ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРАТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ

В данной статье исследуются возможности использования генеративных моделей в области проектирования объектов капитального строительства и их интерьеров. В статье представлены практические и теоретические методы исследования для тестирования нескольких моделей, включая диффузионные генеративные модели и языковые генеративные модели-трансформеры. Результаты разделены на три группы: работа с изображениями, работа с текстом и написание программ. В статье показано, что генеративные модели могут упростить и ускорить работу дизайнеров. В целом, результаты свидетельствуют о том, что генеративные модели могут быть эффективно использованы для задач, не требующих высокой точности.

APPLICATION OF DEEP GENERATIVE MODELS IN THE DESIGN OF BUILDINGS AND STRUCTURES

This article explores the possibilities of using generative models in the design of capital construction facilities and their interiors. The article presents practical and theoretical research methods for testing several models, including diffusion generative models and generative transformers-based language models. The results are divided into three groups: working with images, working with text and writing programs. The article shows that generative models can simplify and speed up the work of designers. However, the accuracy of the models needs to be improved. In general, the results indicate that generative models can be effectively used for tasks that do not require high accuracy.

Авторы
Издательство
Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы
Язык
Русский
Страницы
282-294
Статус
Опубликовано
Год
2023
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
chatGPT; ai; architectural design; generative models; diffusion models; neural networks; architectural appearance; ии; проектирование; генеративные модели; диффузионные модели; нейронные сети; архитектурный облик
Дата создания
28.12.2023
Дата изменения
28.12.2023
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/104703/
Поделиться

Другие записи