Платформа для автоматизации градостроительного
и архитектурного проектирования
R2
Применение нейронных сетей в архитектурном проектировании на базе платформы R2
ИССЛЕДОВАНИЕ
Изучение применения нейронных сетей в проектировании необходимо по следующим причинам:
Таким образом, изучение применения нейронных сетей в проектировании способствует повышению эффективности, качества и инновационности в архитектурной отрасли.
Цели исследования
  • 1
    Определить применимость нейронных сетей в задачах архитектурного проектирования
  • 2
    Проанализировать существующие решения на рынке и в открытых источниках
  • 3
    Протестировать доступные решения на платформе R2
Преимущества R2 для исследований AI
  • Обширная база исходных данных различных типов
  • Удобная микросервисная архитектура
  • Встроенные инструменты проектирования
  • Легкость создания новых инструментов
  • Профессиональные CAD-инструменты под рукой
  • Простая интеграция новых сервисов
Данные для анализа: публикации за период с 2018 по 2023 гг.
Основные сферы применения
  • Архитектурное эскизирование и генерация
  • Аналитика и прогнозирование
  • Ассистирование и помощь
Результаты
Изучены актуальные исследования и существующие продукты на рынке, проведено тестирование проектов с открытым исходным кодом на платформе R2
Архитектурное эскизирование и генерация
Генерация эскизов
по текстовому описанию
  • Нейронные сети: Stable Diffusion
  • Исходные данные: текстовое описание
  • Результат: изображения, текстуры, ракурсные виды
Генерация текстур
  • Нейронные сети: Stable Diffusion + ControlNet
  • Исходные данные: текстовое описание, вид из камеры, геометрия
  • Результат: изображения, текстуры, ракурсные виды
Генерация планировочных решений
  • Нейронные сети: HouseGAN, HouseGAN++, House Diffusion
  • Исходные данные: граф расположения элементов
  • Результат: геометрия элементов в векторном виде
Генерация планировочных решений
  • Нейронные сети: Wallplan, Bubble Former
  • Исходные данные: контур и дополнительные ограничения (подключаются опционально)
  • Результат: геометрия элементов в векторном виде
Генерация функционального зонирования территории
  • Нейронные сети: Wallplan + DeepLayout
  • Исходные данные: контур участка и окружение
  • Результат: функциональное зонирование территории
Генерация объёмной геометрии здания
  • Нейронные сети: Building GAN, House GAN ++, Bubble Former
  • Исходные данные: поэтажный граф расположения зон здания
  • Результат: объёмная модель
Аналитика и прогнозирование
  • Нейронные сети: DaylightGAN, ComfortGAN и другие
  • Исходные данные: исходные условия в любом формате
  • Результат: тепловая карта
Ассистирование и помощь
  • Нейронные сети: GPT, Stable Diffusion
  • Исходные данные: вопрос, текст
  • Результат: команда, описание, инструкции, действие
Перспективные инструменты для исследований
  • Нейронные сети и продукты: Text2BIM, InstantMesh, Hypar AI
  • Исходные данные: изображение, текст
  • Результат: 3D-модель
Есть вопросы? Свяжитесь с нами!