Page 233 - 建筑结构设计理论及实践研究

第六章 建筑设计智能化技术 ◆

1. 实体模型生成
建筑实体模型一般用体素表示，因此空间的栅格化可以作为基本的数据承载
体来表示各种三维形态。技术层面主要有两种思路：一是将体素理解为像素的第
三维度，然后将三维形态转化为有限个的二维像素组，再套用基于图像的神经网

络如变分自编码（Variational Autoencoder，VAE）、GAN 或者 Style Transfer。二
是使用强化学习直接作用于三维体素空间，根据给定的评估环境来生成一个优化
形态。体素模型的生成任务按照输入方式可以分为多视图和连续截面图输入。对
于多视图作为输入，主要用于用户给定建筑的多个视图从而重建出三维形态。在

训练过程中，多个视图作为输入数据，与之对应的体素形体作为输出数据，提供
的视图越多，重建的质量相对越好。但在建筑设计里，设计师绘制的草图视图数
量有限，加之也需要大量的训练数据，因此多视图重建高质量的三维形体任务还
存在许多挑战。对于连续截面图作为输入，这是一类较为特殊的生成方式，基于

GAN 的生成思路，将截面边界图转化为连续变化的像素图，然后组合生成体素
形体。此外，通过 Style Transfer 的连续截面图生成并组合为相应的体素形体，这
类生成方式本质上是一种具有设计构思的 2D 生成策略。体素模型生成的缺点也
很明显。碍于分辨率的限制，实体形态的边缘可能有锯齿化的现象出现，而且缺

少必要的建筑细节。大多数生成的实体形态都比较适用于艺术或雕塑层面。
2. 曲面模型生成
相比于体素，曲面能更好地还原形态本身的边界，而且数据比较轻量化，易
于 AI 模型的训练。曲面的表达方式有多种，常见的类型有参数方程表示的连续

可微的曲面、基于等值面表示的隐式曲面，以及广泛用于图形显示的网格等，其
中参数曲面和网格表示的曲面都可以由位置坐标控制，即可以用较少的数据来代
表曲面。根据曲面的属性，曲面生成任务可分为以下几类：根据图像的曲面生成、
根据参数的曲面生成以及根据文本信息的曲面生成。对于图像作为输入，与多视

图生成体素形体类似，但是输出的不是结构化的体素点，而是一般的点云以及连
接关系，或者直接生成点云，然后根据点云重建出曲面。相比结构化的体素生成，
点云生成在采样、去噪以及曲面重建等过程中存在许多挑战。此外，由于建模过
程可以被抽象为一系列指令操作过程，因此也有相关研究探索图像到序列指令的

生成任务，这种方式对接具体的建模软件可直接生成形体质量很好的参数化形体。
对于参数作为输入，一些研究中通过输入表示曲面的数据来预测和辅助设计，这

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