新聞 2024年9月19日
論道AI | 特斯聯(lián)研發(fā)突破:基于圖掩碼建模的Graph Transformer生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在建筑布局生成中的應(yīng)用
近日,特斯聯(lián)首席科學(xué)家、特斯聯(lián)國(guó)際總裁邵嶺博士及其合作團(tuán)隊(duì)發(fā)布最新研究成果,提出了一種全新的Graph Transformer生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Graph Transformer Generative Adversarial Network,簡(jiǎn)稱(chēng)GTGAN),用于解決具有圖約束的建筑布局生成任務(wù)。該研究成果在公域及私域空間的布局規(guī)劃及設(shè)計(jì)等領(lǐng)域擁有廣泛的應(yīng)用前景,已被人工智能領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊IEEE T-PAMI 2024年46卷第六期收錄,題為:Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural Layout Generation。