중국 전통 건축의 AI 생성 이미지에 대한 디자인 변환 경로 설계

이 연구는 안정적 확산(Stable Diffusion, SD)을 기반으로 한 AI 생성 중국 전통 건축 이미지(SD Lora&Canny)에 대한 디자인 변환 모델을 소개합니다. 저순위 적응(Low-Rank Adaptation, Lora)과 엣지 검출 알고리즘(Canny)과 같은 매개변수화 기법을 통합함으로써, 이 모델은 중국 전통 건축의 건축 형상, 색소 요소, 장식 기호를 정밀하게 복원합니다. 베이징 드럼 타워를 실험 대상으로 하여, 통계 분석 소프트웨어(SPSS V28.0)를 사용하여 DALL-E, MidJourney, SD 및 SD Lora&Canny 모델로 생성된 건축 이미지에 대한 정량적 평가 및 비교 분석을 실시했습니다. 그 결과 SD Lora&Canny 모델이 복원 정확도 및 시각 충실도에서 전통적인 생성 도구보다 현저하게 우수함을 보여줍니다. 마지막으로, 이 연구는 SD Lora&Canny 모델을 적용하여 디지털 문화 제품인 AR 드럼과 종 타워 냉장고 자석을 생성하였으며, 디지털 문화 창작에서의 실제 응용을 보여주고 중국 전통 건축의 디지털 보존 및 전송에서 혁신적 잠재력을 검증하였습니다.