論文の概要: From Image Generation to Infrastructure Design: a Multi-agent Pipeline for Street Design Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05469v1
- Date: Fri, 05 Sep 2025 19:49:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.522972
- Title: From Image Generation to Infrastructure Design: a Multi-agent Pipeline for Street Design Generation
- Title（参考訳）: 画像生成からインフラ設計へ:街路設計のためのマルチエージェントパイプライン
- Authors: Chenguang Wang, Xiang Yan, Yilong Dai, Ziyi Wang, Susu Xu,
- Abstract要約: 本研究では,現実世界のストリートビュー画像に基づいて,自転車施設を直接編集・再設計するマルチエージェントシステムを提案する。
このフレームワークはレーンのローカライゼーション、迅速な最適化、設計生成、自動評価を統合し、現実的で文脈的に適切な設計を合成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.255248190497515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Realistic visual renderings of street-design scenarios are essential for public engagement in active transportation planning. Traditional approaches are labor-intensive, hindering collective deliberation and collaborative decision-making. While AI-assisted generative design shows transformative potential by enabling rapid creation of design scenarios, existing generative approaches typically require large amounts of domain-specific training data and struggle to enable precise spatial variations of design/configuration in complex street-view scenes. We introduce a multi-agent system that edits and redesigns bicycle facilities directly on real-world street-view imagery. The framework integrates lane localization, prompt optimization, design generation, and automated evaluation to synthesize realistic, contextually appropriate designs. Experiments across diverse urban scenarios demonstrate that the system can adapt to varying road geometries and environmental conditions, consistently yielding visually coherent and instruction-compliant results. This work establishes a foundation for applying multi-agent pipelines to transportation infrastructure planning and facility design.
- Abstract（参考訳）: ストリートデザインシナリオの現実的な視覚レンダリングは、アクティブな交通計画における公的な関与に不可欠である。
伝統的なアプローチは労働集約的であり、集団的な熟考と協調的な意思決定を妨げる。
AI支援による生成設計は、設計シナリオの迅速な作成を可能にすることによって、変革的なポテンシャルを示すが、既存の生成アプローチでは、通常、大量のドメイン固有のトレーニングデータを必要とし、複雑なストリートビューシーンにおける設計/構成の正確な空間的バリエーションを実現するのに苦労する。
本研究では,現実世界のストリートビュー画像に基づいて,自転車施設を直接編集・再設計するマルチエージェントシステムを提案する。
このフレームワークはレーンのローカライゼーション、迅速な最適化、設計生成、自動評価を統合し、現実的で文脈的に適切な設計を合成する。
様々な都市シナリオにおける実験により、システムは様々な道路測地や環境条件に適応でき、一貫して視覚的に一貫性があり、指示に従順な結果が得られることを示した。
この研究は、交通インフラ計画と施設設計にマルチエージェントパイプラインを適用する基盤を確立する。
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