أساليب مدفوعة بالمعرفة ومبنية على نموذج الانتشار لتوليد واجهات المباني التاريخية: دراسة حالة لمساكن مينان التقليدية في الصين

تواجه الحفاظ على التشكيلات المعمارية التقليدية التاريخية تحديات متعددة الأبعاد، وأصبح الحاجة إلى تجديد الواجهات وتحديثها بارزًا بشكل متزايد. في عمليات التحديث والتجديد المعمارية التقليدية، غالبًا ما يكون تقييم Schemes التصميم ومكون إعادة التصميم مُستهلكًا للوقت والموارد. تستخدم الطريقة المدفوعة بالمعرفة مجموعة واسعة من موارد المعرفة، مثل الوثائق التاريخية والرسومات المعمارية والصور، والتي تُستخدم عادةً لتوجيه وتحسين حماية واستعادة وإدارة التراث المعماري. مؤخرًا، قدم ظهور تكنولوجيات المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGC) حلولاً جديدة لإنشاء الواجهات المعمارية، مما أضاف نموذج بحث جديد إلى خطط التجديد للأحياء التاريخية مع تنوع خياراته وفعاليته العالية. في هذه الدراسة، نقترح سير عمل يجمع بين Grasshopper وStable Diffusion: بدءًا من Grasshopper لتوليد رسومات خطية مختصرة، ثم استخدام ControlNet ونماذج التكيف ذات الرتبة المنخفضة (LoRA) لإنتاج صور لواجهات المعمارية التقليدية لمينان، مما يسمح للمصممين بمعاينة وتعديل تصميمات الواجهات بسرعة خلال تجديد التجمعات المعمارية التقليدية. تُظهر نتائج بحثنا الفهم الدقيق لـ Stable Diffusion وقدرته على التنفيذ فيما يتعلق بعناصر واجهات المباني، القادرة على توليد واجهات معمارية تقليدية إقليمية تلبي متطلبات المعماريين من حيث النمط والحجم والشكل استنادًا إلى الصور الحالية ووصف الطلبات، مما يكشف عن الإمكانات الهائلة للتطبيق في تجديد مجموعات العمارة التقليدية والأحياء التاريخية. يجب الإشارة إلى أن العلاقة بين الصور المعمارية المحددة والمطالبات ذات المصطلحات الملكية لا تزال تحتاج إلى مزيد من الإضافات بسبب قيود قاعدة البيانات. على الرغم من أن النموذج عادةً ما يُظهر أداءً جيدًا عند تدريبه على المباني الصينية التقليدية القديمة، إلا أن الدقة والوضوح للأجزاء الزخرفية الأكثر تعقيدًا لا تزال بحاجة إلى تحسين، مما يستدعي مزيدًا من الاستكشاف لحلول التعامل مع تفاصيل الواجهات في المستقبل.