Resumen: Urban Design es un proceso multifacético que exige una consideración cuidadosa de las limitaciones y la colaboración específicas del sitio entre diversos profesionales y partes interesadas. El advenimiento de la inteligencia artificial generativa (Genai) ofrece un potencial transformador al mejorar la eficiencia de la generación de diseño y facilitar la comunicación de las ideas de diseño. Sin embargo, la mayoría de los enfoques existentes no están bien integrados con los flujos de trabajo de diseño humano. A menudo siguen tuberías de extremo a extremo con control limitado, con vistas a la naturaleza iterativa del diseño del mundo real. Este estudio propone un marco de diseño urbano generativo gradual que integra modelos de difusión multimodal con experiencia humana para permitir procesos de diseño más adaptativos y controlables. En lugar de generar resultados de diseño en un solo proceso de extremo a extremo, el marco divide el proceso en tres etapas clave alineadas con los flujos de trabajo de diseño urbano establecidos: (1) Network de carreteras y planificación del uso del suelo, (2) Planificación de diseño de edificios y (3) planificación y renderización detalladas. En cada etapa, los modelos de difusión multimodal generan diseños preliminares basados en indicaciones textuales y restricciones basadas en imágenes, que luego pueden ser revisados y refinados por diseñadores humanos. Diseñamos un marco de evaluación para evaluar la fidelidad, el cumplimiento y la diversidad de los diseños generados. Los experimentos que utilizan datos de Chicago y la ciudad de Nueva York demuestran que nuestro marco supera a los modelos de referencia y los enfoques de extremo a extremo en las tres dimensiones. Este estudio subraya los beneficios de los modelos de difusión multimodal y la generación gradual para preservar el control humano y facilitar los refinamientos iterativos, estableciendo las bases para la interacción humana-AI en soluciones de diseño urbano.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 1 de junio de 2025.
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