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当代教育与艺术Contemporary Education and Art

收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

ISSN:3079-9031(Print)
ISSN:3080-1516 (Online)
DOI:10.64216/3080-1516.26.03.076出版频率:月刊
语言:中文
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      《当代教育与艺术》是一本专注于艺术与教育领域深度交融与最新研究成果的国际开源中文期刊。它旨在展现艺术与教育交叉领域的最新进展,尤其关注教育管理与教育学科中艺术美学的独特视角,以及高新技术在艺术教育与创作中的创新应用模式。本期刊致力于搭建一个平台,促进艺术家、教育工作者及学者之间的交流与合作,共同推动艺术与教育的融合发展,提升教育者与创作者的专业素养和创新能力。
      期刊涵盖的广泛议题包括:艺术教育的创新实践、校园艺术文化的构建与管理、艺术作品的鉴赏与批评、艺术教育课程设计与实施、艺术家与教育工作者的作品展示、文学与艺术素养的培养、跨文化艺术探索、职业教育中的艺术技能培训等。
      作为一本经过严格同行评审的学术期刊,《当代教育与艺术》坚持高标准、高质量的出版原则。我们诚挚邀请与期刊主题紧密相关、富有理论深度与实践价值的稿件投稿。所有文稿均需保证原创性,严禁抄袭,文责自负。我们期待与广大艺术教育工作者及学者携手,共同推动艺术与教育的繁荣发展。

基于AI风格迁移的旧建筑室内改造可视化方案生成与技术适配性分析

何慧鑫

浙江建设职业技术学院,浙江杭州,311231

摘要:在城市更新与存量建筑再利用背景下,旧建筑室内改造亟需高效、直观的设计表达手段。人工智能驱动的风格迁移技术为室内空间可视化提供了创新路径,能够将目标设计风格自动映射至既有建筑实景图像,快速生成具有视觉真实感的改造方案。该方法显著提升了设计迭代效率与用户参与度,但在空间几何保真度、材质物理属性还原及施工落地性等方面仍存在技术瓶颈。研究聚焦于构建适配旧建筑特征的AI风格迁移流程,结合建筑信息模型(BIM)、语义分割与生成对抗网络(GAN)等技术,优化生成结果的空间合理性与设计可控性。同时,通过多案例实证分析,评估该技术在不同建筑年代、结构类型与功能需求下的适用性与局限性,为AI辅助设计在历史空间再生中的工程化应用提供理论支撑与实践参考。

关键词:AI风格迁移;旧建筑改造;室内可视化;生成式设计;技术适配性;人机协同;空间再生

参考文献

[1]刘斯颖.旧建筑改造设计的“绿色策略”研究[D].中国矿业大学,2015.

[2]徐翀,周庆杰,王云鹤.AI生成式图像在建筑设计领域应用的演变[J].建筑与文化,2024,(10):17-19.DOI:10.19875/j.cnki.jzywh.2024.10.006.

[3]姜晓璐,张贺,赵雨萌,等.AI在建筑设计过程中的应用初探——以老旧厂房改造为例[J].城市建设理论研究(电子版),2025,(03):61-63.DOI:10.19569/j.cnki.cn119313/tu.202503020.

[4]邓元媛,杨楠,王子晴.基于生成式AI的人工智能在建筑设计中的应用探究[J].智能建筑与智慧城市,2024,(07):9-12.DOI:10.13655/j.cnki.ibci.2024.07.002.

[5]张艳锋.旧工业建筑室内空间改造设计手法探析[J].中国建筑装饰装修,2012,(06):160-163.

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