tuning for Enhanced Virtual Urban Renewal via Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14589v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 20:39:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:57:16.694769
- Title: URSimulator: Human-Perception-Driven Prompt Tuning for Enhanced Virtual Urban Renewal via Diffusion Models
- Title（参考訳）: URSimulator:拡散モデルによる仮想都市再生のための人間知覚駆動型プロンプトチューニング
- Authors: Chuanbo Hu, Shan Jia, Xin Li,
- Abstract要約: 都市身体障害は、コミュニティの安全、幸福、心理的状態に悪影響を及ぼす。
都市再生 (Urban Renewal) は、住民の身体環境と生活の質を改善するために、市内の無視された地域と崩壊した地域を再活性化するプロセスである。
現在の研究では、更新作業の影響を定量的に評価し視覚化するシミュレーションツールが欠如している。
本稿では,人間の知覚フィードバックを用いて街路環境改善をシミュレートする新しい枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.498291811234726
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tackling Urban Physical Disorder (e.g., abandoned buildings, litter, messy vegetation, graffiti) is essential, as it negatively impacts the safety, well-being, and psychological state of communities. Urban Renewal is the process of revitalizing these neglected and decayed areas within a city to improve the physical environment and quality of life for residents. Effective urban renewal efforts can transform these environments, enhancing their appeal and livability. However, current research lacks simulation tools that can quantitatively assess and visualize the impacts of renewal efforts, often relying on subjective judgments. Such tools are crucial for planning and implementing effective strategies by providing a clear visualization of potential changes and their impacts. This paper presents a novel framework addressing this gap by using human perception feedback to simulate street environment enhancement. We develop a prompt tuning approach that integrates text-driven Stable Diffusion with human perception feedback, iteratively editing local areas of street view images to better align with perceptions of beauty, liveliness, and safety. Our experiments show that this framework significantly improves perceptions of urban environments, with increases of 17.60% in safety, 31.15% in beauty, and 28.82% in liveliness. In contrast, advanced methods like DiffEdit achieve only 2.31%, 11.87%, and 15.84% improvements, respectively. We applied this framework across various virtual scenarios, including neighborhood improvement, building redevelopment, green space expansion, and community garden creation. The results demonstrate its effectiveness in simulating urban renewal, offering valuable insights for urban planning and policy-making.
- Abstract（参考訳）: 都市身体障害(放棄された建物、ゴミ、乱雑な植生、落書きなど)に取り組むことは、コミュニティの安全、幸福、心理的状態に悪影響を及ぼすため不可欠である。
都市再生 (Urban Renewal) は、住民の身体環境と生活の質を改善するために、都市内のこれら無視され、崩壊した地域を再活性化する過程である。
効果的な都市再生努力は、これらの環境を変革し、その魅力と自由性を高めることができる。
しかし、現在の研究では、しばしば主観的な判断に依存して、更新作業の影響を定量的に評価し視覚化するシミュレーションツールが欠如している。
このようなツールは、潜在的な変化とその影響を明確に可視化することによって、効果的な戦略を計画し、実行するために不可欠です。
本稿では、人間の知覚フィードバックを用いて、街路環境の強化をシミュレートすることで、このギャップに対処する新しい枠組みを提案する。
我々は、テキスト駆動の安定拡散と人間の知覚フィードバックを統合し、ストリートビュー画像の局所的な領域を反復的に編集し、美、活気、安全の知覚とよりよく一致させる即時チューニングアプローチを開発した。
この枠組みは, 安全性17.60%, 美容31.15%, 生活環境28.82%の増加とともに, 都市環境の認識を著しく向上させることを示した。
対照的に、DiffEditのような先進的な手法は、それぞれ2.31%、11.87%、および15.84%の改善しか達成していない。
本研究では, この枠組みを, 地区改良, ビル再開発, 緑地拡張, コミュニティガーデン作成など, 様々な仮想シナリオに適用した。
その結果, 都市再生をシミュレーションする上での有効性が示され, 都市計画や政策立案に貴重な知見が得られた。
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