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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文本‑图像多模态融合扩散模型的建筑结构设计方法，包括：获取待处理的建筑结构多专业设计图纸和自然语言形式的设计要求文本；从建筑结构多专业设计图纸中提取关键图像信息，对信息进行矩阵化处理，生成待输入掩码矩阵；从设计要求文本中提取关键文本信息，对信息进行矩阵化处理，生成待输入条件矩阵；将待输入条件矩阵、待输入掩码矩阵与随机生成的纯噪矩阵输入至预训练的建筑结构布置设计扩散模型，生成建筑结构布置矩阵；其中，建筑结构布置设计扩散模型是基于条件矩阵和掩码矩阵样本数据以及预先标定的建筑结构布置矩阵标签数据进行训练后得到。本发明解决了现有建筑结构初步设计阶段的布置设计效率低的问题。
主权项：1.一种基于文本-图像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：获取待处理的建筑结构多专业设计图纸和自然语言形式的设计要求文本；从所述建筑结构多专业设计图纸中提取关键图像信息，对所述信息进行矩阵化处理，生成待输入掩码矩阵；从所述设计要求文本中提取关键文本信息，对所述信息进行矩阵化处理，生成待输入条件矩阵；将所述待输入条件矩阵、待输入掩码矩阵与随机生成的纯噪矩阵输入至预训练的建筑结构布置设计扩散模型，生成建筑结构布置矩阵；其中，所述预训练的建筑结构布置设计扩散模型是基于条件矩阵和掩码矩阵样本数据以及预先标定的建筑结构布置矩阵标签数据进行训练后得到；其中，将所述待输入条件矩阵、待输入掩码矩阵与随机生成的纯噪矩阵输入至预训练的建筑结构布置设计扩散模型，生成建筑结构布置矩阵，具体包括：将随机生成的纯噪矩阵S0和条件矩阵C输入至建筑结构布置设计扩散模型，得到噪声矩阵N1，将噪声矩阵N1与掩码矩阵M进行逐元素相乘，再将纯噪矩阵S0与以上结果进行逐元素相减，得到用于后续的去噪矩阵S1；以去噪矩阵代替纯噪矩阵，重复以上过程N-2次，不断计算最新的去噪矩阵；将第N-1步得到的去噪矩阵SN-1和条件矩阵C输入至建筑结构布置设计扩散模型，得到噪声矩阵NN，将噪声矩阵NN与掩码矩阵M进行逐元素相乘，再将去噪矩阵SN-1与以上结果进行逐元素相减，得到建筑结构布置矩阵SN。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于文本-图像多模态融合扩散模型的建筑结构设计方法
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