用于城市设计的生成式 AI：融合人类专业知识与多模态扩散模型的逐步方法
人工智能
2025-06-02 v1
摘要
城市设计是一个多方面的过程，需要仔细考虑特定地点的约束条件以及不同专业人员与利益相关者之间的协作。生成式人工智能（GenAI）的出现通过提高设计生成的效率和促进设计理念的沟通，提供了变革性的潜力。然而，大多数现有方法未能与人类设计工作流良好整合。它们通常遵循控制有限的端到端流程，忽略了现实世界设计的迭代性质。本研究提出了一种逐步生成式城市设计框架，将多模态扩散模型与人类专业知识相结合，以实现更具适应性和可控性的设计过程。该框架并非在单一端到端过程中生成设计结果，而是将过程划分为与既定城市设计工作流相一致的三个关键阶段：（1）路网和土地利用规划，（2）建筑布局规划，（3）详细规划和渲染。在每个阶段，多模态扩散模型基于文本提示和基于图像的约束生成初步设计，随后可由人类设计师进行审查和细化。我们设计了一个评估框架来评估生成设计的保真度、合规性和多样性。使用芝加哥和纽约市数据的实验表明，我们的框架在所有三个维度上均优于基线模型和端到端方法。本研究强调了多模态扩散模型和逐步生成在保持人类控制和促进迭代细化方面的优势，为城市设计解决方案中的人机交互奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2505.24260,
title = {Generative AI for Urban Design: A Stepwise Approach Integrating Human Expertise with Multimodal Diffusion Models},
author = {Mingyi He and Yuebing Liang and Shenhao Wang and Yunhan Zheng and Qingyi Wang and Dingyi Zhuang and Li Tian and Jinhua Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.24260},
year = {2025}
}