景观AIGC研究与实践报告 | 顺茵园林
顺茵园林
景观AIGC研究与实践报告
ChatGPT的火爆，让人工智能进入大众视野，是一次全新的生产力革命。
有市场研究分析了702种职业被人工智能替代的可能性。其中，建筑师的不可替代性在第82位，而风景园林师在113位，属于较难被替代的专业。而ChatGPT的火爆出圈，让我们看到AI来势汹汹，这个分析结果是否会改变？
Q1：据悉顺茵园林在景观智能化方面持续投入，目前成果如何？是否已有产品应用？
顺茵园林：我们目前从传统业务痛点出发，以快、好、准为智能化产品目标，打造了一款景观智能化系统-顺茵智库。
景观智能方案设计是顺茵智库的核心产品之一，主要针对前期概念方案阶段，解决了传统设计师出图用时较长，各方（设管、营销、项目）意见不统一，方案反复调整等问题。
景观智能方案设计
1. 界面友好易操作，快速生成近百套方案比选
设计师仅需上传图纸，填写项目信息，点击生成，最快5秒即可生成近百套方案，且方案个性化差异显示，节省设计师筛选时间。经测试，系统生成的方案与设计师人工方案相似度最高可达90%。
输入简易：上传建筑信息图纸、填写指标即可
效果比对：AI生成方案最佳相似度可达90%以上
成果展现：多方案比选满足设计需求
2. 方案与成本联动，成本情况一目了然
景观设计的灵感需要发散，但是仍受项目成本限制，这也是甲方最关注和在意的。很多概念方案成本精度不够，导致后期测算成本超标，方案反复调整。所以系统在概念方案生成阶段，就实现成本匹配。提供生成方案的成本明细。
Ai生成方案指标展示
清晰的成本信息更好辅助设计师二创调整方案
景观智能彩总是顺茵智库近日发布的新产品，主要针对方案阶段设计师绘制彩总阶段提效，通过算法自动识别景观空间，并判别功能，进行自动填充，并输出psd文件，支持设计师二次修改。
景观智能彩总
1.低成本图纸输入，高精度彩总方案输出
输入系统的cad图纸仅需7项必备图层，而其余图纸内容（包含景观线稿）无需划分图层。最大程度减少人工调整图纸工作，内置算法与业务规则根据形状和已知内容进行自动识别空间功能并自动生成绿化布置。
内置2种风格，可输出6版智能彩总方案
2. 线上素材可编辑，提供高精度psd下载
因为不需人工过多调整输入图纸，而景观形态万千，规则有算法存在识别边界，针对系统识别错的功能，支持线上更换素材，点击编辑功能，单击需替换素材区域即可。同时线上功能支持同类全部替换，为了解决同类素材（绿化植物图例）更换，设计师逐个调整的不便。
填充素材可在线编辑更改
同类填充素材，一键全部替换
多版本分辨率psd格式选择，以便线下人工优化
3. psd文件填充自动分类，便于设计师二创
顺茵智库生成的psd文件将所有填充素材进行自动分类成独立图层，部分元素自带阴影效果，以便设计师根据个性化需求逐项调整。
psd文件图层展示
Q2：除景观智能方案设计与智能彩总，顺茵智库还有哪些研究？在施工图设计阶段是否也可以实现智能化应用？
顺茵园林：是的，除方案阶段的智能化研究，施工图设计阶段我们尝试引入景观LIM，在景观设计与建造的高动态过程中，实现极致的可视化与数据化，解决具体施工以及复杂结构和专业整合涉及的冲突问题，更好表达设计意图以及专业间关系，让甲方更直观感受设计表达。
景观LIM
景观LIM是基于BIM（建筑信息模型）演化出的风景园林信息模型LIM (Landscape Information Modeling)，目前借助Revit软件优势，实现专业高协同、工程量精准直出、施工数字化模拟等。
LIM试点模型效果
1. Revit在景观应用的可行性
Revit工具虽主要应用在建筑方面，但基于参数化以及族的深度定制，打通Revit在风景园林的应用壁垒。在试点项目模型中，全专业模型（园建、水电、绿化、结构）获得了验证。
全专业模型动图展示
2. 模型工程量精准直出
经试点模型实践，LIM精准直出算量满足成本施工预算列项占比90%。试点项目成本列项共270项，景观LIM满足列项243项。
试点项目模型工程量直出部分展示
3. 模型自动化布置
为了降低Revit使用门槛以及实现二维图纸向三维模型的自动转换，目前已经试点成功绿化苗木模型一键生成，并附带成本以及苗木信息数据、景观单体模型挂接标准结构大样、参数化园建单体、景观水电喷头自动布置等专项研发。
绿化苗木模型一键生成附带苗木信息并实时渲染
模型自动挂接结构图纸
园建单体参数化调成，自适应二维图纸
水电喷头自动布置
顺茵园林：以上是顺茵智库的两款核心产品和研究内容，同时我们也在不断迭代升级，持续创新。未来将会推出更多智能化产品， 助力景观行业智能化转型。
Q3：上述顺茵智库的产品确实非常惊艳，充满了科技与狠活，可否介绍下是如何实现的，都用了哪些技术？
顺茵园林：我们已经处在智能时代，以数据驱动的人工智能技术引领各行各业不断变革，行业发展迎来了数字化智能化的新时代。景观园林设计行业自然也不例外。
一般而言，景观设计过程，从图纸底图开始，根据用户需求和设计理念，进行方案设计，并调整修改，直到满足各方需求。在这个过程中有三个主要环节可以采用人工智能的方法来实现，方案自动生成、方案自动评价、方案自动推荐调整。
景观园林AIGC
1.方案自动生成
输入设计底图，基于生成式人工智能算法，即可生成景观方案。现在网络上爆火的ChatGPT，Stable Diffusion， Midjourney等生成式人工智能工具就是采用这一原理。
方案自动生成示意图
2.方案自动评价
对于一个方案是否达标，可以通过两种神经网络方法进行评价。在两阶段评价模型中，神经网络先分割方案语义，然后构建图模型，最后通过图分类，完成评价。而在一阶段评价模型中，构建神经网络端到端的图模型，实现图分类，完成方案评价。
Two-stage 景观拓扑图生成与评价
One-stage 景观拓扑图生成
3.方案自动推荐调整
自动生成的方案难免出现不达标的情况，对评价较低的方案，通过推荐模型调整方案，基于修正后的拓扑，进而输出更合理的设计方案。
方案智能调整与推荐
另外，在方案智能化生成的过程，算法充分考虑到地块大小适用性，能够把单体元素进行形态调整与变形，使之匹配目标空间。
空间自适应
同时算法也考虑了成本的约束，并与方案形态进行映射联动，有效避免了成本感知迟钝的问题，实现成本可控。
顺茵园林：除了景观方案的生成、评价和推荐调整，在方案整体轴线和路网自动设计上，我们也有一些研究，主要采用了D8算法和行人流理论两个方法。
轴线与路网决定了景观方案的核心主次脉络、空间布局。有助于体现景观设计理念，也满足流动疏散功能。D8算法是一种主要用于地质水文信息分析的方法。基于D8算法的水文信息模拟原理，实现轴线自动设计。
基于水文信息模拟的景观轴线自动设计
另外一个方法是行人流理论的疏散路径生成方法。基于2000年Helbing在nature上的成名作-社会力模型，结合2021年诺贝尔物理学奖Giorgio Parisi 的群体拓扑关系思想，模拟人行路径并结合构图手法，构建景观方案路网。
基于行人流理论的景观路网自动设计
除此之外，在施工图阶段，我们也研究了水电点位自动生成。在项目地形复杂的情况下，搭建成本最优、喷灌覆盖面最广的水电喷灌体系，是运筹学研究中典型的组合优化问题。针对这个问题，引入了粒子群优化模型，在几何空间上实现水电点位的合理布置。
喷头点位自动布置
Q4：除了景观方案自动生成的技术介绍，是否还有其它正在研究的课题进行分享？
顺茵园林：Stable Diffusion与Midjourney的火热让我们看到了AI绘画创作的可能。根据内部对于这两个模型的评估，我们选择Stable Diffusion进行进一步探究并实践。
研发流与应用流分析
顺茵园林：目前我们主要在研究sd技术的边界，通过lora训练，生图测试等等去看技术可实现的程度到底如何，同时与设计师交流，根据目前已知的技术程度，如何去应用到实际生产工作中，是否可以进行显著的提效。是我们研究的重点。
多种风格场景lora训练
lora生图测试
Q5：感谢顺茵园林的分享，让我们看到目前景观行业智能化的产品以及相应的理论支持，也非常期待后面相继研发的产品。最后以一组对话截图作为探讨，AI是否会取代景观设计师？
好的景观设计，需要满足技术层面、社会层面、精神层面的审美要求。顺茵智库的产品在一定程度上满足了业务需求和功能需求，同时也体现了一定的创新性和创造力。但是对于精神层面上的一些艺术体现和表达，人工智能面临着一些挑战。脱离数据集，人工智能无法创造出数据之外的艺术表达。
以园路为例，计算机可以模拟人类设计师的100种园路形态，但是无法创造出第101种。而设计师的灵感是源源不断的，可能这就是设计的灵魂所在。目前我们也在努力寻找创造背后的规律，涉及美学、心理学甚至哲学等等。但可以肯定的是，机械的重复可以用AI取代，而有趣的灵魂永远不会。
致谢每位参与成员
谢伟洲、赵梓轩、费月、刘志超、郭秉义、陈文龙、陈嘉华、梁怡淦、孔林涛、任来仪，张恒源，王棉、黄子城、李燕妮、熊火彬、冯文馨、曹俊坚、罗澳、赵高健、陈璋、王沁园、陈新颖、黎乐荣等
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