[发明专利]一种基于条件卷积的建筑布局生成方法、装置及介质

说明书

本发明公开了一种基于条件卷积的建筑布局生成方法、装置及介质，其中方法包括：获取建筑布局图，对所述建筑布局图进行预处理，编码器根据预处理后的建筑布局图获取低维噪声；将建筑边界图输入生成器，根据建筑边界图获取条件卷积核；在生成器中，将低维噪声与条件卷积核进行条件卷积运算，直到生成的建筑布局设计图。本发明使用基于条件卷积的方法来进行建筑布局生成，将建筑边界图添加进条件卷积做调制信息，提高生成的建筑布局图质量，更好地满足建筑布局规范。本发明可广泛应用于建筑布局设计和图像自动生成的交叉领域。

技术领域

本发明涉及建筑布局设计和图像自动生成的交叉领域，尤其涉及一种基于条件卷积的建筑布局生成方法、装置及介质。

背景技术

传统建筑师设计建筑布局主要依靠个人经验进行手工画图设计，费时费力且非常依赖于专业知识。深度学习技术的发展使得计算机可以自动学习规范化生成图像的流程，自动学习建筑设计的规范，进而取代建筑师的繁琐设计过程，省时省力。

已有的建筑布局生成算法可大致分为两类：非深度方法和深度方法。非深度方法包括基于随机森林回归器的方法、混合整数二次规划方法和贝叶斯网络等等，这些方法不需要较大的算力支持，但是生成效果欠佳，生成的建筑布局大多不符合建筑规范。深度方法可以分为基于传统CNN的多步骤生成方法、基于pix2pix的方法等等，目前由于网络结构优化不足，建筑布局生成的效果较差，会出现大面积模糊以及房间分类不清晰问题。

发明内容

为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种基于条件卷积的建筑布局生成方法、装置及介质。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于条件卷积的建筑布局生成方法，包括以下步骤：

获取建筑布局图，对所述建筑布局图进行预处理，编码器根据预处理后的建筑布局图获取低维噪声；

将建筑边界图输入生成器，根据建筑边界图获取条件卷积核；

在生成器中，将低维噪声与条件卷积核进行条件卷积运算，直到生成的建筑布局设计图。

进一步地，所述建筑布局图Ir为色块图，建筑布局图Ir中采用不同颜色来表示不同房间区域；

所述获取建筑布局图，对所述建筑布局图进行预处理，编码器根据预处理后的建筑布局图获取低维噪声，包括：

将所述建筑布局图Ir按照预设比例进行伸缩，并进行张量化和归一化操作，获得预处理后的建筑布局图；

将预处理后的建筑布局图输入编码器E，计算获得建筑布局图的噪声均值mean和偏差var；

将噪声均值mean和偏差var进行重参数化，获得低维噪声z；

编码器E的输入输出公式如下：

z＝E(I_r)

式中，I_r为真实建筑布局图，z为噪声。

低维噪声z的具体计算公式如下：

mean＝Conv₁(I_r)

var＝Conv₂(I_r)

z＝n*e^0.5*var+mean

式中，Conv1和Conv2为卷积操作，n为白噪声。

进一步地，所述将建筑边界图输入生成器，根据建筑边界图获取条件卷积核，包括：

在生成器G中，采用下采样的降维卷积网络提取建筑边界图Ib的特征信息，获得不同尺度的特征图；