基于网络大数据与人工智能生成内容（AIGC）微调模型的绿道辅助设计路径

摘要

【目的】中国城镇化建设进入质量提升阶段，风景园林设计实践呈现出细分化、定制化、专业化的发展趋势，在大模型基础上结合特定需求开展微调训练，针对细分场景辅助设计师开展高效设计决策具有重要价值。【方法】采用为设计进行研究（Research for Design, RfD）方法，基于网络大数据与人工智能生成内容（artificial intelligence generated content, AIGC）微调模型技术，构建“大数据收集—智能评价—微调模型构建—设计辅助生成”的风景园林辅助设计路径框架，并对绿道场景进行实例应用。【结果】通过应用辅助设计路径框架，获得针对绿道场景的生成微调模型，并提出“强控制”与“弱控制”两大场景生成控制的有效范式。【结论】在此基础上，探讨风景园林辅助设计路径框架的适应潜力与局限性，为未来风景园林人工智能辅助设计高效研究决策提供参考。

关键词

风景园林 / 设计研究 / 人工智能辅助设计 / 街景影像 / 微调模型 / 大数据

基金资助

国家自然科学基金面上项目“北京市级绿道规划的慢行活力预测、优化和实施优先级评估方法研究”(编号32071833); 北京市社会科学基金项目一般项目“北京绿道热舒适对老年人体力活动的影响及规划设计方法研究”(编号23YTB039); 中央高校基本科研业务费社科优助项目“北京绿道热舒适对老年人体力活动的影响及规划设计方法研究”(编号24SKYZ27); 北京林业大学2024年教育教学改革与研究项目重大项目“OBE理念下风景园林产教融合实践教学体系研究”(编号BJFU2024JYZD01)