本文由Enjellina、Eleonora Vilgia Putri Beyan和Anastasya Gisela Cinintya Rossy三位作者共同撰写，他们均来自印度尼西亚日惹Atma Jaya大学建筑系。该论文发表于2023年2月的《Journal of Artificial Intelligence in Architecture》期刊上，题为《AI Image Generator: Influences, Challenges, and Future Prospects for Architectural Field》。本文旨在探讨基于文本生成图像的生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）技术在建筑设计领域的影响、挑战及未来前景。

学术背景与研究目的

近年来，生成式人工智能（GAI）技术，尤其是基于文本生成图像的AI图像生成器（AI Image Generator），因其能够根据人类自然语言快速生成高质量图像而备受关注。这一技术在建筑设计领域的应用潜力巨大，能够为设计师提供多样化的设计灵感与方案。然而，AI图像生成器的出现也引发了诸多争议，包括其对建筑师职业的潜在威胁、技术伦理问题等。因此，本文通过系统性文献综述的方法，回顾了12篇科学论文、5本书籍和5个官方网站的内容，旨在分析AI图像生成器在建筑设计过程中的影响、挑战及未来前景。

研究方法

本文采用系统性文献综述方法，研究流程包括以下几个步骤： 1. 研究问题的构建：明确研究目标，即探讨AI图像生成器在建筑设计中的影响、挑战及前景。 2. 文献筛选：通过Google Scholar、ScienceDirect、Springer等数据库筛选出12篇相关文献。 3. 数据分析与讨论：利用VOSviewer工具对79篇文献进行文献计量分析，确定研究热点与趋势。 4. 结论总结：结合文献分析结果，总结AI图像生成器在建筑设计中的应用现状与未来发展方向。

主要研究内容与结果

1. AI图像生成器对建筑设计阶段的影响

AI图像生成器能够根据用户输入的文本描述快速生成高质量的建筑设计图像，极大地提高了设计效率。例如，建筑师Maria Christina Florian认为，这一技术能够帮助设计师将抽象的设计概念转化为可视化的设计成果，从而激发更多的设计灵感。此外，AI图像生成器还能够为设计师提供多样化的设计替代方案，减少设计初期的探索时间。

在建筑设计过程中，AI图像生成器主要应用于第二阶段（合成阶段），即设计师通过输入文本描述生成设计草图。这一阶段通常需要设计师从社交媒体（如Pinterest、Instagram）或网站中寻找灵感，而AI图像生成器能够直接根据用户的需求生成符合条件的设计图像，从而加速设计过程。

2. AI图像生成器在建筑领域的挑战

尽管AI图像生成器在建筑设计中的应用前景广阔，但其也面临诸多挑战。首先，AI图像生成器的性能依赖于大量的高质量图像和文本数据，而这些数据的获取与更新需要高昂的成本。其次，用户在使用AI图像生成器时需要具备一定的文本描述能力，以确保生成的图像能够准确反映设计意图。此外，AI图像生成器的普及可能对建筑师的职业构成威胁，尤其是在设计初期的灵感探索阶段。

3. AI图像生成器的未来前景

如果能够进一步深入开发，AI图像生成器有望成为一种全功能的渲染工具，帮助建筑师在设计过程中快速生成高质量的设计图像，从而减少对高性能设备的依赖。未来，AI图像生成器不仅能够在设计初期提供灵感，还能够在设计的后期阶段帮助建筑师进行渲染和编辑，从而全面提升设计效率。

结论

本文通过系统性文献综述，总结了AI图像生成器在建筑设计领域的影响、挑战及未来前景。研究表明，AI图像生成器能够显著提高设计效率，帮助设计师快速生成多样化的设计方案。然而，其应用也面临技术、伦理和职业替代等方面的挑战。未来，随着技术的进一步发展，AI图像生成器有望成为建筑设计领域的重要工具，帮助建筑师在设计过程中实现更高的效率与创造力。

研究亮点

1. 重要发现：AI图像生成器能够显著提高建筑设计的效率，帮助设计师快速生成多样化的设计方案。
2. 方法创新：本文采用系统性文献综述方法，结合VOSviewer工具进行文献计量分析，为相关研究提供了新的视角。
3. 研究对象的特殊性：本文聚焦于AI图像生成器在建筑设计领域的应用，填补了该领域的研究空白。

研究价值

本文不仅为建筑设计领域的研究者提供了关于AI图像生成器的全面综述，还为建筑师和设计师提供了关于如何利用AI技术提升设计效率的实用建议。此外，本文还探讨了AI图像生成器在建筑设计中的潜在挑战与未来发展方向，为相关技术的进一步开发与应用提供了理论支持。