Resumen: Las representaciones visuales realistas de los escenarios de diseño de la calle son esenciales para la participación pública en la planificación del transporte activo. Los enfoques tradicionales son intensivos en mano de obra, lo que obstaculiza la deliberación colectiva y la toma de decisiones colaborativas. Si bien el diseño generativo asistido por AI-AI muestra un potencial transformador al permitir la creación rápida de escenarios de diseño, los enfoques generativos existentes generalmente requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento específicos de dominio y lucha para permitir variaciones espaciales precisas de diseño/configuración en escenas complejas de visión de la calle. Presentamos un sistema de múltiples agentes que edita y rediseña las instalaciones de bicicletas directamente en imágenes de visión de calle del mundo real. El marco integra la localización de carriles, la optimización rápida, la generación de diseño y la evaluación automatizada para sintetizar diseños realistas y contextualmente apropiados. Los experimentos en diversos escenarios urbanos demuestran que el sistema puede adaptarse a variables geometrías de carreteras y condiciones ambientales, produciendo consistentemente resultados visualmente coherentes y que cumplen con las instrucciones. Este trabajo establece una base para aplicar tuberías de múltiples agentes a la planificación y el diseño de las instalaciones de la infraestructura de transporte.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 8 de septiembre de 2025.
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