芸術的認知のための人間と機械の知的相互作用を通じて,インテリアデザインと空間計画を改善する

科学分野:

• 人工知能
• 人とコンピュータの相互作用
• コンピュータによる設計

背景:

• 現存する空間能力の研究では リアルタイムでの意思決定のサポートや 機械支援による実用的なデザインアプリケーションの創造性が欠けている.
• 以前のモデル (例えば,ぼんやりとしたDEMATEL,ISM) は認知要素に焦点を当てているが,統合されたAI主導の設計プロセスではない.

研究 の 目的:

• インテリジェントなフレームワークを提案し,空間認識の洞察と機械の相互作用を結び,インテリアデザインと空間計画を強化します.
• 人を中心とした視点と現実世界のアプリケーションを組み込むAI駆動のデザインプロセスを開発する.

主な方法:

• 空間検出のための CenterNet,視覚生成のための StyleGAN3,およびユーザーインタラクションロジックのトランスフォーマーモデルを組み合わせたハイブリッドモデル.
• 人工知能が文脈的に関連したインテリアデザインを生み出すために,ユーザの意図 (テキスト,スケッチ,空間信号) を利用する.

主要な成果:

• CenterNetは高い空間位置精度を達成しました (mAP@0.75 = 84.3%).
• StyleGAN3は,高品質で多様なインテリア映像を生成しました (FID = 11.6).
• 人間での評価では,ユーザビリティの満足度と創造性のサポートが高く評価されました (平均スコア4.5/5).

結論:

• 統合されたAIシステムは 協調的なデザインのための空間的思考と 創発的な芸術的認知を 効果的に組み合わせています
• フレームワークは,インテリアデザインにおける有用性,美学的な魅力,およびユーザーの好みを考慮することを提供します.
• このアプローチは,機械支援の共同設計を可能にする,指令モデリングに対する重要な進歩を表しています.