01 / Symbolic appearance
通用生成模型可能用屋顶、门楼等视觉符号替代完整的地方建筑逻辑。
AI-DRIVENVERNACULARARCHITECTURE
A natural-language-driven parametric workflow for traditional northern Guangxi dwellings.
自然语言驱动的桂北传统民居 AI 参数化设计工作流让自然语言成为设计入口，让地方建筑知识成为生成的约束。
- 我的工作
- 独立完成规则库整理、结构化 JSON 接口、Grasshopper 参数化模型与方案比较界面。
- 已有成果
- 已从一句场地描述推导出 660 个构件的完整院落民居，并在同一空间语法下生成九个可比较方案。
模型覆盖台基、墙体洞口、木构架与屋面四层，依据现场记录与文献整理。榫卯做法、砖砌砌筑方式与排水构造尚未建模；网页展示的是研究原型，不是可交付的施工图。
查看四层构造
Can a sentence become an architectural system?
以桂林灵川江头村砖木院落式传统民居为主要参照，将空间布局、构件关系、尺度参数与风貌特征整理为结构化规则，并用结构化 JSON 连接语言理解与 Grasshopper 模型。研究关注自然语言如何在地方建筑知识约束下驱动参数化模型，而不止于建筑图像生成。当前系统已能从一句场地描述推导出 660 个构件，并在一套空间语法下生成九种可比较的院落方案。
怎样让建筑关系随参数一起变化？
02 / Missing spatial logic
院落、天井、房间与交通关系需要明确的空间规则。
03 / Uncontrolled scale
开间、进深与屋顶尺度需要范围约束与一致的单位体系。
04 / Inconsistent components
构件间的依赖关系需要在进入建模前检查，而非依赖图像表面的合理性。
把院落民居拆成四层可以核对的规则。
先固定语法，再放开参数
面宽、排数与进深不是自由输入，而是三组有区间约束的参数。约束保证每一种组合都能生成结构完整的院落，而不是生成一个看起来像民居的形状。
四层构造各自可查
台基与院落、墙体与洞口、木构架、屋面分别记录构件数量与生成条件。任何一层都能单独拆开检查来源，而不是只能接受整栋模型。
方案必须能并排比较
界面把变体放在右侧，用同一套指标比较卧室数量、进深、柱网、院落数、建筑面积与屋顶面积。没有比较，生成就只是抽签。
把一栋房子拆成四层可以核对的规则。
模型不是一整块实体，而是四层可以分别寻址的构件：台基与院落、墙体与洞口、 木构架、屋面。每一层都有自己的构件数量与抬升高度。 右侧滚动可以逐层取出——这正是「可拆开检查」这句话的具体做法。
01
Plinth & courtyard台基与院落
79 source parts · +0 m
02
Walls & openings墙体与洞口
292 source parts · +8.5 m
03
Timber assembly木构架
265 source parts · +17 m
04
Roof surfaces屋面
24 source parts · +25.5 m
从自然语言到 JSON 与参数模型。
Generation / 六步链路
- 01Validate brief
- 02Resolve grammar
- 03Connect spaces
- 04Construct openings
- 05Assemble members
- 06Render specification
System Output / 可检查的产出
构件总数660 个
可比较方案9 个 · 3 面宽 × 3 排数
面宽 × 进深18.0 m × 12.0 m
建筑面积112.1 m²
台基79
墙体292
木构架265
屋面24
语义层 → 规则层 → 参数层 → 模型层。每个环节保留可检查的输入与输出。
输入一句话，查看建筑参数。
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同一套语法下的九个方案。
- 01从一句场地描述推导出完整构件集：660 个构件，按台基、墙体、木构架、屋面四层分解。
- 02一套语法、九种配置：3 种面宽 × 3 排数的九个方案在同一正投影比例下生成。
- 03可比较的方案界面：并排比较卧室数量、进深、柱网、院落数、建筑面积与屋顶面积。
- 04六步生成链路从需求文档到构件网格全程可追溯，图示直接取自实际构件记录。
规则是否正确，仍需一手样本验证。
现在能证明的是「规则可以被执行」：同样的语法在不同参数下稳定地产出可比较、可拆解的构件集。还需要补的是「规则是否正确」——参数有效率、空间一致性与构件完整性要在一手测绘样本上做量化验证，模型对场地差异的敏感度也尚未系统测试。在此之前，这套系统是研究原型，不是可交付的生产工具。