Strukturlaşdırılmış semantik tərcümə, bu tədqiqatda Lingnan həyət bağlarının tarixi və məkan dizaynı biliklərini maşın öyrənməsi modelinin oxuya biləcəyi sabit etiket qatlarına çevirən bilik təqdimetmə üsuludur. Tədqiqatçılar 63 ənənəvi və müasir Lingnan bağ planını dövr üslubu, məkan quruluşu, təşkilatlanma forması, həyət tipi və tərkib elementləri olmaqla beş qatda kodlaşdırmış; rənglə kodlanmış planları strukturlaşdırılmış mətn promptları ilə uyğunlaşdıraraq Stable Diffusion 1.5 əsaslı modeli LoRA ilə incə tənzimləmiş və sahə sərhədi ilə məhdudlaşdırılmış bağ planları yaratmışdır.

Tədqiqatın əsas sualı yalnız “süni intellekt bağ planı çəkə bilərmi?” deyil. Əsas sual həyətlərin sayı, həyətlər arasındakı əlaqə və dominant landşaft tipi kimi regional dizayn biliklərinin açıq semantik etiketlərə çevrilməsinin generasiyanı həqiqətən daha idarəolunan edib-etməməsidir.

Məkan-prototip etiket ablasiyasında strukturlaşdırılmış qrup məkan quruluşu etiketində %78,8 dəqiqlik göstəricisinə çatdığı halda, yalnız element etiketlərindən istifadə edən nəzarət qrupu %19,4-də qalmışdır. Təşkilatlanma etiketində göstəricilər müvafiq olaraq %52,1 və %13,6-dır. Cütləşdirilmiş fərqlər 59,4 və 38,6 faiz bəndidir və hər iki fərq permutation və exact McNemar testlərində p < 0,001 səviyyəsindədir.

100 yaradılmış planın beş peşəkar dizayner tərəfindən qiymətləndirildiyi ikinci mərhələdə orta ballar məkan quruluşu üçün 0,79, həyət tipi üçün 0,80, ümumi prototip uyğunluğu üçün 0,72 və təşkilatlanma əlaqələri üçün 0,61 olmuşdur. Buna görə model həyət sayını və dominant landşaft tipini bir neçə həyət arasındakı incə topoloji əlaqələrdən daha sabit şəkildə yaratmışdır.

Rənglə kodlanmış element-sahə analizində də sistematik sapmalar müşahidə edilmişdir. Təlim planlarında tikililərin orta sahə payı %50,4 olduğu halda yaradılmış nəticələrdə %40,4; su sahəsi təlim nümunələrində %12,9 olduğu halda generasiyalarda %21,5-dir. Model böyük və fasiləsiz su səthləri yaratmağa meyl göstərmiş, incə sərhədlər tələb edən memarlıq elementlərini isə natamam təqdim etmişdir.

Tədqiqat güclü proof-of-concept təqdim etsə də, yalnız 63 nümunə ilə öyrədilmiş, kateqoriya paylanmaları balanssız qalmış və müstəqil held-out bağ halları ilə ümumi model performansı doğrulanmamışdır. Yaradılmış planlar erkən mərhələ dizayn alternativləridir; birbaşa tətbiq oluna bilən memarlıq layihələri və ya avtomatik tarixi bağ bərpaları kimi qiymətləndirilməməlidir.

Tədqiqatın həll etməyə çalışdığı əsas problem

Memarlıq və landşaft generasiyasında difuziya modelləri görüntü yaratmaqda güclüdür; lakin tarixi bir bağın kimliyini yalnız rəng, forma və ya ayrı-ayrı elementlərin mövcudluğu müəyyən etmir. Lingnan bağındakı məkan xarakteri; həyətlərin neçə ədəd olması, necə əhatələnməsi, bir-birinə hansı istiqamətdə bağlanması, hansı həyətin dominant olması, tikili ilə su və qaya kimi landşaft elementlərinin hansı iyerarxiyada təşkil edilməsi kimi əlaqələrdən formalaşır.

Generativ modelə yalnız “bina, su, bitki, qaya” yazmaq bu əlaqə məlumatını açıq şəkildə müəyyən etmir. Mənbə tədqiqatının çıxış nöqtəsi məhz budur: görünən obyekt siniflərini deyil, bağın əsasında duran məkan prototipini maşın tərəfindən emal edilə bilən hala gətirmək.

Mənbə üç tədqiqat sualı müəyyən edir: Lingnan bağ biliklərinin strukturlaşdırılmış etiketlərə necə çevrilə biləcəyi; bu məkan-prototip etiketlərinin modelin hədəf prototipə reaksiyasını yaxşılaşdırıb-yaxşılaşdırmadığı; və yaradılmış planların məkan prototipi ilə element tərkibi baxımından necə qiymətləndirilə biləcəyi.

Strukturlaşdırılmış Semantik Tərcümə Nədir və Nə Üçün Lazımdır?

Strukturlaşdırılmış semantik tərcümə, tarixi Lingnan bağ nəzəriyyəsindəki həyət vahidi, məkan quruluşu, təşkilatlanma forması, həyət tipi və tərkib elementləri kimi insan tərəfindən şərh olunan anlayışları sabit və təkrarlana bilən etiketlərə çevirərək eyni məlumatı verilərin etiketlənməsi, modelin şərtləndirilməsi və nəticələrin qiymətləndirilməsi mərhələlərində birgə istifadə edən üsuldur.

Verilənlər dəsti necə yaradıldı?

Tədqiqatçılar klassik ədəbiyyatdan, müasir tikilmiş əsərlərin planlarından və akademik nəşrlərdəki tədqiqat təsvirlərindən çoxmənbəli nümunə hovuzu yaratmışdır.

Birinci mərhələdə regional aidiyyət baxımından 122 Lingnan bağı saxlanılmışdır. İkinci mərhələdə planın oxunaqlılığı, həyətlərin əsas məkan vahidləri kimi müəyyən edilə bilməsi, əsas tikililərin və iri landşaft elementlərinin ayırd edilə bilməsi və sahə sərhədinin aydın olması tələb edilmişdir. Kritik sahələri çatışmayan, oxunaqlılığı zəif, təkrarlanan və ya sərhədi qeyri-müəyyən planlar çıxarılmış və 63 planlıq yekun verilənlər dəsti yaradılmışdır.

Planlar niyə rənglə kodlandı?

Mənbə planları miqyas, kağız ölçüsü, istiqamətlənmə və çertyoj ənənəsi baxımından fərqlidir. Modelin eyni vizual dili öyrənə bilməsi üçün bütün nümunələr təmizlənmiş, başlıq və izahlar çıxarılmış, nisbətləri pozulmadan 512 × 512 piksel kvadrat kətana mərkəzləşdirilmişdir.

Etibarlı şimal məlumatı olan nümunələrdə şimal yuxarı istiqamətləndirilmiş; istiqamət məlumatı etibarlı olmayan planlarda isə orijinal çertyojun yuxarı tərəfi standart istiqamət kimi saxlanılmışdır.

Plan elementləri iki əsas qrupda kodlanmışdır. Memarlıq elementləri salon/hall, yaşayış otağı, qüllə, bağ pavilyonu, üstüörtülü dəhliz və bölücü divardan; təbii elementlər isə su səthi, qaya düzümü, qazon, bitki örtüyü və daş döşəmədən ibarətdir.

Həyət vahidi necə müəyyən edildi?

Mənbədə həyət vahidi; bina, dəhliz, divar və ya məkanı müəyyən edən landşaft elementləri ilə əhatə olunan, əsas hissəsini açıq sahənin təşkil etdiyi və fərqləndirilə bilən landşaft mövzusu, baxış əlaqəsi və ya istifadə funksiyası daşıyan açıq məkan vahidi kimi müəyyən edilmişdir.

Əhatələnmə tam qapalı, üçtərəfli, L formalı, I formalı və ya landşaftla əhatələnmiş ola bilər. Çox kiçik işıq boşluqlarını müstəqil həyət saymamaq üçün əməliyyat hədləri də müəyyən edilmişdir: minimum kənar uzunluğu 3 m və təxminən minimum sahə 20 m²-dir. Sərhəd halları ayrıca ekspertlər tərəfindən qiymətləndirilmişdir.

Həyət tipləri

Mənbə dörd əməliyyat həyət tipindən istifadə edir. Flat courtyard, düz açıq səthlərin dominant olduğu və su və ya qaya elementinin aydın bir mərkəz yaratmadığı həyətdir. Water courtyard-da əsas landşaft nüvəsi sudur. Water–rock courtyard-da su və qaya birlikdə dominant səhnəni qurur. Rock courtyard-da qaya, yığma daş və ya qaya bağı dominantdır.

Mənbə Lingnan nəzəriyyəsindəki hill courtyard kateqoriyasını mövcud nümunələrdə nadir olması və yalnız plandan etibarlı şəkildə ayırd edilməsinin çətinliyi səbəbindən rock courtyard kateqoriyasına birləşdirmişdir.

Məkan quruluşu ilə təşkilatlanma forması eyni şey deyil

Məkan quruluşu, bağın tək, iki və ya üç və daha çox həyət vahidindən ibarət olduğunu göstərir. Təşkilatlanma forması isə birdən çox həyətin bir-birinə necə bağlandığını və əsas istiqamətlənmə oxuna görə necə yerləşdiyini izah edir.

Tədqiqatçılar müxtəlif formalı həyətləri müqayisə edilə bilən hala gətirmək üçün hər həyətin həndəsi mərkəzini müəyyən etmiş və əsas bağ istiqamətlənmə oxundan istinad kimi istifadə etmişdir.

Parallel təşkilatlanmada həyət mərkəzlərini birləşdirən xətt əsas oxa ümumiyyətlə perpendikulyardır; Table 3 əməliyyat qaydasını təxminən 90° ± 15° kimi verir. Serial təşkilatlanmada əlaqə əsas oxa təxminən paraleldir və məkan təcrübəsi öndən arxaya doğru irəliləyir. Staggered təşkilatlanma diaqonal, ofsetli və ya dönüşlü əlaqələri; composite təşkilatlanma isə birdən çox təşkilatlanma formasının eyni bağda birlikdə mövcudluğunu ifadə edir.

Beşqatlı structured prompt

Etiketlərin etibarlılığı necə yoxlanıldı?

Üç ekspert 63 bağın məkan quruluşu, təşkilatlanma forması və həyət tipi etiketlərini müstəqil şəkildə vermişdir. Yekun etiket səs çoxluğu ilə müəyyən edilmiş; fikir ayrılığı olduqda müəllif bir neçə mənbəni yoxlayaraq qərar vermişdir.

Niyə LoRA istifadə edildi?

63 plan sıfırdan böyük bir diffuziya modelini öyrətmək üçün kiçik verilənlər dəstidir. Low-Rank Adaptation (LoRA), əvvəlcədən öyrədilmiş modelin əsas çəkilərini böyük ölçüdə sabit saxlayaraq aşağı-ranklı öyrənilə bilən matrislər əlavə edir və daha az öyrədilə bilən parametr vasitəsilə müəyyən vizual sahəyə və şərtləndirmə dilinə uyğunlaşdırma aparmağa imkan verir.

Bu tədqiqatda LoRA, Stable Diffusion 1.5-i rənglə kodlanmış Lingnan bağ planlarına və onların structured prompt uyğunluqlarına adaptasiya etmək üçün istifadə edilmişdir.

Təlim parametrləri

Figure 11 və Figure 12 təlim addımı artdıqca loss dəyərinin ümumilikdə azaldığını və planların parçalanmış görünüşdən daha nizamlı, daha oxunaqlı quruluşa keçdiyini göstərir. Nəticələr təxminən 20 epoch/5040 step ətrafında sabitləşməyə başlamışdır; tədqiqatçılar buna baxmayaraq elementlərin ayırd edilməsi, sərhəd sabitliyi və struktur oxunaqlılığı baxımından 10.080-step modelini seçmişdir.

Sahə Sərhədi Generativ Modeldə Necə Qorundu?

Tədqiqat site-boundary görüntüsünü birbaşa maska kimi istifadə etməklə diffuziya modelinin yalnız müəyyən edilmiş ərazi sərhədi daxilində generasiya aparmasını təmin etmişdir; Canny və Lineart əsaslı ControlNet seçimləri mövcud verilənlər dəstində yenidən təlim aparılmadan elementlərin hizalanmaması və struktur pozulması yaratdığı üçün əsas iş axınında birbaşa boundary masking seçilmişdir.

ComfyUI generasiya parametrləri

Bu quruluşda mətn tipli structured prompt daxili düzəni və hədəf prototipi şərtləndirərkən site-boundary mask ümumi xarici sərhədi məhdudlaşdırır. Beləliklə modelin eyni vaxtda iki müxtəlif məlumat növü ilə yönləndirilməsi nəzərdə tutulur: “hansı tip məkan prototipi yaradılacaq?” sualını mətn etiketləri; “hansı fiziki sərhəd daxilində yaradılacaq?” sualını isə sərhəd maskası müəyyən edir.

Məkan-Prototip Etiketləri Generasiyanı Həqiqətən Yaxşılaşdırdı?

Bəli, tədqiqatın cütləşdirilmiş ablasion təcrübəsində məkan quruluşu və təşkilatlanma etiketlərini ehtiva edən structured prompt qrupu, eyni model, eyni sahə sərhədi, eyni random seed və eyni generasiya parametrləri istifadə edildikdə element-only qrupundan nəzərəçarpacaq dərəcədə daha yüksək hədəf-prototip uyğunluq göstəriciləri yaratmışdır; lakin qazanc həyət təşkilatlanmasında həyət sayına nisbətən daha məhduddur.

Ablasion təcrübəsinin dizaynı

Səkkiz hədəf məkan prototipi seçilmişdir: bir tək-həyətli prototip; serial, parallel və staggered formalarında üç iki-həyətli prototip; serial, parallel, staggered və composite formalarında dörd çox-həyətli prototip.

Hər prototip üçün 20 cütləşdirilmiş generasiya aparılmış və cəmi 160 cüt yaradılmışdır. Hər cüt iki çıxışdan ibarətdir:

• Structured group: Beşqatlı tam strukturlaşdırılmış semantik giriş.
• Element-only group: Məkan quruluşu və təşkilatlanma etiketləri çıxarılmış, digər şərtlər saxlanılmış giriş.

Hər cüt eyni LoRA modelindən, site-boundary maskasından, random seed-dən və generation parametrlərindən istifadə etmişdir. Beləliklə müqayisənin əsas dəyişəni məkan-prototip etiketlərinin olub-olmamasıdır.

Hit və unreadable nisbətlərinin hesablanması

Hər yaradılmış nəticə beş peşəkar dizayner tərəfindən hit = 1, non-hit = 0 və ya unreadable = −1 kimi qiymətləndirilmişdir. Beş ekspertin modal kateqoriyası hal səviyyəsində nəticə kimi götürülmüşdür.

Mənbə Equation (1):

\[ H_d^g= \frac{1}{N_{gd}} \sum_{i=1}^{N_{gd}}m_{id}^{g} \tag{1} \]

\(H_d^g\), qrup \(g\) və qiymətləndirmə ölçüsü \(d\) üçün hit nisbətidir. \(N_{gd}\), həmin ölçüdə uyğun nəticələrin sayını; \(m_{id}^{g}\) isə müvafiq halın hit olub-olmadığını göstərən ikili dəyişəni ifadə edir.

Mənbə Equation (2):

\[ U_d^g= \frac{1}{N_{gd}} \sum_{i=1}^{N_{gd}}u_{id}^{g} \tag{2} \]

\(U_d^g\), unreadable nisbətidir; \(u_{id}^{g}\) müvafiq nəticənin oxunmaz kimi təsnif edilib-edilmədiyini göstərir.

Ablasion nəticələri

Etibar intervalları 20.000 cütləşdirilmiş bootstrap resample ilə; permutation nəticələri 20.000 sign-flip resample ilə hesablanmışdır. Statistik analizdə unreadable nəticələr non-hit kimi qəbul edilmişdir.

Structured qrupun unreadable nisbəti məkan quruluşunda %2,5, təşkilatlanmada %6,4; element-only qrupunda isə müvafiq olaraq %5,6 və %14,3-dür.

Structured qrupun məkan quruluşu hit nisbətləri tək, iki və çox həyətli nümunələrdə müvafiq olaraq %75,0, %78,3 və %80,0-dır.

Model Həyətlər Arasındakı Təşkilatlanmanı Niyə Daha Zəif İdarə Edir?

Mənbə tədqiqatına görə həyət sayı və dominant landşaft tipi nisbətən aydın vizual sərhədlərə malik olduğu halda parallel, serial, staggered və composite təşkilatlanmalar həyətlərin nisbi mövqeyi, bağlantısı, əsas–ikinci dərəcəli iyerarxiyası və yerli əhatələnməsi kimi daha dərin topoloji əlaqələr tələb edir; kiçik və balanssız verilənlər dəsti ilə ikiölçülü rəng bloklu təqdimetmə bu əlaqələrin dəqiq öyrənilməsini məhdudlaşdırır.

Təşkilatlanma üzrə hit nisbətləri:

Bu dəyərlər bərabər verilən dəstəyinə malik siniflərin müqayisəsi deyil. Təlim verilənlər dəstində serial təşkilatlanma yalnız iki nümunə ilə təmsil olunur. Buna görə xüsusilə aşağı tezlikli siniflərin nəticələri mənbə tərəfindən kəşfiyyat xarakterli səviyyədə saxlanılmışdır.

Beş ekspertli prototip uyğunluq qiymətləndirməsi

Ablasion təcrübəsindən ayrıca olaraq 100 structured-group nümunəsi müxtəlif məkan quruluşlarını, təşkilatlanma formalarını və həyət tiplərini əhatə edəcək şəkildə təbəqəli seçmə ilə seçilmişdir.

Beş peşəkar dizayner hər nəticəni dörd ölçüdə müstəqil qiymətləndirmişdir:

Relevant = 1, partially relevant = 0,5 və irrelevant = 0 kimi qiymətləndirilmişdir.

Nümunənin müəyyən ölçü üzrə beş ekspert ortalaması:

\[ S_{id}= \frac{1}{J} \sum_{j=1}^{J}s_{idj}, \qquad J=5 \tag{3} \]

Nümunənin mürəkkəb balı isə dörd qiymətləndirmə ölçüsünün ortalamasıdır:

\[ S_i= \frac{1}{D} \sum_{d=1}^{D}S_{id} \tag{4} \]

Mənbədə \(D=4\)-dür. Beş qiymətləndiricinin orta balları üçün inter-rater reliability ICC(2,5) = 0,68 olaraq müəyyən edilmişdir.

Təşkilatlanma balının ən aşağı və paylanmasının ən geniş olması ablasion təcrübəsindəki eyni əsas problemə işarə edir: model “neçə həyət?” və “hansı dominant landşaft?” suallarına “bu həyətlər bir-birinə dəqiq necə bağlanır?” sualından daha sabit cavab verir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat axınının tamamı

Element-sahə nisbəti necə hesablandı?

Yaradılmış planlarda modelin rəngləri təlim verilənlərindəki dəqiq RGB kodlarından yayına bildiyi üçün mənbə birbaşa RGB bərabərliyindən istifadə etməmişdir. Xüsusi Python 3.14.3 skripti, NumPy 2.4.6 və Pillow 12.2.0 istifadə edilərək piksellər CIE Lab rəng məkanına çevrilmiş və ən yaxın palitra rəngi ilə ΔE*ab rəng fərqi hesablanmışdır.

ΔE*ab ≤ 25 olan piksel ən yaxın element sinfinə təyin edilmiş; həddin xaricindəki piksel noise kimi qəbul edilmişdir.

Mənbə Equation (5):

\[ p_k= \frac{N_k} {\sum_i N_i} \tag{5} \]

Burada \(p_k\), element sinfi \(k\)-nın etibarlı element sahəsi daxilindəki nisbətidir. \(N_k\), sinif \(k\)-ya təyin edilmiş piksel sayıdır. Məxrəcdəki \(\sum_i N_i\), fon və noise çıxarıldıqdan sonra bütün etibarlı element piksellərinin cəmidir. Tənlik ölçüsüz nisbət verir.

Mənbə həmçinin yaradılmış görüntülərdə piksellərin təxminən %3-nin rəng sürüşməsi səbəbindən heç bir element sinfinə təyin edilə bilmədiyini, əl ilə kodlanmış təlim nümunələrində isə bu nisbətin %1-dən aşağı olduğunu bildirir.

Bu iki nəticə bir-biri ilə qarışdırılmamalıdır: “etibarlı element pixel coverage” görüntünün nə qədər hissəsinin tanına bilən element sinifləri ilə örtüldüyünü; təsnif edilə bilməyən təxminən %3 isə rəng kodlarının hədəf palitradan nə qədər yayındığını göstərir.

Bina niyə az, su niyə çox yaradıldı?

Mənbənin müzakirəsində bunun mümkün səbəbi qrafik təqdimetmənin xüsusiyyəti ilə əlaqələndirilmişdir. Su adətən böyük, fasiləsiz rəng sahəsidir və diffuziya modeli üçün sintez etmək daha asandır. Bina, divar və bənzər memarlıq komponentləri isə incə və dəqiq sərhədlər tələb edir.

Bina sahəsindəki çatışmazlıq yalnız kəmiyyət kompozisiya problemi deyil. Memarlıq sərhədləri həyətin əhatələnməsini müəyyən etdiyinə görə tikililərin natamam və ya bulanıq olması həyət iyerarxiyasının və təşkilatlanma əlaqələrinin də zəifləməsinə səbəb ola bilər.

Təmsilçi hallar nə göstərdi?

Mənbə Figure 16-da təlim paylanması daxilində dörd nümunəni araşdırır: Qinghui Garden, Qunxing Thatched Cottage, Beiyuan Restaurant və Panxi Restaurant.

Beiyuan Restaurant-ın iki-həyətli parallel skeleti generasiyalarda nisbətən aydın şəkildə yenidən qurulmuşdur.

Qunxing Thatched Cottage-ın iki-həyətli staggered quruluşu bəzi nümunələrdə müşahidə olunsa da, həyət sərhədləri daha qeyri-müəyyəndir.

Qinghui Garden və Panxi Restaurant-ın çox-həyətli composite generasiyalarında birdən çox həyət və əsas su səhnələri yaranmış; lakin həyət iyerarxiyası və yerli əhatələnmə orijinal planlara nisbətən sadələşmişdir.

Bəzi nəticələrdə böyüdülmüş su sahələrinin və zəif memarlıq ifadəsinin müşahidə olunması Table 10-dakı “su çox / bina az” kəmiyyət nəticəsi ilə eyni istiqamətdədir.

Bu Nəticələr Modelin Görmədiyi Lingnan Bağlarında Ümumiləşdiyini Sübut Edirmi?

Xeyr. Təlim bütün 63 plandan aparılmış, Figure 16-dakı təmsilçi nümunələr mənbə tərəfindən açıq şəkildə in-distribution kimi müəyyən edilmiş və tədqiqat müstəqil held-out bağ hallarında sistematik ümumi performans testi təqdim etməmişdir; müəlliflər held-out cases və cross-type experiments işlərini gələcəyə saxladıqları üçün mövcud nəticələr nəzarətli proof-of-concept uğuru kimi şərh edilməlidir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

Lingnan bağ nəzəriyyəsindəki bəzi məkan anlayışları açıq və yoxlanıla bilən semantik etiketlərə çevrilə bilər.

Structured spatial-prototype etiketləri element-only promptlarla müqayisədə hədəf həyət quruluşuna və təşkilatlanma formasına reaksiyanı nəzərəçarpacaq dərəcədə artırmışdır.

Həyət sayı və dominant landşaft tipi çoxsaylı həyətlərin dəqiq nisbi mövqeləri və iyerarxik əlaqələrindən daha sabit şəkildə yaradılmışdır.

Site-boundary maskası mövcud təcrübə şəraitində ümumi plan sərhədinin qorunmasında faydalı olmuşdur.

Rənglə kodlanmış element nisbətləri bəzi siniflərdə təlim verilənlərinə yaxınlaşır, lakin bina və su kompozisiyasında sistematik sapmalar mövcuddur.

Eyni semantik təriflərin verilənlərin kodlaşdırılması, generasiyanın şərtləndirilməsi və nəticələrin qiymətləndirilməsində istifadə edilməsi model səhvlərinin hansı məkan səviyyəsində meydana çıxdığını daha izlənə bilən etmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

Modelin bütün Lingnan bağ tiplərində yüksək dəqiqliklə ümumiləşdiyi sübut edilməmişdir.

Model tam memarlıq layihələndirmə sistemi deyil.

Yaradılmış 512 × 512 rəng bloklu planlar tikintiyə hazır texniki layihələr deyil.

Məkan funksiyası, əlçatanlıq, şaquli təşkilatlanma, material, daşıyıcı sistem və istifadəçi təcrübəsi mövcud qiymətləndirmə sistemində hərtərəfli doğrulanmamışdır.

Üsul avtomatik tarixi abidə bərpası deyil.

Su və bina sahə nisbətlərinin təlim paylanmasına yaxınlaşması təkbaşına memarlıq dəqiqliyinin və ya mədəni autentikliyin sübutu deyil.

Statistik baxımdan güclü ablasion fərqi modelin təlim paylanmasından kənardakı yeni bağlarda eyni performansı göstərəcəyinə zəmanət vermir.

Bu Sistem Tarixi Lingnan Bağlarını Avtomatik Bərpa Edə Bilərmi?

Xeyr. Tədqiqatın adaptiv yenidən qurma ssenarisi yalnız konseptual dizayn-dəstək təklifidir; mənbə bunu eksperimental olaraq doğrulanmış avtomatik bərpa üsulu kimi təqdim etmir və tarixi sənədlərin, sahə araşdırmasının, irs dəyəri analizinin və peşəkar dizayn qərarının əvəzolunmaz olduğunu açıq şəkildə bildirir.

Yeni bağ dizaynında mümkün rolu

Yeni Lingnan bağlarında dizayner sahə sərhədini və hədəf məkan prototipini müəyyən edən etiketləri sistemə verərək erkən mərhələdə alternativ planlar yarada bilər. Mənbənin mövcud nəticələrinə görə bu yanaşma xüsusilə həyət sayı və dominant bağ tipi üçün təşkilatlanma detallarına nisbətən daha etibarlıdır.

Beləliklə generasiya peşəkarın yerinə yekun qərar verən alət deyil; dizayn seçimlərini genişləndirən və prototip əlaqələrini görünən edən erkən mərhələ dəstək sistemi kimi qəbul edilir.

Mövcud bağların adaptiv yenidən qurulması

Mənbə Figure 17-də mövcud bağın tarixən dəstəklənən prototiplərlə müqayisə edilməsi, pozulmuş həyət iyerarxiyasının və ya tikili–landşaft nisbətlərinin müəyyənləşdirilməsi və mövcud sahə sərhədi daxilində alternativ yenidən təşkil ideyalarının yaradılmasını təklif edir.

Bu ssenari məqalənin eksperimental qiymətləndirmə əhatəsinə daxil edilməmişdir.

Tədqiqatın əsas məhdudiyyətləri

Kiçik verilənlər dəsti: Təlim yalnız 63 planla aparılmışdır.

Sinif balanssızlığı: Serial təşkilatlanma iki, rock courtyard etiketi üç nümunə ilə təmsil edilir.

İkiölçülü abstraksiya: Rəng bloklu plan təqdimetməsinin üstünlüyü standartlaşdırmadır; əvəzində real miqyas, memarlıq sərhəd detalları, material, şaquli əlaqə və məkan təcrübəsi məlumatları sıxlaşdırılır.

Təşkilatlanma nəzarəti: Çoxsaylı həyət əlaqələrini idarə etmək həyət sayı və dominant landşaft tipini idarə etməkdən daha çətindir.

Qiymətləndirmə əhatəsi: Funksional təşkilatlanma, spatial adjacency, accessibility, şaquli əlaqələr və məkan təcrübəsi hələ tədqiqatın icra edilə bilən qiymətləndirmə meyarlarına daxil deyil.

Ümumiləşdirmə: Müstəqil held-out hal qiymətləndirməsi təqdim edilmir.

Tətbiq doğrulaması: Yeni bağ və adaptive restructuring istifadə ssenariləri sahə/layihə təcrübələri ilə doğrulanmamışdır.

Gələcək tədqiqatlar

Mənbə gələcək işləri dörd əsas ox üzrə müəyyən edir: verilənlər, təqdimetmə, nəzarət və qiymətləndirmə.

Verilənlər səviyyəsində real bağların sayının artırılması və aşağı tezlikli məkan prototiplərini dəstəkləmək üçün ekspert tərəfindən doğrulanmış sintetik verilənlər artırımı təklif olunur.

Təqdimetmə və nəzarət səviyyəsində həyət vahidlərinin, adjacency, nisbi mövqe, enclosure və iyerarxik əlaqələrin graph structures və ya hierarchical semantics şəklində kodlanması təklif edilir.

Qiymətləndirmə tərəfində space syntax hesablamasının, maşın öyrənməsi klasterləşdirməsinin və perceptual validation üsullarının mövcud prototip və element nisbəti qiymətləndirməsinə əlavə olunması təklif edilir.

Label granularity, relational-control accuracy və generative diversity arasındakı tarazlıq held-out hallar və cross-type təcrübələri ilə sınaqdan keçirilməlidir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Structured Semantic Translation and Diffusion-Based Generation of Lingnan Courtyard Garden Spatial Layouts: A Multi-Level Evaluation Framework

Müəlliflər: Yanghao Luo; Zhenhui Zhang; Yiyang Huang.

Məsul müəllif: Zhenhui Zhang.

Qurumlar: School of Architecture, South China University of Technology, Guangzhou, China; School of Civil Engineering and Architecture, Wuyi University, Nanping, China.

Jurnal: Buildings.

Nəşriyyat: MDPI.

Biblioqrafik qeyd: Buildings, 2026, 16(17), Article 3549.

DOI: 10.3390/buildings16173549.

Nəşr prosesi: Qəbul edilib 7 avqust 2026; düzəliş 29 avqust 2026; qəbul 1 sentyabr 2026; nəşr 7 sentyabr 2026.

Mənbə tipi: Resenziyalı və nəşr olunmuş generativ memarlıq/landşaft dizaynı, maşın öyrənməsi və ekspert qiymətləndirməsi tədqiqatı; nəzəriyyə əsaslı proof-of-concept.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Əsas verilənlər dəsti: 63 Lingnan həyət bağı planı; 25 ənənəvi və 38 müasir nümunə.

Verilənlərin təqdimatı: 512 × 512 px normallaşdırılmış rənglə kodlanmış plan + beşqatlı structured prompt.

Semantik qatlar: Dövr üslubu, məkan quruluşu, təşkilatlanma forması, həyət tipi və tərkib elementləri.

Əsas model: stable-diffusion-v1-5-pruned.

Fine-tuning: LoRA; rank/alpha 32/32; AdamW8bit; U-Net learning rate 5 × 10⁻⁵; text encoder learning rate 1 × 10⁻⁵; batch size 2; 40 epoch; ümumi 10.080 step.

Generasiya mühiti: ComfyUI frontend 1.34.9; LoRA weight 1,25; Euler sampler; 32 step; CFG scale 7; 512 × 512 generasiya.

Boundary control: Site-boundary image mask.

Ablasion: Səkkiz hədəf prototip × 20 cütləşdirilmiş generasiya = 160 paired unit; structured və element-only şərtlər.

Ekspert sayı: Ablasion və relevance qiymətləndirmələrində beş peşəkar dizayner; təlim etiketləmə/kodlaşdırma etibarlılığında üç ekspert.

Statistika: 20.000 paired bootstrap resample; 20.000 sign-flip paired permutation; exact McNemar test; Fleiss’ κ; ICC(2,5).

Əsas ablasion nəticəsi: Structured qrup məkan quruluşu hit %78,8 və təşkilatlanma hit %52,1; element-only qrup %19,4 və %13,6.

Əsas ekspert qiymətləndirməsi nəticəsi: Quruluş 0,79; tip 0,80; təşkilatlanma 0,61; ümumi uyğunluq 0,72; mürəkkəb orta 0,73.

Element analizi: Python 3.14.3, NumPy 2.4.6, Pillow 12.2.0; CIE Lab və ΔE*ab ≤ 25 təsnifat həddi.

Əsas kompozisiya sapmaları: Bina −10,0 faiz bəndi; su +8,6 faiz bəndi.

Verilənlərin əlçatanlığı: Təlim verilənlər dəsti GitHub-da Yhao-L/Lingnan-Courtyard-Dataset deposunda açıq şəkildə yayımlanmışdır.

Maliyyələşdirmə: Natural Science Foundation of Fujian Province, Grant 2024J01913.

Etika komitəsi: Ekspertlərin yalnız anonim yaradılmış plan görüntülərini əvvəlcədən müəyyən edilmiş meyarlarla qiymətləndirməsi və şəxsi/həssas məlumat toplanmaması səbəbindən etika komitəsinin təsdiqi zəruri hesab edilməmişdir.

Məlumatlandırılmış razılıq: İştirak edən bütün ekspertlərdən alınmışdır.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər maraqların toqquşması bildirməmişdir.

Süni intellektdən istifadə bəyanatı: Müəlliflər tədqiqat hazırlanarkən ChatGPT GPT-5 seriyasından dil redaktəsi və tərcümə dəstəyi üçün istifadə etdiklərini; nəticəni nəzərdən keçirib redaktə etdiklərini və nəşr məzmununun məsuliyyətini üzərlərinə götürdüklərini bildirmişdir.

Müəllif töhfələri: Yanghao Luo: konseptuallaşdırma, metod, formal analiz, tədqiqat, verilənlərin kurasiyası, vizuallaşdırma və ilk qaralama. Yiyang Huang: proqram təminatı və doğrulama. Zhenhui Zhang: nəzərdən keçirmə/redaktə, nəzarət və layihə idarəetməsi.

Əsas metodoloji məhdudiyyət: Təlim dəsti kiçik və balanssızdır; qiymətləndirmələr modelin məkan-prototip nəzarətini dəstəkləyir, lakin müstəqil held-out bağ hallarında ümumi model performansı doğrulanmamışdır. İkiölçülü rəng bloklu təqdimetmə funksiya, material, şaquli məkan və təcrübəyə əsaslanan məkan keyfiyyətlərinin hamısını daşımır.

Müəllif hüququ və təkrar istifadə qeydi: Məqalə CC BY lisenziyalıdır. Bununla belə məqalədəki bəzi mənbə planları, tədqiqat görüntüləri və rəsmi xəritə bazaları üçüncü tərəf materiallarından törəmişdir. Verianla görüntülərində bu materialları piksel səviyyəsində təkrar istifadə etmək əvəzinə mənbədə müəyyən edilən elmi əlaqələrin müstəqil sxemlər və mənbə-verili qrafiklərlə yenidən qurulmasına üstünlük verilməlidir.