机器错觉：建筑图像的万花筒式生成
人工智能
2024-07-15 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本研究探讨了生成式人工智能在建筑设计中的应用。我们提出了一种结合多个神经网络的新颖方法，用于创建一个无监督且无人工干预的独特建筑图像流。我们的方法基于一个称为机器错觉的概念框架。我们假设，在多样化的人类生成数据上训练的神经网络会内化审美偏好，并倾向于即使从随机输入也能产生连贯的设计。该方法包含图像生成、描述与精化的迭代过程，最终生成带有说明文字的建筑明信片，并自动分享至多个社交媒体平台。评估与消融研究表明，每一步骤中生成图像在技术与审美指标上均有所提升。
引用
@article{arxiv.2407.09172,
title = {Machine Apophenia: The Kaleidoscopic Generation of Architectural Images},
author = {Alexey Tikhonov and Dmitry Sinyavin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.09172},
year = {2024}
}