人工智能生成内容(AIGC)在施工单位精装修深化设计中的应用（论文）.pdf

2023·11·Building Construction 2330 人工智能生成内容（AIGC）在施工单位精装修深化设计中的应用 田 润 郭 凯 张 洋 中国建筑第八工程局有限公司 上海 200122 摘要： 基于天津医科大学第二医院改扩建三期工程，对基于生成式人工智能的装修深化设计工作流的执行方法进行了 研究。通过提供各种类型的医院项目装修效果图训练线性最优速率自适应模型，对人工智能绘图结果进行风格修正， 根据所选方案，使用建筑信息模型进一步建模和深化效果图，以指导后续的调整和施工。生成式人工智能技术的应用 显著提高了室内装修深化设计的效率和质量，为所有参与者提供一个共享和互动意见的平台，提高了项目的设计和施 工效率，降低了变更成本，是一项具有广阔应用前景的技术。 关键词： 人工智能生成内容；建筑信息模式；精装修施工；深化设计 中图分类号： T U 741 文献标志码： A 文章编号： 1004- 1001(2023)11- 2330-0 4 DOI： 1 0.1 4144/j. c nki. jz sg .2 023.1 1.0 53 Application of Artifi cial Intelligence Generated Content in Detailed Design of Fine Decoration of Construction Unit TIAN Run GUO Kai ZHANG Yang China Construction Eighth Engineering Division Co., Ltd., Shanghai 200122, China Abstract: Based on the third phase reconstruction and expansion project of the Second Hospital of Tianjin Medical University, the execution method of decoration deepening design workflow based on generative artificial intelligence is studied. By providing various types of hospital project decoration renderings to train the low - order adaptive large language model, the style of artificial intelligence drawing results is corrected, and according to the selected scheme, the building information model is used to further model and deepen the renderings to guide the subsequent adjustment and construction. The application of generative artificial intelligence technology significantly improves the efficiency and quality of interior decoration deepening design, provides a platform for all participants to share and interact opinions, improves the design and construction efficiency of the project, reduces the cost of change, and is a technology with broad application prospects. Keywords: a rtif ic ia l in te llig ence g enera te d c onte nt; b uild in g in fo rm atio n m od e; fin e d ecora tio n c onstr u ctio n; d eta ile d d esig n 了 快速发展阶段，其中深度学习模型不断完善，开源模式 的 推动成为AIG C发 展的“加速度” [1 ]。 A IG C在 图像生成方面的发展可以追溯到2014年 的 DeepDream [2]。DeepDream是谷歌在2014年发布的一种图像 处 理算法，可以将图像中的某些特征放大，从而使人们能 够 更好地理解神经网络的工作原理。神经网络是一种模拟 人 脑神经元之间相互作用的数学模型，它由大量的人工神 经 元组成，可以通过学习来识别模式和关系。神经网络通 常 由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层接收输入 数 据，输出层输出结果，而 隐藏层则负责处理中间数据。 神 经网络可以应用于图像识别、自然语言处理、语音识别 等 领域 [3 ]。 在神经网络的基础之上，stable diffusi