論文の概要: Virtual Urbanism: An AI-Driven Framework for Quantifying Urban Identity. A Tokyo-Based Pilot Study Using Diffusion-Generated Synthetic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13846v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 10:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.275654
• Title: Virtual Urbanism: An AI-Driven Framework for Quantifying Urban Identity. A Tokyo-Based Pilot Study Using Diffusion-Generated Synthetic Environments
• Title（参考訳）: 仮想アーバニズム : 都市アイデンティティを定量化するAI駆動型フレームワーク : 拡散生成型合成環境を用いた東京のパイロットスタディ
• Authors: Glinskaya Maria,
• Abstract要約: このフレームワークは、計算的に抽出可能な都市アイデンティティメトリクスを向上することを目的としている。 安定拡散モデルとLORAモデルを統合したパイプラインを用いて東京9地域の合成レプリカを作製した。 その結果, 平均識別精度は81%であり, レプリカの有効性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Virtual Urbanism (VU), a multimodal AI-driven analytical framework for quantifying urban identity through the medium of synthetic urban replicas. The framework aims to advance computationally tractable urban identity metrics. To demonstrate feasibility, the pilot study Virtual Urbanism and Tokyo Microcosms is presented. A pipeline integrating Stable Diffusion and LoRA models was used to produce synthetic replicas of nine Tokyo areas rendered as dynamic synthetic urban sequences, excluding existing orientation markers to elicit core identity-forming elements. Human-evaluation experiments (I) assessed perceptual legitimacy of replicas; (II) quantified area-level identity; (III) derived core identity-forming elements. Results showed a mean identification accuracy of ~81%, confirming the validity of the replicas. Urban Identity Level (UIL) metric enabled assessment of identity levels across areas, while semantic analysis revealed culturally embedded typologies as core identity-forming elements, positioning VU as a viable framework for AI-augmented urban analysis, outlining a path toward automated, multi-parameter identity metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工都市レプリカの媒体を通じて都市アイデンティティを定量化するためのマルチモーダルAI駆動分析フレームワークであるVirtual Urbanism(VU)を紹介する。 このフレームワークは、計算的に抽出可能な都市アイデンティティメトリクスを向上することを目的としている。 実現可能性を示すために, バーチャルアーバニズムと東京マイクロコスムのパイロット研究を紹介する。 安定拡散モデルとロラモデルを統合したパイプラインを用いて, 東京の9つの都市を動的に合成した合成レプリカを製作した。 ヒト評価実験(I)は、レプリカの知覚的正当性、(II)領域レベルのアイデンティティの定量化、(III)コアアイデンティティ形成要素の導出を評価した。 その結果, 平均識別精度は81%程度であり, レプリカの有効性が確認された。 都市アイデンティティレベル(UIL)メトリクスは、地域ごとのアイデンティティレベルの評価を可能にし、セマンティック分析は、文化的な組み込み型を中核的なアイデンティティ形成要素として明らかにし、VUをAI強化都市分析の実行可能なフレームワークとして位置づけ、自動化されたマルチパラメータアイデンティティメトリクスへの道筋を概説した。

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