論文の概要: From Prototype to Massing: Learning Graph Correspondence for Scalable Facade Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14098v1
• Date: Thu, 08 Oct 2026 19:33:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 23:17:20.554108
• Title: From Prototype to Massing: Learning Graph Correspondence for Scalable Facade Modeling
• Title（参考訳）: プロトタイプからマス化:スケーラブルなファサードモデリングのためのグラフ対応学習
• Abstract要約: 本稿では,設計者によるプロトタイプが伝達可能な調音論理を提供する補完的ワークフローについて検討する。 この貢献は自動ファサード生成ではなく、解決された幾何学がプロジェクトスケールの伝播の計算仕様として機能するオーサリングモデルである。
• 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: Facade articulation at building scale is usually resolved manually or through parametric systems that encode design intent as explicit rules. This paper investigates a complementary workflow in which a designer-authored prototype supplies transferable articulation logic. Prototype and target massing are represented as heterogeneous attributed graphs, and a Siamese graph attention network with instance-local triplet supervision embeds their segments in a shared metric space. Many-to-one nearest-neighbor retrieval then routes prototype Patterns to the larger target. On the original 85/15 within-corpus holdout, prototype-to-massing top-1 accuracy reached 96.5%, compared with a reported 76.5% raw-feature baseline. A Rhino demonstrator converts predicted correspondence into reusable facade Patterns, and qualitative applications on four built projects show the workflow across distinct massing organizations. The contribution is not automated facade generation, but an authoring model in which resolved geometry serves as a computational specification for project-scale propagation.
• Abstract（参考訳）: 建築規模でのファサード調律は、通常手動または設計意図を明示的な規則としてエンコードするパラメトリックシステムを通して解決される。 本稿では,設計者によるプロトタイプが伝達可能な調音論理を提供する補完的ワークフローについて検討する。 プロトタイプとターゲットマッサージは異質な属性グラフとして表現され、インスタンスローカルな三重項監視を備えたシームズグラフアテンションネットワークは、それらのセグメントを共有計量空間に埋め込む。 最寄りの多くの検索は、プロトタイプのPatternsをもっと大きなターゲットにルーティングする。 85/15の社内ホールトアウトでは、プロトタイプから量産までのトップ-1の精度が96.5%に達し、76.5%の原材料ベースラインが報告された。 Rhinoのデモでは、予測された通信を再利用可能なファサードパターンに変換し、4つの構築されたプロジェクトの質的な応用は、異なるマッサージン組織間のワークフローを示している。 この貢献は自動ファサード生成ではなく、解決された幾何学がプロジェクトスケールの伝播の計算仕様として機能するオーサリングモデルである。

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