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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提供一种基于图像‑图谱多模态融合扩散模型的建筑结构设计方法，获取建筑设计图及建筑设计图的设计条件结构化数据；基于建筑设计图提取建筑空间信息特征数据；基于建筑空间信息特征数据提取建筑空间特征图谱；将提取的建筑空间特征图谱输入图像‑图谱耦合编码器，得到输入第一特征数据；将第一特征数据、基于由建筑设计图提取的建筑构件特征数据及设计条件结构化数据输入结构布置生成模型，得到结构布置生成模型输出的目标结构构件的布置特征数据；提取布置特征数据中的建筑结构布置设计数据，生成针对于目标结构构件的建筑结构设计结果。本发明解决了现有建筑结构智能设计仅依赖图像或图谱单一数据生成，设计结果质量较低的问题。

主权项：1.一种基于图像-图谱多模态融合扩散模型的建筑结构设计方法，其特征在于，包括：获取建筑设计图以及与所述建筑设计图相对应的设计条件结构化数据；基于所述建筑设计图提取建筑空间信息特征数据，基于所述建筑空间信息特征数据提取建筑空间特征图谱；将所述建筑空间特征图谱输入至预设的图像-图谱耦合编码器，生成输入第一特征数据；基于从建筑设计图提取的建筑构件特征数据以及由设计条件结构化数据提取的设计条件特征数据，构建输入第二特征数据；将所述输入第一特征数据及所述输入第二特征数据融合为输入特征数据；将所述输入特征数据输入预获取的结构布置生成模型，得到结构布置生成模型输出的目标结构构件的布置特征数据；提取所述布置特征数据中的建筑结构布置设计数据，生成针对于所述目标结构构件的建筑结构设计结果；其中，所述预获取的结构布置生成模型为基于建筑构件特征样本数据，以及对应于所述建筑构件特征样本数据的第一特征样本数据及第二特征样本数据，使用扩散方法对神经网络模型进行训练得到的扩散模型；其中，基于所述建筑设计图提取建筑空间信息特征数据，基于所述建筑空间信息特征数据提取建筑空间特征图谱，具体包括：提取所述建筑设计图中建筑空间信息特征，其中所述建筑空间信息特征包括建筑空间的位置、尺寸、类型；根据所述建筑空间信息特征，将建筑空间信息转化为建筑空间特征图谱；所述基于从建筑设计图提取的建筑构件特征数据以及由设计条件结构化数据提取的设计条件特征数据，构建输入第二特征数据，具体包括：提取所述建筑设计图中的第一特征数据和第二特征数据，以及提取所述设计条件结构化数据中的设计条件特征数据，所述第一特征数据为所述建筑设计图中所有建筑构件的特征数据，所述第二特征数据为所述建筑设计图中所述目标结构构件的候选布置位置的特征数据；将所述第一特征数据、所述第二特征数据和所述设计条件特征数据分别表征为特征张量；将第一特征数据的特征张量和设计条件特征数据的特征张量融合，得到建筑特征张量；基于第二特征数据的特征张量，将所述建筑特征张量的相应位置置为高斯噪声，得到输入张量，将所述输入张量作为所述输入第二特征数据；将所述输入第一特征数据及所述输入第二特征数据融合为输入特征数据，具体包括：将所述输入第一特征数据与输入第二特征数据分别乘以预先设置的第一特征数据及第二特征数据权重，得到调幅后第一特征数据及第二特征数据；将所述调幅后第一特征数据及第二特征数据按位乘法形成输入特征数据；所述提取所述布置特征数据中的建筑结构布置设计数据，生成针对于所述目标结构构件的建筑结构设计结果，具体包括：将所述建筑结构布置设计数据表征为结构布置三阶张量；将所述结构布置三阶张量中的所述建筑特征张量和所述目标结构构件的特征张量采用可视化方法通过仿射变换表达为设计图，作为针对于所述目标结构构件的所述建筑结构设计结果。

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百度查询： 清华大学 基于图像-图谱多模态融合扩散模型的建筑结构设计方法