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Generative AI in architectural design: Application, data, and evaluation methods
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AI
DOI：10.1016/j.autcon.2025.106174.png)
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摘要
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本文对2014年至2024年间生成式人工智能（AI）在建筑设计中的应用进行了系统综述，重点关注1）AI模型与理论-应用差距，2）设计阶段、任务与目标，3）数据类型与内容，以及4）评估方法。基于使用系统综述与meta分析首选报告项目（PRISMA）筛选的161篇期刊论文，分析显示理论-应用差距已从62年减少至2.5年，降幅达96.09%，凸显了自2021年以来AI的快速应用，其中生成对抗网络（GANs）引领发展，而转换器（transformers）和扩散模型（diffusion models）逐渐获得关注。在应用方面，AI在方案设计阶段的应用占比为68.94%，而后续阶段的应用仍较少探索。关于使用的数据类型，图像在输入端（52.8%）和输出端（68.32%）占据主导地位，多模态数据和图数据展现出应用潜力。在评估方面，比较评估是最常用的方法（60.9%），辅以作者主观评估（34.2%）和第三方评估（17.4%）。
Keyword:
Artificial intelligence (AI)
Architectural design
Design generation
Neural network (NN)
Deep learning
期刊
IF:
11.5
论文数:
6.3K
被引数:
4.2W
机构
暂无机构信息
引用论文
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