近日，特斯聯(lián)首席科學(xué)家、特斯聯(lián)國際總裁邵嶺博士及其合作團(tuán)隊(duì)發(fā)布最新研究成果，提出了一種全新的Graph Transformer生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Graph Transformer Generative Adversarial Network，簡稱GTGAN）,用于解決具有圖約束的建筑布局生成任務(wù)。該研究成果在公域及私域空間的布局規(guī)劃及設(shè)計(jì)等領(lǐng)域擁有廣泛的應(yīng)用前景，已被人工智能領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)期刊IEEE T-PAMI 2024年46卷第六期收錄，題為：Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural Layout Generation。
該研究成果在多個(gè)現(xiàn)實(shí)場景中有廣泛的應(yīng)用潛力。在建筑設(shè)計(jì)和規(guī)劃方面，通過自動(dòng)生成建筑布局，設(shè)計(jì)師可以在早期階段快速探索不同的設(shè)計(jì)方案，提高設(shè)計(jì)效率和創(chuàng)新性；在城市規(guī)劃方面，該技術(shù)可以輔助規(guī)劃者生成符合特定要求的城市建筑布局，考慮交通、綠化、公共設(shè)施等多種因素；在建筑施工和項(xiàng)目管理方面，自動(dòng)生成的布局圖可以輔助施工管理和監(jiān)督，確保施工按照設(shè)計(jì)圖紙進(jìn)行；在緊急救援和災(zāi)害響應(yīng)方面，災(zāi)害發(fā)生后，可快速生成受損建筑的布局圖以幫助救援人員更好地規(guī)劃救援行動(dòng)，評估結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，之于公域空間的管理有長遠(yuǎn)價(jià)值。
團(tuán)隊(duì)所提出GTGAN++在房屋布局生成方面的概覽
以下為論文原文摘錄。
圖約束的房屋生成問題是一種利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）生成符合特定圖結(jié)構(gòu)約束的房屋設(shè)計(jì)或布局的問題。在建筑和城市規(guī)劃領(lǐng)域，這種技術(shù)可以用于自動(dòng)生成滿足特定功能和美學(xué)要求的房屋設(shè)計(jì)。在該研究項(xiàng)目中，邵嶺博士及其團(tuán)隊(duì)提出了一種全新的Graph Transformer生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GTGAN），以端到端的方式學(xué)習(xí)有效的圖節(jié)點(diǎn)關(guān)系，以應(yīng)對頗具挑戰(zhàn)性的圖約束建筑布局生成任務(wù)。
?Graph Transformer編碼器：團(tuán)隊(duì)所提出的基于Graph Transformer的生成器包含一個(gè)全新的Graph Transformer編碼器，該編碼器在Transformer中結(jié)合了圖卷積和自注意力機(jī)制，以模擬連接和非連接圖節(jié)點(diǎn)的局部和全局交互。
?連接和非連接節(jié)點(diǎn)注意力機(jī)制：所提出的連接節(jié)點(diǎn)注意力（Connected Node Attention, CNA）和非連接節(jié)點(diǎn)注意力（Non-connected Node Attention, NNA）分別旨在捕獲輸入圖中連接節(jié)點(diǎn)和非連接節(jié)點(diǎn)的全局關(guān)系。
?圖建模模塊：所提出的圖建模塊Graph Modeling Block, GMB）旨在利用基于房屋布局拓?fù)涞木植宽旤c(diǎn)交互。
?基于節(jié)點(diǎn)分類的判別器：團(tuán)隊(duì)還提出了一種新的基于節(jié)點(diǎn)分類的判別器，以保留不同房屋組件的高級語義和區(qū)分節(jié)點(diǎn)特征。
?基于圖的循環(huán)一致性損失：為確�，F(xiàn)實(shí)和預(yù)測圖之間的相對空間關(guān)系，團(tuán)隊(duì)還提出了一種新的基于圖的循環(huán)一致性損失。
?自引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練方法：最后，團(tuán)隊(duì)提出了一種全新自引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練方法用于圖表示學(xué)習(xí)。這種方法涉及以較高的掩蔽比例（即40%）同時(shí)掩蔽節(jié)點(diǎn)和邊，并使用非對稱的圖中心自編碼器架構(gòu)進(jìn)行后續(xù)重建。
該方法顯著提高了模型的學(xué)習(xí)效率和速度。在實(shí)驗(yàn)階段，團(tuán)隊(duì)在三個(gè)公共數(shù)據(jù)集上對GTGAN進(jìn)行了測試，驗(yàn)證了其在房屋布局生成、房屋屋頂生成和建筑布局生成等任務(wù)中的有效性。通過客觀的量化評分和主觀的視覺真實(shí)性評估，證明了所提出方法相較于現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)越性。
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