11、AI在建筑设计中的创新应用：风格迁移与生成对抗网络

AI在建筑设计中的创新应用：风格迁移与生成对抗网络

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个领域，建筑设计也不例外。AI技术为建筑设计带来了新的思路和方法，极大地提升了设计效率和质量。本文将介绍AI在建筑设计中的两个重要应用：风格迁移和生成对抗网络（GANs）在建筑设计中的应用。

风格迁移：灵活控制与特征提取

风格迁移是一种将一种图像的风格应用到另一种图像上的技术。通过控制风格影响的数量和权重，我们可以调整目标图像和风格影响之间的平衡。具体来说，在风格迁移算法中，我们可以采取以下操作：
1. 多风格输入与权重调整 ：通过应用多个风格图像，卷积神经网络（CNN）会尝试保留所有图像中的语义特征，生成目标图像和风格输入图像之间的混合或拼贴效果。为每个用作风格参考的输入图像分配特定的权重，这种方法会显著改变最终结果，并且会全局应用于整个内容图像。若要将多个风格图像应用到内容图像的选定区域，可使用成对的图像掩码，将特定的风格影响分配到内容图像的特定边界，这在计算机视觉中也被称为语义图像分割。
2. 建筑元素特征提取 ：在艺术风格迁移过程中，我们使用VGG - 19网络进行对象识别和特征提取。该网络由牛津大学的视觉几何组（VGG）开发和训练，虽然它不是专门针对建筑和建成环境进行训练的，但在检测和标记目标图像中的建筑元素方面非常有效。为了从风格图像和目标图像创建特征图，我们从原始VGG网络的“conv1 1”、“conv2 1”、“conv3 1”、“conv4 1”和“conv5 1”层重建输入图像。实验发现，通过使用VGG - 19，窗户、门、立面图案、露台、缩进和建筑装饰等建筑元素在输出图像中能