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Building-GAN模型结构详解

news 2025/10/15 6:42:27

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论文名称：《Building-GAN Graph-Conditioned Architectural Volumetric Design Generation》
论文及源码：https://github.com/AutodeskAILab/Building-GAN

在开始前，先帮你建立两个基础认知：

GAN的核心逻辑：Building-GAN是基于“生成对抗网络（GAN）”的模型，本质是“生成器（造‘假’建筑设计）”和“判别器（辨‘假’）”的对抗训练——生成器努力让设计看起来像真实建筑师做的，判别器努力分清“真实设计”和“生成设计”，最终两者共同进步，生成器能输出高质量设计。
模型目标：根据建筑师提供的两个输入（①程序图：比如“电梯要连走廊、卫生间要在办公室附近”的功能规则；②合规设计空间：比如“不能超过10层、不能挡邻居采光”的空间限制），自动生成3D建筑体积设计（类似建筑的“毛坯框架”，包含每层房间布局和整体3D形状）。

一、模型整体框架

Building-GAN分为两大核心模块：生成器（Generator） 和 判别器（Discriminator），对应GAN的经典结构。

生成器：“创造设计”——从输入的“程序图”和“合规空间”出发，输出3D建筑体积设计（用“voxel graph”表示）。
判别器：“检查设计”——输入一个设计（可能是真实设计，也可能是生成器造的假设计），判断它“像真实设计的概率”，同时给生成器反馈，帮它改进。

下面我们逐个拆解这两个模块，重点讲“每个部分是什么、做什么、为什么这么设计”（避开复杂公式，只讲核心逻辑）。

二、核心模块1：生成器（Generator）——“设计创造者”

生成器是Building-GAN的创新核心，它要解决一个关键问题：如何把“功能规则（程序图）”和“3D空间结构（voxel graph）”结合起来（比如“电梯要连走廊”这个规则，要对应到3D空间里“电梯的体素和走廊的体素挨在一起”）。

生成器包含3个关键子模块，按“处理顺序”串联：

2.1 子模块1：Program GNN——“读懂功能规则”

（1）什么是Program GNN？

先明确输入：程序图（Program Graph），是建筑师画的“功能关系图”——
- 节点：代表建筑里的“功能房间”（比如电梯、走廊、办公室、卫生间，共6种类型），每个节点还带信息（比如“这个电梯在3楼”）。
- 边：代表“房间之间要连通”（比如电梯节点和走廊节点之间有边，意思是“电梯要和走廊开门连通”）。
GNN（图神经网络）：专门处理“图结构数据”的模型（比如社交网络、知识图谱，或者这里的程序图）。因为程序图不是图片（不能用CNN）、不是文字序列（不能用RNN），只有GNN能“看懂”节点之间的连接关系。

（2）它做什么？

把“程序图”里的功能规则，转换成机器能理解的“向量（嵌入）”——

给每个程序节点（比如“3楼电梯”）加一点随机噪声（让生成的设计有多样性，避免每次都一样），再结合FAR（容积率，比如“总建筑面积不能超过地块面积的1.8倍”）、TPR（目标功能占比，比如“办公室要占50%面积”）这些约束，把节点信息变成一个向量（比如128维的数字串）。
反复“传递消息”：让每个节点“参考邻居节点的信息”更新自己的向量（比如“电梯节点”会参考“走廊节点”的向量，记住“我要和走廊连通”），这个过程重复5次，确保每个节点都充分理解全局功能规则。

（3）为什么这么设计？

不用CNN/RNN：因为程序图是“非网格、非序列”的图结构，只有GNN能捕捉节点间的“连通关系”（这是建筑功能的核心，比如“卫生间必须连走廊”，断了就用不了）。
加噪声/FAR/TPR：噪声是为了生成多种设计（建筑师需要多方案选择）；FAR/TPR是建筑合规的硬约束，必须让模型一开始就“记住”这些规则，避免生成不合规的设计。

2.2 子模块2：Voxel GNN——“搭建3D空间框架”

（1）什么是Voxel GNN？

先明确输入：voxel graph（体素图），是模型用来表示3D建筑的“空间语言”——
- 节点：代表一个“小长方体（体素）”，每个节点带信息（比如这个体素的位置x/y/z、尺寸长/宽/高）。
- 边：代表两个体素“挨在一起”（比如一个体素在另一个体素的右边，共享一面墙，就有边）。
- 关键特点：非均匀（比如大办公室用大体积素，小卫生间用小体积素），不像传统体素（全是一样大的小方块）那样浪费内存。
Voxel GNN：用GNN处理voxel graph，让模型“理解3D空间结构”。

（2）它做什么？

把“合规设计空间”（比如“地块40×40米，最高50米”）转换成3D的voxel graph框架，过程分两步：

编码体素信息：给每个体素节点加一点随机噪声，再加上“位置编码（PE）”——比如“这个体素在2楼”，就给它加一个“2楼专属标签”，让模型分清“上下楼层”（避免把1楼的房间画到3楼）。
反复“传递空间消息”：让每个体素节点“参考邻居体素的信息”更新自己的向量（比如“这个体素是走廊”，会参考旁边体素的向量，确保“走廊旁边是办公室，不是外墙”），这个过程重复12次——比Program GNN多，因为3D空间关系比2D功能关系更复杂（要考虑上下左右前后）。

（3）为什么这么设计？

用voxel graph不用传统体素：传统体素是“规则小方块”，比如一个大办公室要拆成几百个小方块，浪费内存；voxel graph用“非均匀体素”，一个办公室一个节点，效率高，还能避免生成“锯齿边界”（传统体素画的墙会有像素感，voxel graph能画平整的墙）。
加位置编码（PE）：3D建筑的“楼层”是核心（比如1楼要大厅，2-10楼是办公室），PE能让模型明确“每个体素在第几层”，避免楼层混乱（比如把电梯画到半空中，不连贯）。
12次消息传递：3D空间需要“长距离感知”（比如电梯要从1楼通到10楼，体素节点要知道“我是1楼电梯，上面9楼的电梯体素要和我对齐”），多传递几次消息才能捕捉这种长距离关系。

2.3 子模块3：跨模态指针模块——“连接功能和空间”

这是Building-GAN最关键的创新！初学者可以理解为“翻译官”——把Program GNN“读懂的功能规则”，翻译成Voxel GNN“能懂的空间指令”。

（1）为什么需要它？

之前的模型（比如House-GAN）有个大问题：“功能和空间脱节”——比如程序图里写了“电梯连走廊”，但生成的3D设计里电梯却在墙角，不连走廊，根本没法用。原因是没有专门的模块把“功能规则”和“空间结构”绑定。

（2）它做什么？

在Voxel GNN传递消息的过程中，每2步就“插一次手”，做3件事：

输出“mask（掩码）”：判断每个体素“要不要用”（比如地块边缘的体素超出合规空间，就标为“不用”）。
输出“attention（注意力）”：告诉每个体素“你对应程序图里的哪个节点”（比如“这个体素是电梯，对应程序图里3楼的电梯节点”），确保空间结构符合功能规则。
更新体素向量：用Program GNN的功能向量，修正Voxel GNN的空间向量（比如“这个体素是电梯，要往走廊的方向调整位置”）。

（3）为什么这么设计？

每2步插一次手：如果只在最后插一次，Voxel GNN可能已经画错了（比如把电梯画到外墙），再改就来不及了；每2步改一次，能及时纠正偏差，确保“功能不跑偏”。
用attention不用固定映射：不同楼层的程序节点数量不一样（比如1楼有2个走廊，3楼有1个走廊），固定映射会出错；attention能“动态匹配”（每个体素自己找对应的程序节点），更灵活。

三、核心模块2：判别器（Discriminator）——“设计质检员”

判别器的目标很简单：“看一个设计，判断它是真实建筑师做的（真实样本），还是生成器造的（假样本）”。但Building-GAN的判别器做了特殊设计，让它“检查得更全面”。

3.1 它是什么？

本质是一个“图神经网络”，输入是“生成的voxel graph”或“真实的voxel graph”，输出是两个分数：

建筑级分数：“这个设计从整体上看像不像真实建筑？”（比如“总层数符合FAR吗？电梯有没有从1楼通到顶楼？”）。
楼层级分数：“这个设计的每一层单独看像不像真实楼层？”（比如“1楼的大厅位置对吗？某一层的卫生间有没有连走廊？”）。

3.2 它做什么？

编码voxel graph：和Voxel GNN类似，把输入的voxel graph转换成向量，捕捉空间和功能信息（比如每个体素的类型、位置）。
分两级打分：
- 建筑级：把所有楼层的体素向量“汇总”，判断整体是否合规（比如“总建筑面积有没有超FAR”）。
- 楼层级：把每一层的体素向量单独“汇总”，判断每层是否合理（比如“3楼的办公室面积有没有达到TPR要求”）。
给生成器反馈：如果生成的设计“建筑级分数低”（比如整体超高度），就告诉生成器“下次要控制总高度”；如果“楼层级分数低”（比如某层卫生间没连走廊），就告诉生成器“下次要检查每层的连通性”。

3.3 为什么这么设计？

分两级打分：如果只看整体（建筑级），可能漏看局部问题（比如整体合规，但某一层房间全乱了）；只看局部（楼层级），可能漏看整体问题（比如每层都合理，但总层数超了FAR）。两级结合，检查更全面。
用GNN不用CNN：和Voxel GNN一样，因为输入是voxel graph（图结构），CNN处理不了非均匀的图，只有GNN能捕捉体素间的“空间和功能关系”（这是判断设计真实性的核心）。