申请/专利权人：东南大学建筑设计研究院有限公司

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876514A

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06F30/13;G06F30/27;G06F16/29;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供基于CGAN的虚拟地块及建筑肌理生成方法，应用于历史风貌区更新，包括步骤：获取真实的产权地块的图像数据；进行条件生成对抗网络的图像数据集批量制作，获得图像数据集条件与指标数值条件；进行条件生成对抗网络的构建；结合图像数据集条件与指标数值条件进行训练，获取预训练模型权重进行模型评估；加载预训练好的条件生成对抗网络模型，将待设计的地块图像数据集条件和指标数值条件传入预训练网络模型；调节对抗损失函数与条件损失函数的权重数值与学习率、训练周期，生成符合指标要求且建筑平面布局符合设计规范的结果。本发明采用大数据及条件生成对抗网络的技术应用于历史风貌区更新。

主权项：1.基于CGAN的虚拟地块及建筑肌理生成方法，应用于历史风貌区更新，其特征在于，包括步骤：步骤s1：获取真实的产权地块的图像数据；步骤s2：根据步骤s1中获取的图像数据进行条件生成对抗网络的图像数据集批量制作，获得图像数据集条件与指标数值条件；步骤s3：进行条件生成对抗网络的构建；步骤s4：结合图像数据集条件与指标数值条件进行训练，获取预训练模型权重；步骤s5：进行模型评估；步骤s6：加载预训练好的条件生成对抗网络模型，将待设计的地块图像数据集条件和指标数值条件传入预训练网络模型；步骤s7：调节对抗损失函数与条件损失函数的权重数值与学习率、训练周期，生成符合指标要求且建筑平面布局符合设计规范的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学建筑设计研究院有限公司 基于CGAN的虚拟地块及建筑肌理生成方法

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