2、塞尔利奥、人工智能与城市共生项目的创新设计探索

塞尔利奥、人工智能与城市共生项目的创新设计探索

在建筑领域，传统与现代技术的融合正不断推动着设计理念和方法的革新。塞尔利奥的建筑理论与人工智能的结合，以及项目 [Symbios]City 的创新性设计，都为我们展现了建筑领域的新可能。

塞尔利奥与人工智能在门廊设计中的应用

塞尔利奥对建筑话语的重大贡献之一是对古典秩序的规范化。在他的早期著作中，古典元素以片段形式呈现和分析，随后应用于更大规模的建筑布局中。在《非凡之书》里，这种局部与整体的关系体现得尤为明显，他创造了原型门廊，将古典组件（如柱子、拱门、三角墙等）以前所未有的方式组合。

这一过程借助神经网络和程序生成工具，探索门廊图像中潜藏的组装逻辑，这些逻辑超越了古典构造学和传统正投影表示法。具体操作步骤如下：
1. 图像训练与异化 ：使用 styleGAN 处理塞尔利奥门廊的精选数据集，输出继承了单个门廊的多个特征。由于输入图像的相似性，最有效的合成图像呈现出建筑组件（细节）的扭曲，而整体轮廓基本不变。基于这些特征，从生成的潜在游走中选择一个单帧作为后续 sinGAN 训练的输入。
2. 图像碎片化 ：sinGAN 选择它能识别的元素补丁并重复，以创建“与[输入]图像具有相同视觉内容的多样样本”。当对描绘单个对象的图像进行训练时，sinGAN 会产生意想不到的配置，将图像碎片化而非统一化。对于门廊图像，由此产生的碎片化基于插图的纹理创建了替代部分，合成图像的组装逻辑基于图像构建而非绘图构造。
3. 3D 重组 ：结合程序生成工具和传统 3D 建模。将碎片化的图像通过为黑白像素范围分配深度