Современные системы генерации текстовых изображений могут создавать визуализации зданий на основе описаний, иногда с учетом эскизов или данных о глубине. Однако такие модели часто допускают ошибки в деталях – например, могут неправильно отображать количество этажей или расположение окон. Это связано с тем, что данные обучения редко содержат точные структурные характеристики зданий, что делает ИИ слабым при решении конкретных пространственных требований.
Ученые из Японского института передовых наук и технологий предложили решение — систему генерации данных на основе данных. Он объединяет текстовые запросы с информацией из архитектурных баз данных, позволяя создавать изображения на основе реальных примеров. Такой подход может упростить и ускорить процесс проектирования. Система работает поэтапно, имитируя реальный процесс проектирования. Сначала она создает базовый текстовый эскиз, определяющий форму здания и количество этажей. Затем он добавляет детали — окна, двери и элементы фасада — используя базу данных компонентов здания. Наконец, она объединяет все с оригинальным описанием, чтобы создать реалистичное изображение.
Чтобы проверить его эффективность, метод был протестирован на объектах строительства кампусов, где точность планирования имеет решающее значение. Были созданы специальные наборы данных, содержащие тысячи изображений строительных элементов, их конфигураций и взаимосвязей между чертежами и окончательными визуализациями. В результате система продемонстрировала точность съемки строительных конструкций более 70% и превосходит базовые модели по качеству и точности. Дополнительные тесты со студентами-архитекторами также подтвердили высокую производительность системы — в среднем она набрала более 4 из 5 баллов за качество и детализацию.
Все важное из мира технологий прямо на ваш почтовый ящик.
Подписываясь, вы принимаете наши Условия и Политику конфиденциальности. Вы можете отказаться от подписки одним щелчком мыши в любое время.
