生成式AI在建筑设计各环节的应用：综述分析

生成式人工智能模型在建筑设计不同阶段的应用：文献综述

Generative AI models for different steps in architectural design:

A literature review

英文文献解读

文章简介

▪期刊名称：

▪研究方法：文献综述型

▪研究类型：领域文献的综合评述

本文是一篇系统性文献综述，旨在全面梳理生成式人工智能（AI）模型在建筑设计流程各阶段的应用现状、技术原理与发展趋势。论文指出，尽管生成式AI技术（如GANs、VAEs、扩散模型）飞速发展，但其在建筑设计领域的实际应用仍显著滞后于计算机科学领域。这种滞后主要源于建筑师面临的技术门槛与知识壁垒。为此，本文首先系统介绍了主流生成式AI模型的核心原理与最新进展，随后将建筑设计流程解构为六个关键步骤，并逐一综述了2020年以来生成式AI在每个步骤中的相关研究与应用案例。最终，论文旨在为建筑师和研究者提供一个清晰的“技术地图”，帮助他们快速把握生成式AI的发展脉络，并推动智能建筑设计领域的进一步发展。

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研究背景

技术浪潮：生成式AI的突破性进展，近年来，生成式人工智能在内容创作领域取得飞跃，正在从根本上改变包括建筑设计在内的众多行业的实践模式。

应用现状：在建筑设计领域，传统的生成式AI模型（如生成对抗网络GANs和变分自编码器VAEs）已在建筑图像生成中广泛应用。同时，Midjourney等新一代大型视觉模型的出现，正被越来越多的建筑师用于辅助创意概念生成和设计过程。

核心矛盾：尖端研究与行业应用之间存在显著“时差”，人工智能的前沿研究日新月异，而建筑设计的实践一线则更倾向于循序渐进。横亘在两者之间的，是新技术的认知门槛与行业转换的实践成本。

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研究意义

论文旨在解决一个核心矛盾：尽管生成式AI（如扩散模型、大模型）在计算机科学领域发展迅猛，但其在建筑设计中的应用却显著滞后于GANs、VAEs等传统模型。这种滞后主要源于AI算法复杂性带来的个人障碍，使得建筑师难以快速跟进并应用前沿技术。因此，本研究的意义在于：为建筑师提供知识桥梁：通过系统综述，帮助建筑师快速理解生成式AI的原理、发展及其在建筑设计各阶段的应用，降低技术门槛；推动智能建筑发展：通过梳理技术路径与应用场景，为生成式AI与建筑设计的深度融合提供参考，促进该领域的进一步智能化发展。

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研究问题

问题1：当前有哪些主流的生成式AI模型（如GANs、扩散模型、3D生成模型）？它们的原理、发展及在通用领域（如图像、视频生成）的应用场景是什么？

问题2：如何系统地将建筑设计流程分解为可应用AI的明确步骤？

问题3：在建筑设计的每个具体步骤中，生成式AI是如何被应用的？其输入、输出数据类型以及所使用的生成模型有何特点？

问题4：生成式AI在建筑设计中的应用面临哪些挑战？未来的潜在发展方向是什么？

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研究方法

（1）文献