The recent progress of text-to-image generation has been recognized in architectural design. Our study is the first to investigate the potential of text-to-image generators in supporting creativity during the early stages of the architectural design process. We conducted a laboratory study with 17 architecture students, who developed a concept for a culture center using three popular text-to-image generators: Midjourney, Stable Diffusion, and DALL-E. Through standardized questionnaires and group interviews, we found that image generation could be a meaningful part of the design process when design constraints are carefully considered. Generative tools support serendipitous discovery of ideas and an imaginative mindset, enriching the design process. We identified several challenges of image generators and provided considerations for software development and educators to support creativity and emphasize designers' imaginative mindset. By understanding the limitations and potential of text-to-image generators, architects and designers can leverage this technology in their design process and education, facilitating innovation and effective communication of concepts.


翻译:文本到图像生成技术的最新进展已在建筑设计领域得到认可。本研究首次探讨了文本到图像生成器在建筑设计过程早期阶段支持创造力的潜力。我们进行了一项实验室研究,邀请17名建筑系学生,使用三种流行的文本到图像生成器(Midjourney、Stable Diffusion和DALL-E)为文化中心开发概念方案。通过标准化问卷和小组访谈,我们发现当设计约束得到仔细考虑时,图像生成可以成为设计过程中有意义的一部分。生成工具支持偶然发现想法和富有想象力的思维方式,丰富了设计过程。我们识别了图像生成器的若干挑战,并为软件开发者和教育者提供了建议,以支持创造力并强调设计师的想象力思维。通过理解文本到图像生成器的局限性和潜力,建筑师和设计师可以在他们的设计过程和教育中利用这一技术,促进创新和概念的有效沟通。

0
下载
关闭预览

相关内容

在自然语言处理中,另外一个重要的应用领域,就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域的一种应用。
专知会员服务
34+阅读 · 2021年9月16日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
208+阅读 · 2019年9月30日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
自适应注意力机制在Image Caption中的应用
PaperWeekly
10+阅读 · 2018年5月10日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月1日
Arxiv
10+阅读 · 2021年8月4日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2018年9月19日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
自适应注意力机制在Image Caption中的应用
PaperWeekly
10+阅读 · 2018年5月10日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员