AI 技術(shù)在建筑原創(chuàng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究
——以stable diffusion 的方案創(chuàng)作智能工作流為例

柳旭東

（上海市建工設(shè)計(jì)研究總院有限公司，上海 200030）

0 引言

科技日新月異智能，AI 技術(shù)推動(dòng)著各個(gè)行業(yè)不斷的創(chuàng)新與進(jìn)步，如新基建利用AI 網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化與智能化的高能效益，促使各大行業(yè)領(lǐng)域的深度合作和轉(zhuǎn)型升級(jí)；在建筑原創(chuàng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域里AI 對(duì)歷史建筑、現(xiàn)代建筑大量而復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析，自動(dòng)提取出建筑設(shè)計(jì)中的規(guī)律和特征，從而輔助設(shè)計(jì)師進(jìn)行高效的設(shè)計(jì)。

1 AI 相關(guān)文獻(xiàn)綜述與領(lǐng)域現(xiàn)狀

過(guò)去幾年中，許多研究者和企業(yè)開(kāi)始探索AI 在建筑設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，例如，深度學(xué)習(xí)算法已被用于自動(dòng)生成建筑設(shè)計(jì)方案、優(yōu)化建筑結(jié)構(gòu)等[1]，此外，AI 還可以通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)建筑材料性能、能耗等，為設(shè)計(jì)師提供決策支持。

1.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

在國(guó)外，AI 技術(shù)應(yīng)用于建筑設(shè)計(jì)方面的研究起步較早，如哈佛大學(xué)的設(shè)計(jì)學(xué)院、Artificial Intelligence Lab研究室以及麻省理工的Medialab 實(shí)驗(yàn)室等，都在深入而廣泛性地探索AI 如何改變建筑設(shè)計(jì)的方式和流程。此外，一些知名的科技公司如Google、Microsoft、Apple等也在該領(lǐng)域有所布局，推出了一些基于AI 的建筑設(shè)計(jì)工具和平臺(tái)。

1.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)越來(lái)越多的學(xué)者和企業(yè)開(kāi)始關(guān)注AI 在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)的研究主要集中在智能化建筑設(shè)計(jì)、建筑信息模型（BIM）和智能化施工等方面[2]。一些高校和科研機(jī)構(gòu)如清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)等都在積極開(kāi)展相關(guān)的研究工作，并取得了一定的成果。同時(shí)，國(guó)內(nèi)也出現(xiàn)了一些基于AI 的建筑設(shè)計(jì)平臺(tái)，如酷家樂(lè)、萬(wàn)間建筑等，它們利用AI 技術(shù)為客戶提供智能化的設(shè)計(jì)方案和材料選擇。

2 AI 研究背景與意義

近年來(lái)，AI 技術(shù)逐漸被引入建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，不僅提升了設(shè)計(jì)效率，還為設(shè)計(jì)師提供了全新的創(chuàng)作手段。然而，如何更有效地將AI 技術(shù)應(yīng)用于建筑原創(chuàng)設(shè)計(jì)中，仍需深入研究。

對(duì)AI 工具的合理運(yùn)用將有助于把設(shè)計(jì)師從繁雜重復(fù)的工作中解放出來(lái)，從而可以更多地思考創(chuàng)新本身，助力于設(shè)計(jì)流程的變革。AI 與設(shè)計(jì)師的合作模式將由“設(shè)計(jì)師輸入意圖-AI 執(zhí)行”“AI 智能生成-設(shè)計(jì)師決策”，逐步向“設(shè)計(jì)師和AI 協(xié)同”的模式發(fā)展。生成式AI作為創(chuàng)新引擎和極為重要的基礎(chǔ)技術(shù)將對(duì)各大行業(yè)乃至社會(huì)產(chǎn)生巨大的影響，從而推動(dòng)建筑產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

3 建筑生成設(shè)計(jì)歷史沿革

1972 年麻省理工研究的人對(duì)形狀語(yǔ)算法增加了建筑美學(xué)生成實(shí)現(xiàn)的可能性。繼后20 世紀(jì)80—90 年代“LOOS”建筑平面布局系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，東倫敦大學(xué)CECA代元胞自動(dòng)機(jī)、代理系統(tǒng)等智能算法研究也為建筑設(shè)計(jì)提供了更強(qiáng)的概念性設(shè)計(jì)工具。現(xiàn)階段AI 技術(shù)借助成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卓越的計(jì)算機(jī)性能實(shí)現(xiàn)建筑自動(dòng)生成設(shè)計(jì)，順應(yīng)了建筑行業(yè)發(fā)展的高效性。

建筑生成設(shè)計(jì)主流方向。胚胎住宅模擬生物胚胎的自由生長(zhǎng)，以個(gè)性定制化、靈活組裝、表面連續(xù)起伏為特征，利用算法，生成建筑形態(tài)設(shè)計(jì)；設(shè)計(jì)師設(shè)置多要素極值的建筑設(shè)計(jì)目標(biāo)，元胞自動(dòng)機(jī)生成建筑設(shè)計(jì)方向，根據(jù)建筑性能以迭代類算法優(yōu)選最佳設(shè)計(jì)方案，并借助學(xué)習(xí)類算法生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)對(duì)設(shè)計(jì)好的設(shè)計(jì)作品進(jìn)行學(xué)習(xí)，讓算法在統(tǒng)計(jì)規(guī)律中自動(dòng)生成建筑設(shè)計(jì)方向。

4 AI 行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀

通過(guò)建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一體化軟件、建筑大語(yǔ)言模型、智能數(shù)據(jù)庫(kù)、建筑給排水智能化、公租房產(chǎn)線的全設(shè)計(jì)流程和各專業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化協(xié)同，促進(jìn)BIM 生成、PC 深化設(shè)計(jì)。

建筑工程技術(shù)資料對(duì)話大模型Construction-GPT，提供了工程資料檢索服務(wù)；施工圖紙智能繪制系列插件基于圖紙對(duì)象生成算法，一鍵自動(dòng)生成施工方案CAD 圖紙，同步提高了繪制效率與圖紙質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了空間鋼結(jié)構(gòu)線框模型與異形截面快速構(gòu)建，節(jié)省了大量人工建模時(shí)間；基于邊緣檢測(cè)與特征擬合算法，如通過(guò)拍照可快速生成清水磚墻排版圖，解決了修繕底圖繪制慢的難題，顯著提高了深化設(shè)計(jì)效率。

5 AI 技術(shù)研究?jī)?nèi)容

順應(yīng)建筑“數(shù)智化”發(fā)展趨勢(shì)，本研究對(duì)AI 技術(shù)在建筑原創(chuàng)設(shè)計(jì)中應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)性的疏理，對(duì)現(xiàn)有AI技術(shù)在原創(chuàng)設(shè)計(jì)中的運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)和技巧進(jìn)行總結(jié)，針對(duì)AIGC 平臺(tái)生成圖像對(duì)數(shù)據(jù)集的要求，通過(guò)AI 算法、GANs、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了AI 關(guān)鍵技術(shù)在建筑原創(chuàng)設(shè)計(jì)中對(duì)數(shù)據(jù)集構(gòu)建模式和相關(guān)模型訓(xùn)練策略方面的可行性和高效性。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)讓機(jī)器在建筑設(shè)計(jì)過(guò)程中通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別與處理，方面能夠自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，通過(guò)建立多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，提高設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性和效率，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的認(rèn)知和決策能力。stable diffusion 基于深度學(xué)習(xí)在建筑渲染、景觀規(guī)劃中將虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)生成高質(zhì)量、高分辨率模型的圖像[3]，在大規(guī)模建筑圖紙數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，在預(yù)設(shè)主模型的基礎(chǔ)上添加LORA的功能模塊，通過(guò)微調(diào)即可提高建筑模型的泛化能力。設(shè)計(jì)師利用Control Net 插件的增強(qiáng)功能，結(jié)合圖片和文字提示（Prompt），通過(guò)邊緣映射或分割映射等輸入條件，控制模型生成特定形狀、結(jié)構(gòu)或紋理的更符合預(yù)期的建筑外觀圖片。

5.1 挑戰(zhàn)和解決方案

（1）AI 智能插件開(kāi)發(fā)。開(kāi)發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的AI智能插件，減少AI 制圖過(guò)程中在不同軟件平臺(tái)間的轉(zhuǎn)換次數(shù)。

（2）提出智能工作流。結(jié)合傳統(tǒng)造型設(shè)計(jì)的基本工作流程，將AI 智能工具結(jié)合到恰當(dāng)步驟，并通過(guò)開(kāi)發(fā)插件，簡(jiǎn)化AI 制圖步驟。

（3）LORA 模型訓(xùn)練技巧。讓AI 按照所提供的視覺(jué)或細(xì)節(jié)參考圖片生成符合設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)要求的設(shè)計(jì)成果[4]。

（4）智能插件設(shè)計(jì)思路。相比傳統(tǒng)生圖方式，取消了從SU 等建模軟件中導(dǎo)出模型圖片，在PS 軟件中處理圖片，并將處理后圖片上傳到AIGC 平臺(tái)中等步驟，提高了效果圖生成效率。

（5）AI 工具平臺(tái)云端部署。將AI 工具的平臺(tái)轉(zhuǎn)移至個(gè)人電腦客戶端上，而具體的生圖和后臺(tái)運(yùn)作功能可在渲圖主機(jī)上遠(yuǎn)程運(yùn)行，讓更多人能使用目前的SD軟件。

（6）stable diffusion 平臺(tái)優(yōu)勢(shì)技術(shù)生態(tài)成熟，可以自主訓(xùn)練模型，插件豐富，選擇更多樣化。

5.2 工作流方案

工作流特點(diǎn)反饋迅速，在設(shè)計(jì)師調(diào)整SU 模型的同時(shí)，將模型截圖加載到AI 生圖平臺(tái)，平臺(tái)可以在2～3min 內(nèi)給予結(jié)果反饋。通過(guò)采用多種類大模型和LORA 模型可以迅速提供不同風(fēng)格方向的AI 生成結(jié)果。根據(jù)設(shè)計(jì)師提供的簡(jiǎn)單體量模型就可以生成帶有門(mén)窗構(gòu)件和場(chǎng)地環(huán)境特征的最終建成效果圖，并根據(jù)設(shè)計(jì)師提供的方案描述、草圖、模型截圖、參考意向圖等多維輸入方式、多種條件生成方案效果圖。AI 生圖平臺(tái)如圖1 所示。

圖1 AI 生圖平臺(tái)

5.3 建筑體量組合推敲

在AI 數(shù)據(jù)庫(kù)里輸入建筑風(fēng)格、參考案例、場(chǎng)景氛圍描述關(guān)鍵詞，通過(guò)ControlNet 插件形成初步方案，Regional prompter 利用Chat GPT 生成提示詞，通過(guò)shuffle+IPadapter 設(shè)計(jì)師即可對(duì)建筑體量模型、建筑風(fēng)格草圖進(jìn)行遷移融合、調(diào)整修改，分塊控制畫(huà)面內(nèi)容，通過(guò)邊緣檢測(cè)繪成建筑模型[4]。圖2 為建筑體量組合推敲流程，圖3 為結(jié)合手繪風(fēng)格LORA 將初步方案轉(zhuǎn)化為手繪圖。

圖2 建筑體量組合推敲流程

圖3 結(jié)合手繪風(fēng)格LORA 將初步方案轉(zhuǎn)化為手繪圖

利用LORA 找型模型、水平元素造型、垂直元素造型模型等多樣化模型，繪制彩色戶型圖、彩色總平面圖、畫(huà)面細(xì)節(jié)等，優(yōu)選ZAHAHADID 風(fēng)格、現(xiàn)代風(fēng)格、新中式風(fēng)格等設(shè)計(jì)風(fēng)格，營(yíng)造雪景、夜景、手工模型、手繪風(fēng)格等畫(huà)面氛圍，合理布置如家具、綠化景觀墻、景觀天橋等特殊的物件，呈現(xiàn)更為直觀的建筑效果圖[5]。

5.4 方法與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

本研究采用混合方法進(jìn)行研究。根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研，篩選出成功的AI 建筑設(shè)計(jì)案例；在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，針對(duì)建筑學(xué)的具體要求選擇和調(diào)整算法；實(shí)地測(cè)試后收集數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析。

收集建筑設(shè)計(jì)案例、設(shè)計(jì)規(guī)范、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等建立數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行預(yù)處理和清洗，根據(jù)研究的具體目標(biāo)和問(wèn)題，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)遺傳算法、進(jìn)化算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法或深度學(xué)習(xí)模型。根據(jù)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集來(lái)調(diào)整參數(shù)以提高模型的準(zhǔn)確性和意向效果；通過(guò)訓(xùn)練好的模型和給定的約束條件和目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)遺傳算法、進(jìn)化算法或其他優(yōu)化算法進(jìn)行搜索和優(yōu)化，促使建筑設(shè)計(jì)的生成和優(yōu)化。

評(píng)估生成的設(shè)計(jì)方案?？梢岳媚M和仿真技術(shù)對(duì)設(shè)計(jì)方案如能源消耗、照明效果、通風(fēng)效果等進(jìn)行性能評(píng)估，展示可視化為圖像或動(dòng)態(tài)，以便設(shè)計(jì)師直觀地了解設(shè)計(jì)效果；對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行解讀和分析，對(duì)生成的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行討論和改進(jìn)，推動(dòng)AI 技術(shù)在原創(chuàng)建筑設(shè)計(jì)中的實(shí)際應(yīng)用。

6 展望

深入研究與實(shí)驗(yàn)，推進(jìn)智能插件的研發(fā)，完成軟件著作權(quán)的登記工作，提升課題成果質(zhì)量；拓展應(yīng)用場(chǎng)景，探索更多應(yīng)用場(chǎng)景，將智能工作流應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中，并進(jìn)一步完善更新；學(xué)術(shù)交流與合作，積極參加學(xué)術(shù)會(huì)議和研討會(huì)，與同行專家進(jìn)行深入交流和合作，共同推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

7 結(jié)語(yǔ)

目前AI 技術(shù)在建筑原創(chuàng)設(shè)計(jì)中主要用于方案生成、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、材料選擇等方面。其中，GANs 等生成模型表現(xiàn)尤為出色。AI 技術(shù)可以提高設(shè)計(jì)效率、減少設(shè)計(jì)師的工作量、提供更多創(chuàng)新方案等，但同時(shí)存在算法的可解釋性、數(shù)據(jù)隱私、倫理問(wèn)題等挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，AI 有望在建筑設(shè)計(jì)中發(fā)揮更大的作用，如實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的建筑設(shè)計(jì)、智能化評(píng)估設(shè)計(jì)方案等。

AI 技術(shù)在建筑原創(chuàng)設(shè)計(jì)中具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，要充分發(fā)揮其潛力，需進(jìn)一步解決技術(shù)、倫理和法律等方面的挑戰(zhàn)。未來(lái)的研究應(yīng)關(guān)注如何提高AI 技術(shù)在建筑設(shè)計(jì)中的可解釋性、如何更好地結(jié)合人類設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意與AI 技術(shù)等方面。