Renderizações visuais realistas de cenários de design de ruas são essenciais para o envolvimento público no planejamento de transporte ativo. Abordagens tradicionais são intensivas em mão de obra, dificultando a deliberação coletiva e a tomada de decisão colaborativa. Embora o design generativo assistido por IA mostre potencial transformador ao permitir a criação rápida de cenários de design, abordagens generativas existentes normalmente requerem grandes quantidades de dados de treinamento específicos do domínio e lutam para permitir variações espaciais precisas de design/configuração em cenas complexas de visualização de ruas. Apresentamos um sistema multi-agente que edita e redesenha instalações para bicicletas diretamente em imagens de visualização de ruas do mundo real. A estrutura integra localização de faixas, otimização de prompts, geração de design e avaliação automatizada para sintetizar designs realistas e contextualmente apropriados. Experimentos em diversos cenários urbanos demonstram que o sistema pode se adaptar a geometrias de estradas e condições ambientais variadas, produzindo consistentemente resultados visualmente coerentes e em conformidade com as instruções. Este trabalho estabelece uma base para a aplicação de pipelines multi-agentes no planejamento de infraestrutura de transporte e design de instalações.
Wang et al. (Sex,) estudaram esta questão.