Tuzilmaviy semantik tarjima, ushbu tadqiqotda Lingnan hovli bogʻlarining tarixiy va makoniy dizayn bilimlarini mashinaviy oʻrganish modeli oʻqiy oladigan barqaror yorliq qatlamlariga aylantiruvchi bilimni ifodalash usulidir. Tadqiqotchilar 63 ta anʼanaviy va zamonaviy Lingnan bogʻi rejasini davr uslubi, makoniy tuzilma, tashkil etish shakli, hovli turi va tarkibiy elementlar kabi besh qatlamda kodlagan; rang bilan kodlangan rejalarni tuzilmaviy matn promptlari bilan juftlab, Stable Diffusion 1.5 asosidagi modelni LoRA yordamida nozik sozlagan va sayt chegarasi bilan cheklangan bogʻ rejalarini yaratgan.

Tadqiqotning asosiy savoli faqat “sunʼiy intellekt bogʻ rejasini chiza oladimi?” emas. Asosiy savol hovlilar soni, hovlilar oʻrtasidagi munosabat va ustun landshaft turi kabi mintaqaviy dizayn bilimlarini aniq semantik yorliqlarga aylantirish generatsiyani haqiqatdan ham koʻproq boshqariladigan qiladimi, degan masaladir.

Makoniy-prototip yorliqlari ablyatsiyasida tuzilmaviy guruh makoniy tuzilma yorligʻida %78,8 moslik darajasiga erishgan boʻlsa, faqat element yorliqlaridan foydalangan nazorat guruhi %19,4 darajada qolgan. Tashkil etish yorligʻida ko‘rsatkichlar mos ravishda %52,1 va %13,6. Juftlangan farqlar 59,4 va 38,6 foiz punktini tashkil etadi va har ikkala farq ham permutation hamda exact McNemar testlarida p < 0,001 darajasidadir.

100 ta yaratilgan reja besh professional dizayner tomonidan baholangan ikkinchi bosqichda oʻrtacha ballar makoniy tuzilma uchun 0,79, hovli turi uchun 0,80, umumiy prototip mosligi uchun 0,72 va tashkil etish munosabatlari uchun 0,61 boʻlgan. Shuning uchun model hovlilar soni va ustun landshaft turini bir nechta hovli oʻrtasidagi nozik topologik munosabatlarga qaraganda barqarorroq yaratgan.

Rang bilan kodlangan element-maydon tahlilida ham tizimli ogʻishlar kuzatilgan. Oʻquv rejalarida binolarning oʻrtacha maydon ulushi %50,4 boʻlsa, yaratilgan natijalarda %40,4; suv maydoni oʻquv namunalarida %12,9 boʻlsa, generatsiyalarda %21,5 boʻlgan. Model katta va uzluksiz suv yuzalarini yaratishga moyillik koʻrsatgan, nozik chegaralar talab qiladigan meʼmoriy elementlarni esa yetarli ifodalamagan.

Tadqiqot kuchli proof-of-concept taqdim etsa-da, faqat 63 ta namuna bilan oʻqitilgan, kategoriya taqsimotlari nomutanosib boʻlib qolgan va mustaqil held-out bogʻ holatlari bilan umumiy model ishlashi tasdiqlanmagan. Yaratilgan rejalar dastlabki bosqich dizayn variantlaridir; ularni bevosita amalga oshiriladigan meʼmoriy loyihalar yoki avtomatik tarixiy bogʻ restavratsiyalari sifatida baholash mumkin emas.

Tadqiqot hal qilishga urinayotgan asosiy muammo

Meʼmoriy va landshaft generatsiyasida diffuziya modellari tasvir yaratishda kuchli; biroq tarixiy bogʻning oʻziga xosligini faqat rang, shakl yoki alohida elementlarning mavjudligi belgilamaydi. Lingnan bogʻidagi makoniy xarakter hovlilarning nechta ekani, qanday oʻralgani, bir-biri bilan qaysi yoʻnalishda bogʻlangani, qaysi hovli ustunligi, bino bilan suv va tosh kabi landshaft elementlarining qanday iyerarxiyada joylashtirilgani kabi munosabatlardan tashkil topadi.

Generativ modelga faqat “bino, suv, oʻsimlik, tosh” deb yozish ushbu munosabatli maʼlumotni aniq tavsiflamaydi. Manba tadqiqotning boshlangʻich nuqtasi aynan shudir: koʻrinadigan obyekt sinflarini emas, bogʻning asosida yotuvchi makoniy prototipni mashina qayta ishlay oladigan holga keltirish.

Manba uch tadqiqot savolini belgilaydi: Lingnan bogʻi bilimlarini tuzilmaviy yorliqlarga qanday oʻgirish mumkinligi; ushbu makoniy-prototip yorliqlari modelning maqsad prototipga javobini yaxshilaydimi; va yaratilgan rejalarni makoniy prototip hamda element tarkibi jihatidan qanday baholash mumkinligi.

Tuzilmaviy Semantik Tarjima Nima va Nima Uchun Kerak?

Tuzilmaviy semantik tarjima tarixiy Lingnan bogʻi nazariyasidagi hovli birligi, makoniy tuzilma, tashkil etish shakli, hovli turi va tarkibiy elementlar kabi inson tomonidan talqin qilinadigan tushunchalarni barqaror va takrorlanadigan yorliqlarga aylantirib, ayni maʼlumotni maʼlumotlarni yorliqlash, modelni shartlantirish va natijalarni baholash bosqichlarida birgalikda ishlatadigan usuldir.

Maʼlumotlar toʻplami qanday yaratildi?

Tadqiqotchilar klassik adabiyotlardan, zamonaviy qurilgan obyektlar rejalaridan va akademik nashrlardagi tadqiqot tasvirlaridan ko‘p manbali namunalar havzasini yaratgan.

Birinchi bosqichda mintaqaviy mansublik bo‘yicha 122 ta Lingnan bogʻi saqlab qolingan. Ikkinchi bosqichda rejaning oʻqiluvchanligi, hovlilarni asosiy makoniy birlik sifatida aniqlash mumkinligi, asosiy binolar va yirik landshaft elementlarini farqlash mumkinligi hamda sayt chegarasi aniq boʻlishi talab qilingan. Muhim qismlari yetishmaydigan, oʻqilishi past, takrorlangan yoki chegarasi noaniq rejalar chiqarib tashlangan va 63 rejalik yakuniy maʼlumotlar toʻplami shakllantirilgan.

Nega rejalar rang bilan kodlandi?

Manba rejalar masshtab, qogʻoz oʻlchami, yoʻnalish va chizma anʼanasi jihatidan farq qiladi. Model bir xil vizual tilni oʻrganishi uchun barcha namunalar tozalangan, sarlavha va izohlar olib tashlangan, nisbatlari buzilmasdan 512 × 512 piksel kvadrat tuvalga markazlashtirilgan.

Ishonchli shimol maʼlumoti mavjud namunalarda shimol yuqoriga yoʻnaltirilgan; yoʻnalish maʼlumoti ishonchsiz rejalar uchun esa asl chizmaning yuqori tomoni standart yoʻnalish sifatida saqlangan.

Reja elementlari ikki asosiy guruhda kodlangan. Meʼmoriy elementlar salon/hall, turar joy xonasi, minora, bogʻ pavilyoni, yopiq yoʻlak va ajratuvchi devordan; tabiiy elementlar esa suv yuzasi, tosh kompozitsiyasi, maysazor, oʻsimlik qoplami va tosh qoplamadan iborat.

Hovli birligi qanday taʼriflandi?

Manbada hovli birligi bino, yoʻlak, devor yoki makonni belgilovchi landshaft elementlari bilan oʻralgan, asosiy qismini ochiq maydon tashkil qiladigan va farqlanadigan landshaft mavzusi, koʻrish munosabati yoki foydalanish funksiyasiga ega tashqi makon birligi sifatida taʼriflangan.

Oʻrash toʻliq yopiq, uch tomonli, L shaklli, I shaklli yoki landshaft bilan oʻralgan boʻlishi mumkin. Juda kichik yorugʻlik hovlichalarini mustaqil hovli deb hisoblamaslik uchun operatsion chegaralar ham belgilangan: minimal tomon uzunligi 3 m va taxminiy minimal maydon 20 m². Chegaraviy misollar alohida mutaxassislar tomonidan baholangan.

Hovli turlari

Manba toʻrtta operatsion hovli turidan foydalanadi. Flat courtyard — tekis ochiq yuzalar ustun boʻlib, suv yoki tosh elementi aniq markaz hosil qilmaydigan hovli. Water courtyard-da asosiy landshaft yadrosi suvdir. Water–rock courtyard-da suv va tosh birgalikda ustun manzarani hosil qiladi. Rock courtyard-da tosh, uyma tosh yoki tosh bogʻi ustunlik qiladi.

Manba Lingnan nazariyasidagi hill courtyard kategoriyasini mavjud namunalarda kam uchrashi va faqat rejadan ishonchli ajratish qiyinligi sabab rock courtyard kategoriyasiga birlashtirgan.

Makoniy tuzilma bilan tashkil etish shakli bir xil narsa emas

Makoniy tuzilma bogʻning bitta, ikkita yoki uch va undan ortiq hovli birliklaridan iboratligini bildiradi. Tashkil etish shakli esa bir nechta hovlining bir-biri bilan qanday bogʻlanganini va asosiy yoʻnalish oʻqiga nisbatan qanday joylashganini tushuntiradi.

Tadqiqotchilar turli shakldagi hovlilarni solishtirish mumkin boʻlishi uchun har bir hovlining geometrik markazini aniqlagan va bogʻning asosiy yoʻnalish oʻqini tayanch sifatida ishlatgan.

Parallel tashkil etishda hovli markazlarini birlashtiruvchi chiziq asosiy oʻqqa odatda perpendikulyar; Table 3 operatsion qoidasini taxminan 90° ± 15° deb beradi. Serial tashkil etishda bogʻlanish asosiy oʻqqa taxminan parallel boʻlib, makoniy tajriba olddan orqaga qarab rivojlanadi. Staggered tashkil etish diagonal, siljitilgan yoki burilishli munosabatlarni; composite tashkil etish esa bir nechta tashkil etish shaklining bir bogʻda birgalikda mavjudligini anglatadi.

Besh qatlamli structured prompt

Yorliqlarning ishonchliligi qanday tekshirildi?

Uch mutaxassis 63 ta bogʻning makoniy tuzilma, tashkil etish shakli va hovli turi yorliqlarini mustaqil ravishda bergan. Yakuniy yorliq koʻpchilik qarori bilan belgilangan; kelishmovchiliklarda muallif bir nechta manbani tekshirib qaror qilgan.

Nega LoRA ishlatildi?

63 ta reja noldan katta diffuziya modelini oʻqitish uchun kichik maʼlumotlar toʻplamidir. Low-Rank Adaptation (LoRA) oldindan oʻqitilgan modelning asosiy vaznlarini katta darajada muzlatib, past-rankli oʻrganiladigan matritsalarni qoʻshadi va kamroq oʻqitiladigan parametr bilan maʼlum vizual soha hamda shartlantirish tiliga moslash imkonini beradi.

Ushbu tadqiqotda LoRA Stable Diffusion 1.5 modelini rang bilan kodlangan Lingnan bogʻi rejalari va ularning structured prompt juftliklariga moslashtirish uchun ishlatilgan.

Oʻqitish parametrlari

Figure 11 va Figure 12 oʻqitish qadami oshgani sari loss qiymati umumiy holda kamayganini va rejalar parchalanib koʻrinishdan tartibliroq, oʻqilishi osonroq tuzilishga oʻtganini koʻrsatadi. Natijalar taxminan 20 epoch/5040 step atrofida barqarorlasha boshlagan; tadqiqotchilar shunga qaramay elementlarni ajratish, chegara barqarorligi va strukturaviy oʻqiluvchanlik nuqtai nazaridan 10.080-step modelini tanlagan.

Sayt Chegarasi Generativ Modelda Qanday Saqlandi?

Tadqiqot site-boundary tasvirini toʻgʻridan-toʻgʻri maska sifatida ishlatib, diffuziya modelining faqat belgilangan yer chegarasi ichida generatsiya qilishini taʼminlagan; Canny va Lineart asosidagi ControlNet variantlari mavjud maʼlumotlar toʻplamida qayta oʻqitilmasdan qoʻllanganda elementlarning nomuvofiq joylashuvi va strukturaviy buzilishlar keltirib chiqargani uchun asosiy ish oqimida bevosita boundary masking tanlangan.

ComfyUI generatsiya sozlamalari

Bu sozlamada matnli structured prompt ichki tartib va maqsad prototipni shartlantiradi, site-boundary mask esa umumiy tashqi chegarani cheklaydi. Shu tariqa modelni bir vaqtning oʻzida ikki xil axborot turi bilan boshqarish koʻzda tutiladi: “qanday makoniy prototip yaratiladi?” savoliga matnli yorliqlar; “qaysi fizik chegara ichida yaratiladi?” savoliga esa chegara maskasi javob beradi.

Makoniy-Prototip Yorliqlari Generatsiyani Haqiqatan Yaxshiladimi?

Ha, tadqiqotning juftlangan ablyatsiya tajribasida makoniy tuzilma va tashkil etish yorliqlarini oʻz ichiga olgan structured prompt guruhi, bir xil model, bir xil sayt chegarasi, bir xil random seed va bir xil generatsiya sozlamalaridan foydalanilganda element-only guruhiga qaraganda maqsad-prototipga ancha yuqori moslik ko‘rsatkichlarini yaratgan; biroq yutuq hovlilarni tashkil etishda hovli soniga nisbatan cheklanganroq.

Ablyatsiya tajribasining dizayni

Sakkizta maqsad makoniy prototipi tanlangan: bitta bir-hovlili prototip; serial, parallel va staggered shakllaridagi uchta ikki-hovlili prototip; serial, parallel, staggered va composite shakllaridagi toʻrtta koʻp-hovlili prototip.

Har bir prototip uchun 20 ta juftlangan generatsiya bajarilib, jami 160 juft hosil qilingan. Har bir juft ikkita chiqishni oʻz ichiga oladi:

• Structured group: Besh qatlamli toʻliq tuzilmaviy semantik kirish.
• Element-only group: Makoniy tuzilma va tashkil etish yorliqlari olib tashlangan, boshqa shartlar saqlangan kirish.

Har bir juft bir xil LoRA modeli, site-boundary maskasi, random seed va generation parametrlaridan foydalangan. Shu tariqa solishtirishdagi asosiy oʻzgaruvchi makoniy-prototip yorliqlarining mavjud yoki mavjud emasligidir.

Hit va unreadable ulushlarini hisoblash

Har bir yaratilgan natija besh professional dizayner tomonidan hit = 1, non-hit = 0 yoki unreadable = −1 sifatida baholangan. Besh mutaxassisning modal kategoriyasi holat darajasidagi natija sifatida qabul qilingan.

Manba Equation (1):

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

\(H_d^g\) — guruh \(g\) va baholash oʻlchovi \(d\) uchun hit ulushi. \(N_{gd}\) — shu oʻlchovdagi mos natijalar soni; \(m_{id}^{g}\) esa tegishli holat hit ekanini koʻrsatuvchi ikkilik oʻzgaruvchi.

Manba Equation (2):

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

\(U_d^g\) — unreadable ulushi; \(u_{id}^{g}\) tegishli natija oʻqib boʻlmaydigan deb tasniflangan yoki tasniflanmaganini bildiradi.

Ablyatsiya natijalari

Ishonch oraliqlari 20.000 juftlangan bootstrap resample bilan; permutation natijalari 20.000 sign-flip resample bilan hisoblangan. Statistik tahlilda unreadable natijalar non-hit sifatida qabul qilingan.

Structured guruhining unreadable ulushi makoniy tuzilmada %2,5, tashkil etishda %6,4; element-only guruhida esa mos ravishda %5,6 va %14,3 boʻlgan.

Structured guruhining makoniy tuzilma hit ulushlari bir, ikki va koʻp hovlili namunalarda mos ravishda %75,0, %78,3 va %80,0 boʻlgan.

Model Nega Hovlilar Oʻrtasidagi Tashkil Etishni Zaifroq Nazorat Qiladi?

Manba tadqiqotga koʻra hovlilar soni va ustun landshaft turi nisbatan aniq vizual chegaralarga ega boʻlsa-da, parallel, serial, staggered va composite tashkil etish shakllari hovlilarning nisbiy joylashuvi, bogʻlanishi, asosiy–ikkinchi darajali iyerarxiyasi va mahalliy oʻralishi kabi chuqurroq topologik munosabatlarni talab qiladi; kichik va nomutanosib maʼlumotlar toʻplami hamda ikki oʻlchovli rang blokli ifoda ushbu munosabatlarni aniq oʻrganishni cheklaydi.

Tashkil etish bo‘yicha hit ulushlari:

Bu qiymatlar bir xil maʼlumot taʼminotiga ega sinflarning taqqoslanishi emas. Oʻquv maʼlumotlar toʻplamida serial tashkil etish faqat ikkita namuna bilan ifodalangan. Shuning uchun ayniqsa kam uchraydigan sinflar natijalari manba tomonidan eksplorativ darajada talqin qilingan.

Besh mutaxassisli prototip mosligini baholash

Ablyatsiya tajribasidan alohida ravishda 100 ta structured-group namunasi turli makoniy tuzilmalar, tashkil etish shakllari va hovli turlarini qamrab oladigan qilib qatlamli tanlab olish usuli bilan tanlangan.

Besh professional dizayner har bir natijani toʻrtta oʻlchovda mustaqil baholagan:

Relevant = 1, partially relevant = 0,5 va irrelevant = 0 sifatida baholangan.

Namunaning muayyan oʻlchovdagi besh mutaxassis oʻrtachasi:

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

Namunaning kompozit bali esa toʻrtta baholash oʻlchovining oʻrtachasidir:

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

Manbada \(D=4\). Besh baholovchining oʻrtacha ballari uchun inter-rater reliability ICC(2,5) = 0,68 deb topilgan.

Tashkil etish balining eng past va taqsimotining eng keng boʻlishi ablyatsiya tajribasidagi ayni asosiy muammoga ishora qiladi: model “nechta hovli?” va “qaysi ustun landshaft?” savollariga “bu hovlilar bir-biri bilan aynan qanday bogʻlangan?” savoliga qaraganda barqarorroq javob beradi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot oqimining toʻliq jarayoni

Element-maydon ulushi qanday hisoblandi?

Yaratilgan rejalarda model ranglari oʻquv maʼlumotlaridagi aniq RGB kodlaridan ogʻishi mumkinligi sabab manba toʻgʻridan-toʻgʻri RGB tengligidan foydalanmagan. Maxsus Python 3.14.3 skripti, NumPy 2.4.6 va Pillow 12.2.0 yordamida piksellar CIE Lab rang fazosiga oʻtkazilgan va eng yaqin palitra rangi bilan ΔE*ab rang farqi hisoblangan.

ΔE*ab ≤ 25 boʻlgan piksel eng yaqin element sinfiga biriktirilgan; chegaradan tashqaridagi piksel noise sifatida qabul qilingan.

Manba Equation (5):

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

Bu yerda \(p_k\) — element sinfi \(k\) ning yaroqli element maydoni ichidagi ulushi. \(N_k\) — sinf \(k\) ga biriktirilgan piksellar soni. Maxrajdagi \(\sum_i N_i\) fon va noise olib tashlangandan keyin barcha yaroqli element piksellarining jami. Tenglama oʻlchovsiz nisbat beradi.

Manba shuningdek yaratilgan tasvirlarda piksellarning taxminan %3 qismi rang siljishi tufayli hech bir element sinfiga biriktirilmaganini, qoʻlda kodlangan oʻquv namunalarida esa bu ulush %1 dan past ekanini bildiradi.

Bu ikki natijani aralashtirmaslik kerak: “yaroqli element pixel coverage” tasvirning qanchasi tanib olinadigan element sinflari bilan qoplanganini; tasniflanmagan taxminan %3 esa rang kodlarining maqsad palitrasidan qanchalik ogʻganini anglatadi.

Nega bino kam, suv koʻp yaratildi?

Manba muhokamasida buning ehtimoliy sababi grafik ifodaning xususiyati bilan bogʻlangan. Suv odatda katta, uzluksiz rang maydoni boʻlib, diffuziya modeli uchun sintez qilish osonroq. Bino, devor va shunga oʻxshash meʼmoriy komponentlar esa nozik va aniq chegaralarni talab qiladi.

Bino maydonidagi yetishmovchilik faqat miqdoriy kompozitsiya muammosi emas. Meʼmoriy chegaralar hovlining oʻralishini belgilagani uchun binolarning yetishmasligi yoki xiraligi hovli iyerarxiyasi va tashkil etish munosabatlarining ham zaiflashishiga olib kelishi mumkin.

Vakillik holatlar nimani koʻrsatdi?

Manba Figure 16 da oʻquv taqsimoti ichidagi toʻrtta namunani koʻrib chiqadi: Qinghui Garden, Qunxing Thatched Cottage, Beiyuan Restaurant va Panxi Restaurant.

Beiyuan Restaurant-ning ikki-hovlili parallel karkasi generatsiyalarda nisbatan aniq qayta qurilgan.

Qunxing Thatched Cottage-ning ikki-hovlili staggered tuzilmasi ayrim namunalarda koʻringan boʻlsa-da, hovli chegaralari noaniqroq.

Qinghui Garden va Panxi Restaurant-ning koʻp-hovlili composite generatsiyalarida bir nechta hovli va asosiy suv sahnalari hosil boʻlgan; biroq hovli iyerarxiyasi va mahalliy oʻralish asl rejalar bilan solishtirganda soddalashtirilgan.

Ayrim natijalarda kattalashtirilgan suv maydonlari va zaif meʼmoriy ifoda kuzatilishi Table 10 dagi “suv koʻp / bino kam” miqdoriy natijasi bilan bir yoʻnalishdadir.

Bu Natijalar Model Koʻrmagan Lingnan Bogʻlarida Umumlashishini Isbotlaydimi?

Yoʻq. Oʻqitish barcha 63 rejadan amalga oshirilgan, Figure 16 dagi vakillik namunalari manba tomonidan aniq in-distribution deb taʼriflangan va tadqiqot mustaqil held-out bogʻ holatlarida tizimli umumiy ishlash testini hisobot qilmagan; mualliflar held-out cases va cross-type experiments ishlarini kelajakdagi tadqiqotlarga qoldirgani sabab mavjud natijalar nazorat qilingan proof-of-concept muvaffaqiyati sifatida talqin qilinishi kerak.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan xulosalar

Lingnan bogʻi nazariyasidagi ayrim makoniy tushunchalarni aniq va tekshiriladigan semantik yorliqlarga aylantirish mumkin.

Structured spatial-prototype yorliqlari element-only promptlarga nisbatan maqsad hovli tuzilmasi va tashkil etish shakliga javobni sezilarli darajada oshirgan.

Hovlilar soni va dominant landshaft turi koʻp hovlilarning nozik nisbiy joylashuvi va iyerarxik munosabatlariga qaraganda barqarorroq yaratilgan.

Site-boundary maskasi mavjud tajriba sharoitida umumiy reja chegarasini saqlashda foydali boʻlgan.

Rang bilan kodlangan element ulushlari ayrim sinflarda oʻquv maʼlumotlariga yaqinlashadi, biroq bino va suv tarkibida tizimli ogʻishlar mavjud.

Bir xil semantik taʼriflardan maʼlumotlarni kodlash, generatsiyani shartlantirish va natijalarni baholashda foydalanish model xatolari qaysi makoniy darajada yuz berayotganini yaxshiroq kuzatish imkonini bergan.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlamaydigan xulosalar

Model barcha Lingnan bogʻi turlarida yuqori aniqlik bilan umumlashishi isbotlanmagan.

Model toʻliq meʼmoriy loyihalash tizimi emas.

Yaratilgan 512 × 512 rang blokli rejalar qurilishga tayyor texnik loyihalar emas.

Makoniy funksiya, accessibility, vertikal tashkil etish, material, konstruktiv tizim va foydalanuvchi tajribasi mavjud baholash tizimida toʻliq tasdiqlanmagan.

Usul avtomatik tarixiy obidani restavratsiya qilish usuli emas.

Suv va bino maydon ulushlarining oʻquv taqsimotiga yaqinlashishi oʻz-oʻzicha meʼmoriy aniqlik yoki madaniy autentiklik dalili emas.

Statistik jihatdan kuchli ablyatsiya farqi model oʻquv taqsimotidan tashqaridagi yangi bogʻlarda ayni ishlashni koʻrsatishini kafolatlamaydi.

Bu Tizim Tarixiy Lingnan Bogʻlarini Avtomatik Ravishda Tiklay Oladimi?

Yoʻq. Tadqiqotdagi adaptiv qayta tuzish ssenariysi faqat konseptual dizayn-yordam taklifidir; manba uni tajribada tasdiqlangan avtomatik restavratsiya usuli sifatida taqdim etmaydi va tarixiy hujjatlar, joyida oʻrganish, meros qiymatini tahlil qilish hamda professional dizayn qarori almashtirib boʻlmasligini aniq taʼkidlaydi.

Yangi bogʻ dizaynidagi ehtimoliy roli

Yangi Lingnan bogʻlarida dizayner sayt chegarasi va maqsad makoniy prototipni belgilovchi yorliqlarni tizimga berib, dastlabki bosqichda muqobil rejalar yaratishi mumkin. Manbaning mavjud natijalariga ko‘ra bu yondashuv ayniqsa hovlilar soni va ustun bogʻ turi uchun tashkil etish tafsilotlariga qaraganda ishonchliroq.

Shuning uchun generatsiya professional oʻrniga yakuniy qaror chiqaradigan vosita emas; dizayn variantlarini kengaytiradigan va prototip munosabatlarini koʻrinadigan qiladigan dastlabki bosqich yordam tizimi sifatida qaraladi.

Mavjud bogʻlarni adaptiv qayta tuzish

Manba Figure 17 da mavjud bogʻni tarixiy jihatdan qoʻllab-quvvatlanadigan prototiplar bilan solishtirish, buzilgan hovli iyerarxiyasi yoki bino–landshaft nisbatlarini aniqlash va mavjud sayt chegarasi ichida muqobil qayta tashkil etish gʻoyalarini yaratishni taklif qiladi.

Bu ssenariy maqolaning eksperimental baholash doirasiga kiritilmagan.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari

Kichik maʼlumotlar toʻplami: Oʻqitish faqat 63 reja bilan bajarilgan.

Sinf nomutanosibligi: Serial tashkil etish ikki, rock courtyard yorligʻi uch namuna bilan ifodalangan.

Ikki oʻlchovli abstraksiya: Rang blokli reja ifodasining afzalligi standartlash; uning evaziga real masshtab, meʼmoriy chegara tafsilotlari, material, vertikal munosabat va makoniy tajriba haqidagi maʼlumot siqiladi.

Tashkil etishni nazorat qilish: Koʻp hovlili munosabatlarni boshqarish hovlilar soni va dominant landshaft turini boshqarishga qaraganda qiyinroq.

Baholash doirasi: Funksional tashkil etish, spatial adjacency, accessibility, vertikal munosabatlar va makoniy tajriba hali tadqiqotning amaliy baholash mezonlariga kiritilmagan.

Umumlashtirish: Mustaqil held-out holatlar baholashi hisobot qilinmagan.

Amaliy tasdiqlash: Yangi bogʻ va adaptive restructuring foydalanish ssenariylari joyida/loyiha tajribalari bilan tasdiqlanmagan.

Kelajakdagi tadqiqotlar

Manba kelajakdagi ishlarni toʻrtta asosiy yoʻnalishda belgilaydi: maʼlumotlar, ifoda, nazorat va baholash.

Maʼlumotlar darajasida haqiqiy bogʻlar sonini koʻpaytirish va kam uchraydigan makoniy prototiplarni qoʻllab-quvvatlash uchun mutaxassis tasdiqlagan sintetik maʼlumotlarni oshirish tavsiya etiladi.

Ifoda va nazorat darajasida hovli birliklari, adjacency, nisbiy joylashuv, enclosure va iyerarxik munosabatlarni graph structures yoki hierarchical semantics shaklida kodlash taklif etiladi.

Baholash tomonida space syntax hisoblash, mashinaviy oʻrganish klasterlash va perceptual validation usullarini mavjud prototip va element ulushi baholashiga qoʻshish tavsiya etiladi.

Label granularity, relational-control accuracy va generative diversity oʻrtasidagi muvozanat held-out holatlar va cross-type tajribalari bilan sinovdan oʻtkazilishi kerak.

Manba va Usul Haqida Izoh

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

Mualliflar: Yanghao Luo; Zhenhui Zhang; Yiyang Huang.

Masʼul muallif: Zhenhui Zhang.

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

Jurnal: Buildings.

Nashriyot: MDPI.

Bibliografik yozuv: Buildings, 2026, 16(17), Article 3549.

DOI: 10.3390/buildings16173549.

Nashr jarayoni: Qabul qilindi 7 avgust 2026; qayta koʻrib chiqildi 29 avgust 2026; qabul qilindi 1 sentyabr 2026; nashr qilindi 7 sentyabr 2026.

Manba turi: Taqrizdan oʻtgan va nashr qilingan generativ meʼmorchilik/landshaft dizayni, mashinaviy oʻrganish va ekspert baholashi tadqiqoti; nazariyaga asoslangan proof-of-concept.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Asosiy maʼlumotlar toʻplami: 63 ta Lingnan hovli bogʻi rejasi; 25 ta anʼanaviy va 38 ta zamonaviy namuna.

Maʼlumot ifodasi: 512 × 512 px normallashtirilgan rang bilan kodlangan reja + besh qatlamli structured prompt.

Semantik qatlamlar: Davr uslubi, makoniy tuzilma, tashkil etish shakli, hovli turi va tarkibiy elementlar.

Asosiy 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; jami 10.080 step.

Generatsiya muhiti: ComfyUI frontend 1.34.9; LoRA weight 1,25; Euler sampler; 32 step; CFG scale 7; 512 × 512 generatsiya.

Boundary control: Site-boundary image mask.

Ablyatsiya: Sakkizta maqsad prototipi × 20 juftlangan generatsiya = 160 paired unit; structured va element-only shartlar.

Mutaxassislar soni: Ablyatsiya va relevance baholashlarida besh professional dizayner; oʻquv yorliqlash/kodlash ishonchliligida uch mutaxassis.

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

Asosiy ablyatsiya natijasi: Structured guruh makoniy tuzilma hit %78,8 va tashkil etish hit %52,1; element-only guruh %19,4 va %13,6.

Asosiy ekspert baholashi natijasi: Tuzilma 0,79; tur 0,80; tashkil etish 0,61; umumiy moslik 0,72; kompozit oʻrtacha 0,73.

Element tahlili: Python 3.14.3, NumPy 2.4.6, Pillow 12.2.0; CIE Lab va ΔE*ab ≤ 25 tasniflash chegarasi.

Asosiy tarkibiy ogʻishlar: Bino −10,0 foiz punkti; suv +8,6 foiz punkti.

Maʼlumotlar mavjudligi: Oʻquv maʼlumotlar toʻplami GitHub da Yhao-L/Lingnan-Courtyard-Dataset repozitoriysida ochiq eʼlon qilingan.

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

Etika qoʻmitasi: Mutaxassislar faqat anonim yaratilgan reja tasvirlarini oldindan belgilangan mezonlar asosida baholagani va shaxsiy/sezgir maʼlumot yigʻilmagani sabab etika qoʻmitasi tasdigʻi zarur deb hisoblanmagan.

Xabardor qilingan rozilik: Ishtirok etgan barcha mutaxassislardan olingan.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Mualliflar manfaatlar toʻqnashuvini bildirmagan.

Sunʼiy intellektdan foydalanish bayonoti: Mualliflar tadqiqot tayyorlanayotganda ChatGPT GPT-5 seriyasidan til tahriri va tarjima yordami uchun foydalanganini; chiqishni koʻrib chiqib tahrir qilganini va nashr mazmuni uchun masʼuliyatni oʻz zimmasiga olganini bildirgan.

Muallif hissalari: Yanghao Luo: konseptuallashtirish, usul, formal tahlil, tadqiqot, maʼlumotlar kuratsiyasi, vizuallashtirish va dastlabki qoralama. Yiyang Huang: dasturiy taʼminot va tasdiqlash. Zhenhui Zhang: koʻrib chiqish/tahrirlash, nazorat va loyiha boshqaruvi.

Asosiy metodologik cheklov: Oʻquv toʻplami kichik va nomutanosib; baholashlar modelning makoniy-prototip nazoratini qoʻllab-quvvatlaydi, biroq mustaqil held-out bogʻ holatlarida umumiy model ishlashi tasdiqlanmagan. Ikki oʻlchovli rang blokli ifoda funksiya, material, vertikal makon va tajribaviy makon sifatlarining barchasini oʻzida saqlamaydi.

Mualliflik huquqi va qayta foydalanish izohi: Maqola CC BY litsenziyasiga ega. Shunga qaramay maqoladagi ayrim manba rejalar, tadqiqot tasvirlari va rasmiy xarita bazalari uchinchi tomon materiallaridan hosil qilingan. Verianla tasvirlarida bu materiallarni piksel darajasida qayta ishlatish oʻrniga manbada taʼriflangan ilmiy munosabatlarni mustaqil sxemalar va manba maʼlumotli grafiklar bilan qayta qurish afzal.