論文の概要: Generating floorplans for various building functionalities via latent diffusion model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06859v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 01:34:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:39:34.961371
- Title: Generating floorplans for various building functionalities via latent diffusion model
- Title（参考訳）: 潜時拡散モデルによる各種建築物機能のフロアプラン生成
- Authors: Mohamed R. Ibrahim, Josef Musil, Irene Gallou,
- Abstract要約: 本稿では,様々な建築形態のフロアプランの生成を学習する潜在拡散モデルを提案する。
遅延拡散モデルのパワーを利用することにより、設計プロセスにおける従来の制限を超えることができる。
この革新は、建築設計に創造性の新しい次元を導入し、建築家、都市計画家、さらには専門知識のない個人でさえ、スピードとコスト効率で、形と機能の未知の領域を探索することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
- License:
- Abstract: In the domain of architectural design, the foundational essence of creativity and human intelligence lies in the mastery of solving floorplans, a skill demanding distinctive expertise and years of experience. Traditionally, the architectural design process of creating floorplans often requires substantial manual labour and architectural expertise. Even when relying on parametric design approaches, the process is limited based on the designer's ability to build a complex set of parameters to iteratively explore design alternatives. As a result, these approaches hinder creativity and limit discovery of an optimal solution. Here, we present a generative latent diffusion model that learns to generate floorplans for various building types based on building footprints and design briefs. The introduced model learns from the complexity of the inter-connections between diverse building types and the mutations of architectural designs. By harnessing the power of latent diffusion models, this research surpasses conventional limitations in the design process. The model's ability to learn from diverse building types means that it cannot only replicate existing designs but also produce entirely new configurations that fuse design elements in unexpected ways. This innovation introduces a new dimension of creativity into architectural design, allowing architects, urban planners and even individuals without specialised expertise to explore uncharted territories of form and function with speed and cost-effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 建築設計の分野では、創造性と人間の知性の基本的な本質は、独特な専門知識と長年の経験を必要とするスキルであるフロアプランの解決の熟達にある。
伝統的に、フロアプランを作成するアーキテクチャ設計プロセスは、しばしばかなりの手作業と建築の専門知識を必要とする。
パラメトリック設計アプローチを頼りにしている場合でも、プロセスは設計者が設計代替案を反復的に探索する複雑なパラメータセットを構築する能力に基づいて制限される。
その結果、これらのアプローチは創造性を妨げ、最適解の発見を制限する。
本稿では,建築のフットプリントと設計概要に基づいて,様々な建築形態のフロアプランを生成することを学習する潜在拡散モデルを提案する。
導入されたモデルは、多様なビルディングタイプとアーキテクチャ設計の変異の間の相互接続の複雑さから学習される。
遅延拡散モデルのパワーを利用することにより、設計プロセスにおける従来の制限を超えることができる。
モデルが多様なビルディングタイプから学ぶ能力は、既存の設計を複製するだけでなく、予期しない方法で設計要素を融合させる全く新しい構成を生成することを意味する。
この革新は、建築設計に創造性の新しい次元を導入し、建築家、都市計画家、さらには専門知識のない個人でさえ、スピードとコスト効率で、形と機能の未知の領域を探索することを可能にする。
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