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FloorPlan-DeepSeek (FPDS): A multimodal approach to floorplan generation using vector-based next room prediction

Created by
  • Haebom

저자

Jun Yin, Pengyu Zeng, Jing Zhong, Peilin Li, Miao Zhang, Ran Luo, Shuai Lu

개요

본 논문은 건축 설계 과정에서의 평면도 생성이 점진적이고 반복적인 특성을 지닌다는 점에 착안하여, 기존의 단일 단계로 전체 픽셀 기반 평면도를 생성하는 생성 모델의 한계를 극복하는 새로운 방법을 제시합니다. 대규모 언어 모델에서 사용되는 자기회귀적 '다음 토큰 예측' 메커니즘에서 영감을 얻어, 건축 평면도 모델링에 맞춤화된 '다음 방 예측' 패러다임을 제안합니다. 실험 결과, 제안된 모델(FPDS)이 텍스트-평면도 변환 작업에서 확산 모델 및 Tell2Design과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보임을 보여주며, 미래 지능형 건축 설계 지원에 대한 잠재적 적용 가능성을 시사합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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기존 단일 단계 생성 모델의 한계를 극복하고, 실제 건축 설계 과정과 유사한 점진적 평면도 생성 방식을 제시.
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자기회귀적 '다음 방 예측' 메커니즘을 통해 효율적이고 직관적인 평면도 생성 가능성 제시.
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텍스트-평면도 변환 작업에서 기존 최첨단 모델들과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 달성.
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미래 지능형 건축 설계 시스템 개발에 기여할 수 있는 잠재력을 보유.
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한계점:
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제안된 모델의 성능 평가가 특정 데이터셋에 국한되어 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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복잡하고 다양한 건축적 요소들을 효과적으로 처리하기 위한 모델의 확장성에 대한 추가 연구 필요.
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실제 건축 설계 과정에서의 적용 가능성 및 사용자 경험에 대한 추가적인 연구 및 검증 필요.
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