摘 要
随着人工智能技术的快速发展，其在建筑设计领域的应用逐渐成为研究热点。本研究旨在探讨人工智能在建筑形态生成中的创新应用，通过结合深度学习算法与建筑设计理论，为复杂形态设计提供新的可能性。研究背景基于当前建筑设计中形态生成依赖于传统参数化工具的局限性，以及人工智能在数据驱动设计方面的潜在优势。研究采用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等深度学习模型，结合建筑学的基本原则与美学规律，构建了一套智能化建筑形态生成系统。该系统能够根据输入条件（如功能需求、场地环境等）自动生成多样化的建筑形态方案，并支持设计师进行交互式调整与优化。实验结果表明，所提出的方法不仅能够显著提升设计效率，还能生成具有高度创意和适应性的建筑形态，超越传统设计方法的限制。研究结论指出，人工智能在建筑形态生成中的应用具有广阔前景，特别是在复杂形态探索与多目标优化方面表现出显著优势。
关键词
人工智能；建筑形态生成；深度学习；生成对抗网络
目 录
1 绪论 1
1.1 人工智能与建筑形态生成的背景 1
1.2 研究人工智能在建筑形态生成中的意义 1
1.3 国内外研究现状分析 2
2 人工智能技术在建筑形态生成中的基础理论 2
2.1 建筑形态生成的核心概念 2
2.2 人工智能技术的基本原理 3
2.3 深度学习在建筑形态生成中的应用 3
2.4 数据驱动的建筑设计方法 3
2.5 技术与设计的融合路径 3
3 人工智能在建筑形态生成中的创新实践 4
3.1 参数化设计与 4
3.2 基于生成对抗网络的形态探索 4
3.4 虚拟现实与 5
3.5 创新案例分析与评价 6
4 人工智能在建筑形态生成中的挑战与未来趋势 7
4.1 技术局限性与解决方案 7
4.2 设计师角色的转变与适应 7
4.3 数据质量对生成效果的影响 8
4.4 法律伦理问题的探讨 8
4.5 未来发展趋势预测 9
5 结论 10
参考文献 11
致 谢 12
