基于生成对抗网络的植物景观生成设计——以花境平面图生成为例OA北大核心CHSSCDCSTPCD

【目的】植物景观设计需要科学性和技术性兼备。探索人工智能,特别是生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)在植物景观设计中的应用,能够帮助设计师提高设计过程的效率。【方法】以花境平面图生成设计为例,建立了基于细致筛选优化的植物平面数据集。数据集标注基于植物分类,考虑了植物的种类、搭配原则及空间布局规律。引入循环生成对抗网络(cycle generative adversarial network,CycleGAN)模型对数据集进行学习,实现花境平面设计的自动生成。【结果】CycleGAN模型在以花境为代表的植物景观设计中具有独特的优势,花境平面图生成模型能够准确识别条形场地边界,并在色彩再现方面表现出较高的精度和可识别性。生成平面图的空间布局中,色块大小、平面布局形态和位置展示了各种植物的空间分布特点,并能够复现部分潜在搭配组合,生成了符合美学和生态原则的设计方案。然而,模型在部分场地边框的准确识别和设计结果的多样性方面仍存在局限。【结论】证明了CycleGAN在植物景观设计领域的应用潜力,并为实践中的植物景观设计提供了创新和有效的解决方案。