DOI：10.13905/j.cnki.dwjz.2022.12.002基于CGAN的居住区景观功能平面生成方法GENERATIVEDESIGNMETHODOFLANDSCAPEFUNCTIONALLAYOUTINRESIDENTIALAREASBASEDONCONDITIONALGENERATIVEADVERSARIALNETS曲广滨，薛博洋（哈尔滨工业大学建筑学院，寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室，哈尔滨150001）QUGuangbin,XUEBoyang（SchoolofArchitecture,HarbinInstituteofTechnology,KeyLaboratoryofColdRegionUrbanandRuralHumanSettlementEnvironmentScienceandTechnology,MinistryofIndustryandInformationTechnology,Harbin150001,China）【摘要】在居住区景观方案设计过程中方案需要满足设计规范的要求，这使设计师往往需要对方案进行反复的修改，导致设计效率较低。文中以深度学习为切入点，基于CGAN构建居住区景观功能平面生成设计方法，其中包括数据集制作、CGAN模型构建和生成图像的验证。结果表明该方法生成的方案绿地率在37%以上，大寒日2h以上日照的绿地占比在54%以上，可以满足设计规范要求。模型训练完成后，可以在3s内生成多个居住区景观功能平面方案。该方法可以为设计师提供多方案比对的参考，减少方案因不满足规范而做出的修改，从而提高居住区景观设计效率和质量。【关键词】风景园林；居住区景观设计；验证评价【中图分类号】TU984.12【文献标志码】A【文章编号】1001-6864（2022）12-0005-05Abstract：Residentiallandscapedesignaresubjectedtotherequirementsofdesignspecifications,whichmakesde⁃signersoftenmodifythedesignrepeatedly,resultinginlowdesignefficiency.Takingdeeplearningasthestartingpoint,thedesignmethodofresidentiallandscapefunctionallayoutgenerationisestablished.Themethodisbasedonconditionalgenerativeadversarialnets(CGAN),includingdatasetproduction,CGANmodelconstruction,andverifi⁃cationofgeneratedimages.Theresultsshowthatthegreenspacerateofthelayoutgeneratedbythemethodismorethan37%,andthegreenspaceexposedtosunshineformorethan2hingreatcolddaysformorethan54%,whichmeetstherequirementsofdesignspecifications.Within3s,residentiallandscapedesignsaregeneratedaftertrainingthemodules.Thismethodmayprovidethereferencefordesignerstocomparemultiplelandscapefunctionallayouts,andreducethemodificationofthedesignduetotheinconsistencywiththespecific...
