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FoAR 概念建筑中的人工智能:对文本到文本、文本到图像以及图像到图像生成器设计的思考 |
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论文标题:AI for conceptual architecture: Reflections on designing with text-to-text, text-to-image, and image-to-image generators
期刊:Frontiers of Architectural Research
作者:Anca-Simona Horvath, Panagiota Pouliou
发表时间:15 Jun 2024
DOI:10.1016/j.foar.2024.02.006
微信链接:点击此处阅读微信文章
FoAR是由高等教育出版社和东南大学建筑学院联合主办的全英文学术期刊
建筑学 / 城乡规划 / 风景园林
本刊已被 A&HCI / CSCD / Scopus / DOAJ / CSTPCD 收录
01论 文 题 目Manuscript Title
AI for conceptual architecture: Reflections on designing with text-to-text, text-toimage, and image-to-image generators
概念建筑中的人工智能:对文本到文本、文本到图像以及图像到图像生成器设计的思考
02作 者Authors
Anca-Simona Horvath (a)* , Panagiota Pouliou (b)
(a) Research Laboratory for Art and Technology, Aalborg University, Aalborg 9000, Denmark
(b) Lighting Design Lab, Aalborg University, Copenhagen 2450, Denmark
03论 文 摘 要Abstract
In this paper we present a research-through-design study where we employed textto-text, text-to-image, and image-to-image generative tools for a conceptual architecture project for the eVolo skyscraper competition. We trained these algorithms on a dataset that we collected and curated, consisting of texts about and images of architecture. We describe our design process, present the final proposal, reflect on the usefulness of such tools for early-stage design, and discuss implications for future research and practice. By analysing the results from training the text-to-text generators we could establish a specific design brief that informed the final concept. The results from the image-to-image generator gave an overview of the shape grammars of previous submissions. All results were intriguing and can assist creativity and in this way, the tools were useful for gaining insight into historical architectural data, helped shape a specific design brief, and provoked new ideas. By reflecting on our design process, we argue that the use of language when employing such tools takes a new role and that three layers of language intertwined in our work: architectural discourse, programming languages, and annotations. We present a map that unfolds how these layers came together as a contribution to making machine learning more explainable for creatives.
本文中,我们提出了一项通过设计进行探索的研究,针对eVolo摩天大楼竞赛中一个概念建筑项目使用了文本到文本、文本到图像以及图像到图像的生成工具。我们在一个被收集和整理的数据集上训练这些算法,包括关于建筑的文本和图像。我们描述了这一设计过程,提出了最终的建议,反思了这些工具对早期设计的有用性,并讨论了对未来研究和实践的影响。通过对文本到文本生成器训练结果的分析,我们可以建立一个特定的设计概要来展示最终概念。图像到图像生成器的结果概述了先例的形状语法。所有的结果都是有趣的,也可以帮助提高创造力。通过这种方式,这些工具有助于深入了解历史建筑数据,帮助形成特定的设计概要,并激发新的想法。通过反思设计过程,我们认为,当使用这些工具时,语言的使用承担了一个新的角色,并且在作品中交织着三层语言体系:建筑论著、编程语言以及注释语言。我们展示了一张地图,诠释了这些层次是如何交织在一起的,从而使机器学习对设计师们来说更容易理解。
04关 键 词Keywords
Machine learning / 机器学习
StyleGAN2-ADA / StyleGAN2-ADA
RNN TensorFlow / 循环神经网络 TensorFlow
VQGAN + clip / VQGAN + clip
AD journal / AD 期刊
eVolo / eVolo杂志
Conceptual design / 概念设计
Architectural design / 建筑设计
05章 节 标 题Sections Title
1. Introduction / 引言
2. Machine learning in architecture / 建筑中的机器学习
3. Design Iteration 1 / 设计迭代一
3.1. Design brief / 设计概要
3.2. Dataset: text and images / 数据集:文本和图片
3.3. Training the machine learning algorithms / 训练机器学习算法
3.4. Results from the two workflows: training textto-text, text-to-image, and image-to-image algorithms / 来自两个工作流的结果:训练文本到文本、文本到图像和图像到图像算法
4. Design Iteration 2 / 设计迭代二
4.1. Final design brief / 最终设计概要
4.2. Developing the final design / 最终设计的发展
4.3. Title / 题目
5. Discussion / 讨论
5.1. Reflections on integrating text-to-text, textto-image, and image-to-image machine learning tools in a conceptual architectural design process / 在概念建筑设计过程中整合文本到文本、文本到图像和图像到图像机器学习工具的思考
5.2. Architecture, machine learning and language / 建筑、机器学习及语言
6. Conclusion / 结论
06主 要 插 图Illustrations
▲ 图一:基于我们展示的数据集生成混合文本和混合图像的两个工作流。© 本文作者
▲ 图二:Part of the design space resulting from Workflow A. Top: hybrid texts were generated using TensorFlow2 trained on the dataset of architectural texts. Bottom: we used snippets from the hybrid texts as parameters (prompts) for training VQGAN + clip. © 本文作者
▲ 图四:Part of the design space resulting from Workflow B, where hybrid images were generated based on images of previous submissions to the eVolo skyscraper competition using the StyleGAN2-ADA algorithm. © 本文作者
▲ 图五:置于欧洲城市场所下的摩天大楼的渲染效果图。 © 本文作者
▲ 图六:应用于 Assembled Growth-Babel 创作的最终设计过程 . © 本文作者
07作 者 介 绍Authors’ Information
Anca-Simona Horvath
Assistant Professor
Research Laboratory for Art and Technology
Aalborg University, Denmark
My research investigates the relationship between emerging technologies, including computational design, digital fabrication, AI and bio-technologies, and creative practice, as well as their place in broader cultural contexts. I use design-based research as a main method of inquiry, and would call myself a reflective practitioner. My projects have covered a broad range of scopes and scales, from shoe insoles to urban planning. I have a background in architecture and work experience as an architect, urban planner, and computational designer in Romania and Denmark.
Panagiota Pouliou
Research Assistant
Lighting Design Lab
Aalborg University, Denmark
08原 文 阅 读Download Link
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