虚拟城市主义：一个用于量化城市身份的 AI 驱动框架——基于扩散生成合成环境的东京试点研究
人工智能
2026-01-21 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
本文介绍了虚拟城市主义 (VU)，这是一个多模态 AI 驱动的分析框架，旨在通过合成城市复制品这一媒介来量化城市身份。该框架旨在推进计算上可处理的城市身份度量标准。为了证明可行性，我们展示了试点研究“虚拟城市主义与东京微观世界”。一个集成了 Stable Diffusion 和 LoRA 模型的流程被用于生成九个东京区域的合成复制品，这些复制品以动态合成城市序列的形式呈现，并排除了现有的方向标记，以引出核心的身份形成元素。人类评估实验 (I) 评估了复制品的感知合法性；(II) 量化了区域级别的身份；(III) 推导出了核心的身份形成元素。结果显示，平均识别准确率约为 81%，证实了复制品的有效性。城市身份等级 (UIL) 指标能够评估不同区域的身份等级，而语义分析揭示了文化嵌入的类型学作为核心的身份形成元素，将 VU 定位为 AI 增强型城市分析的可行框架，并勾勒出通往自动化、多参数身份度量标准的路径。
引用
@article{arxiv.2601.13846,
title = {Virtual Urbanism: An AI-Driven Framework for Quantifying Urban Identity. A Tokyo-Based Pilot Study Using Diffusion-Generated Synthetic Environments},
author = {Glinskaya Maria},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.13846},
year = {2026}
}