Generative AI for Architectural Façade Design: Measuring Perceptual Alignment Across Geographical, Objective, and Affective Descriptors
Notice bibliographique
Résumé
Generative AI is increasingly applied in architectural research, from automated ideation and reshaping design workflows to design education. Despite the increasing realism of synthetic imagery, several research gaps remain including alignment, plausibility, explainability, and control. This study focuses on alignment with human perceptions, specifically examining how synthetic architectural façade imagery aligns with geographical, objective, and affective text descriptors. We propose a pipeline that applies a Latent Diffusion Model to generate façade images and then evaluate this alignment through both AI-based and human-based evaluations. The results reveal that while images generated with geographical prompts are notably aligned, they also show clear biases. The results also reveal that images synthesised from objective descriptors (e.g., angular/curvy) are more aligned with human perceptions than affective descriptors (e.g., utopian/dystopian). These initial results highlight the opportunities and limits of current generative AI models, hinting at data biases and the potential lack of embodied understanding to grasp the complexity in experiencing architecture. Limitations of the study remain. Future work can expand on exploring cultural biases and semantic overlaps, and in testing more advanced embodied AI models and methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».