稳定扩散在空间设计中的应用探索——以展览馆设计为例.pdf
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1、202美学技术0 引言当下,民用人工智能技术实现了跨越式发展。由美国 OpenAI 公司研发的人工智能 ChatGPT、由中国华为公司研发的人工智能盘古、由中国中车集团研发的轨道轮驱动三臂智能巡检机器人等人工智能均已为社会生产提供了巨大帮助。稳定扩散模型作为图像生成人工智能模型让进一步提高设计师的出图效率成为可能。该人工智能模型作为开源模型,能够实现对不同领域的针对训练,融合与协调各种算法技术,具有极强的拓展性与无限的可能。但是,由于种种原因,目前稳定扩散模型在空间设计的实际应用中严重缺乏探索,仅在二维图形设计中有大量使用。本文基于人工智能技术飞速发展的背景,探索如何在空间设计中应用稳定扩散,
2、总结应用办法,旨在为稳定扩散模型应用于空间设计提供思路与策略。1 展览馆空间设计分析顾名思义,展览馆是以展示为目的而存在并且对公众开放的公共场馆。展览馆中存放的物品一般为社会或集体经过漫长岁月,或实现进步创新所创造出的优秀文化遗产,代表社会或集体与其他群体不同的生存与劳动方式,反映社会或集体的价值取向与感情归属。同时,展览馆作为文化场所,其最主要的功能是普及科学与文化知识,开展各种各样的社会宣传或组织活动,以推动社会主义精神文明建设1。1.1 展陈设计构成公共空间对外展示时,需要满足一定条件,展览馆也不例外。展览馆需要具备参观服务、展览展示、教育活动、休闲服务、商业活动、城市旅游等功能。所以设
3、计师设计展览馆空间时,需要考虑展览馆的各项功能是否完善,功能与功能之间、功能与展陈效果之间是否协调。因此,在一般情况下,设计师需要积累大量的项目经验,或与客观存在的场馆对标,以保证设计方案的完整性、合理性,以及各功能之间的协调性2。1.2 分类与风格与众多空间一样,根据展示目的的不同,可将展览馆划分为不同类型。例如,根据展览内容的不同,可划分为综合型、专业型、展览与会议结合型、经贸型、命题型、人文自然型等;根据展览手段的不同,可划分为实物型、图片型、综合型等。以展示目的所匹配的设计风格为划分标准,展览馆可划分为自然型、科技型、生活化、简约型、非实物展示型、建筑稳定扩散在空间设计中的应用探索以展
4、览馆设计为例高超,罗茂峰(武汉科技大学 艺术与设计学院,湖北 武汉 430081)摘要:目的:文章以展览馆设计为例,探索在空间设计中应用开源图像生成人工智能模型稳定扩散的客观影响与当下现实。方法:通过分析稳定扩散模型现实功能、组成原理与各类拓展性神经网络,结合展览馆空间设计的设计需要和设计步骤,从客观实践出发,分析如今稳定扩散模型在展览馆空间设计中的客观现实。结果:稳定扩散作为一款开源图像生成模型,在各类拓展性神经网络的帮助下,能高效生成空间设计中的效果图像,在空间设计项目制作中对提升专业设计师的设计效率具有一定的帮助,即可提供大量风格各异的效果图像、辅助空间设计中的不同功能区确定、迅速生成设
5、计师构思图像促进商业交流。但受社会道德、科学技术、基本原理等因素的限制,稳定扩散模型难以直接取代传统的空间设计出图流程,大规模生成符合专业设计师最终所需要的现实效果图像,仅能生成空间设计草图效果。结论:稳定扩散作为开源图像生成模型无疑有更多的可能。但是,当下由于各类问题的存在,稳定扩散模型仍需要实现算法上的突破,吸收其他领域的优秀算法与先进技术,实现技术上的质变。只有让稳定扩散模型完全理解空间关系,优化空间效果图像生成,最终才能实现空间设计的真正变革。关键词:人工智能;空间设计;稳定扩散;展览馆设计中图分类号:G269.2文献标识码:A文章编号:1004-9436(2024)03-0202-0
6、3203第 37 卷第 3 期 2024 年 2 月Vol.37 No.3February 2024艺术科技装饰型、后现代主义型等。2 稳定扩散分析稳定扩散(StableDiffusion)属于一类称为扩散模型的开源深度学习模型。它是一种生成模型,其目的是生成类似于它们训练数据的新数据图像。使用者可以通过输入正向提示词与调节相关权重获取所需图像,也可以输入负向提示词与调节权重来拒绝相关要素在图像中生成。2.1 运行原理稳定扩散通过连续添加高斯噪声来破坏训练图像,直到图像成为纯高斯噪声。然后,反转这个噪声过程,学习并且恢复图像。更确切地说,扩散模型是一种潜变量模型,使用马尔可夫链映射到潜在空间。
7、所以,稳定扩散模型的工作过程也被分为正向扩散过程与逆向扩散过程。正向扩散过程即连续增加高斯噪声,表示图像从一个状态到另一个噪声图像状态的随机过程。稳定扩散模型深度学习体现则源于逆向扩散。逆向扩散时,稳定扩散模型对噪声图像进行推断降噪,得到逆转后的数据分布,生成新的图像。根据逆向扩散降噪次数也可以生成不同的图像3。2.2 设计常用拓展功能概述相较于常用的另一款 AI 绘画工具中途(Midjou-rney),稳定扩散作为一款开源模型,能被更多开发者开发,因此具有更多可能。第一,潜在模型。潜在模型为可组合扩散的一个扩展,可以帮助使用者确定子参数在图像中的潜空间(所在)区域4。第二,控制网神经网络。控
8、制网是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构,能为从文本到图像的扩散模型添加条件控制5。第三,X/Y/Z 轴坐标脚本。该脚本可以实现多个不同参数之间的对比。第四,提示词矩阵。该脚本可以对比不同提示词生成的数据。2.3 未来展望当前的稳定扩散在各类神经网络的支持下凭借硬件给予的强大计算能力能够快速生成各类图像。并且,在 Deforu、Temporalkit 等神经网络的支持下,稳定扩散甚至可以在一定程度上实现视频的生成。所以,基于当前稳定扩散与硬件算力的发展,可以乐观地认为稳定扩散在不久的将来能完全实现稳定且快速的视频生成,满足人们视频方面的产出需求。3 稳定扩散对展览馆空间设计的辅助
9、影响与实现设计师设计展览馆空间的主要环节有全面分析设计目标展馆相关信息、规划展览馆空间划分、确定具体功能区、明确展馆设计风格、创作展馆各项设计要素、导出展馆效果图。体系化的设计过程,反映出展览馆空间设计的严谨要求与效率需要,也为未来优化设计方法论提供了参考。3.1 提供大量风格各异的设计草图稳定扩散模型开发者利用计算机伪随机数算法演变出稳定扩散的随机种子功能,为稳定扩散提供各不相同的随机噪声图像,使稳定扩散在逆向扩散过程中能够生成风格各异、类型多样、特征鲜明的数据图像。同时,稳定扩散模型存在多种采样算法,因此可以绘制风格更多样的图像6。当设计师缺乏某一展览馆的设计经验或设计想法时,可以利用稳定
10、扩散获得大量设计草图,再在生成的大量图像中选取较好的草图,逆推其方案可行性,推进设计项目。3.2 快速生成构思图像展览馆作为展现某一类事物的公共场所本身存在独一性,而且在人们的视野中,展览馆也并非以同一空间结构展现。因此,对人工智能生成图像辅助展览馆设计,需要具体问题具体分析,考虑展览馆所在空间的各项要素,尽量化解二维画面与三维立体的矛盾。设计师绘制需渲染空间的语义分割图Seg 图像(扩散模型能够根据颜色理解该区域要素,然后绘制)与各类神经网络相配合,实现对构成画面各空间要素的控制,如此便能绘制所需空间效果图像7。基于上述操作,设计师可以根据心中构想总结提示词,使用稳定扩散将个人灵感迅速表现为
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