(57)【要約】      （修正有）【課題】コンストレイントに従う建築物の一つ以上の表面のレンダリング又は建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成を行うシステムを提供する。【解決手段】システム１００において、ユーザインタフェース装置は、建築物の一つ以上の表面及び一つ以上のコンストレイントを表す入力を受け取る。演算処理エンジンによって実行される機械学習システムは、建築物に対するコンストレイントに対応するラベルを付した建築物の画像を用いてトレーニングされたモデルを、建築物の一つ以上の表面に適用し、コンストレイントに従う建築物の一つ以上の表面のレンダリングとコンストレイントに従う建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成のうちの少なくとも一方を行う。さらに、機械学習システムは、レンダリングと建築物のＢＩＭデータのうちの少なくとも一方を出力する。【選択図】図１
2020030786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建築物の一つ以上の表面及び一つ以上のコンストレイントを表す入力を受け取るように構成された入力装置であって、前記一つ以上のコンストレイントは、建築様式と建築物コンストレイントのうちの少なくとも一方を有する、入力装置と、
機械学習システムを実行するための処理回路を備える演算処理エンジンと、
を備え、
前記機械学習システムは、前記建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の画像を用いてトレーニングされたモデルを、前記建築物の一つ以上の表面に適用し、前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面のレンダリングと前記コンストレイントに従う前記建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成のうちの少なくとも一方を行うように構成され、
前記機械学習システムは、前記レンダリングと前記建築物のＢＩＭデータのうちの少なくとも一方を出力するように構成されたシステム。
【請求項２】
前記一つ以上のコンストレイントは、前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面に対するユーザ定義特性をそれぞれ規定する一つ以上のグローバルコンストレイントを備え、
前記モデルを適用して前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面のレンダリングを行うために、前記機械学習システムは、前記モデルを前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面に適用し、前記グローバルコンストレイントによって規定された特性を有する前記単一の表面のレンダリングを行うように構成された請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記単一の表面に対するユーザ定義特性は、建築様式、建築基準、前記建築物の部分、前記建築物の使用形態及び前記単一の表面の主要材料のうちの少なくとも一つを備える請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記一つ以上のコンストレイントは、前記一つ以上の表面の間の関係を規定する一つ以上のローカルコンストレイントを有し、
前記モデルを適用して前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面のレンダリングを行うために、前記機械学習システムは、前記モデルを前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面に適用し、前記ローカルコンストレイントに関連した前記単一の表面のレンダリングを行うように構成された請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記一つ以上のローカルコンストレイントは、前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面の一つ以上の部分を規定する標識を備える請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記一つ以上のコンストレイントのうちの少なくとも一つコンストレイントを表すユーザ入力を受け取るように構成したユーザインタフェースを出力するように構成された出力装置を更に備える請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記機械学習システムは、敵対的生成ネットワークを備え、前記敵対的生成ネットワークは、
前記モデルを前記建築物の一つ以上の表面に適用し、前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面の一つ以上の候補レンダリングを行うように構成された第１のニューラルネットワークと、
前記建築物の一つ以上の表面の第１の候補レンダリングがリアルでないことを決定することに応答して、前記候補レンダリングがリアルでないことの表示を前記第１のニューラルネットワークに出力するように構成された第２のニューラルネットワークと、
を備え、
前記第２のニューラルネットワークは、前記建築物の一つ以上の表面の第２の候補レンダリングがリアルであることを決定することに応答して、前記候補レンダリングがリアルであることの表示を前記第１のニューラルネットワークに出力するように更に構成され、
前記機械学習システムは、前記レンダリングを前記第２の候補レンダリングから行うように構成された請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記機械学習システムは、前記建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の一つ以上の画像を受け取るように構成され、
前記機械学習システムは、前記モデルをトレーニングして建築物の画像を特定のコンストレイントを有するものとして分類するために前記一つ以上の画像を処理するように構成された請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記レンダリングを前記レンダリングのためのＢＩＭデータに変換するように構成された変換部を更に備える請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記変換部は、前記レンダリングを前記レンダリングのためのＢＩＭデータに変換するように構成された第３のニューラルネットワークを備える請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
コンピュータ装置によって、建築物の一つ以上の表面及び一つ以上のコンストレイントを表す入力を受け取ることであって、前記一つ以上のコンストレイントは、建築様式と建築物コンストレイントのうちの少なくとも一方を有することと、
前記コンピュータ装置の機械学習システムによって、前記建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の画像を用いてトレーニングされたモデルを、前記建築物の一つ以上の表面に適用し、前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面のレンダリングと前記コンストレイントに従う前記建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成のうちの少なくとも一方を行うことと、
前記コンピュータ装置によって、前記レンダリングと前記建築物のＢＩＭデータのうちの少なくとも一方を出力することと、
を備える方法。
【請求項１２】
前記一つ以上のコンストレイントは、前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面に対するユーザ定義特性をそれぞれ規定する一つ以上のグローバルコンストレイントを備え、
前記モデルを適用して前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面のレンダリングを行うことは、前記モデルを前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面に適用し、前記グローバルコンストレイントによって規定された特性を有する前記単一の表面のレンダリングを行うことを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記単一の表面に対するユーザ定義特性は、建築様式、建築基準、前記建築物の部分、前記建築物の使用形態及び前記単一の表面の主要材料のうちの少なくとも一つを備える請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記一つ以上のコンストレイントは、前記一つ以上の表面の間の関係を規定する一つ以上のローカルコンストレイントを有し、
前記モデルを適用して前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面のレンダリングを行うことは、前記モデルを前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面に適用し、前記ローカルコンストレイントに関連した前記単一の表面のレンダリングを行うことを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記一つ以上のローカルコンストレイントは、前記建築物の一つ以上の表面のうちの単一の表面の一つ以上の部分を規定する標識を備える請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
出力装置での表示のために前記コンピュータ装置によって、前記一つ以上のコンストレイントのうちの少なくとも一つコンストレイントを表すユーザ入力を受け取るように構成したユーザインタフェースを出力することを更に備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記機械学習システムの敵対的生成ネットワークの第１のニューラルネットワークによって、前記モデルを前記建築物の一つ以上の表面に適用し、前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面の一つ以上の候補レンダリングを行うことと、
前記機械学習システムの敵対的生成ネットワークの第２のニューラルネットワークによって、前記建築物の一つ以上の表面の第１の候補レンダリングがリアルでないことを決定することに応答して、前記候補レンダリングがリアルでないことの表示を前記第１のニューラルネットワークに出力することと、
前記第２のニューラルネットワークによって、前記建築物の一つ以上の表面の第２の候補レンダリングがリアルであることを決定することに応答して、前記候補レンダリングがリアルであることの表示を前記第１のニューラルネットワークに出力することと、
を更に備え、
前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面の一つ以上のレンダリングを行うことは、前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面の一つ以上のレンダリングを前記第２の候補レンダリングから行うことを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記機械学習システムによって、前記建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の一つ以上の画像を受け取ることと、
前記機械学習システムによって、前記モデルをトレーニングして建築物の画像を特定のコンストレイントを有するものとして分類するために前記一つ以上の画像を処理することと、
を更に備える請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
変換部によって、前記レンダリングを前記レンダリングのためのＢＩＭデータに変換することを備える請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
建築物の一つ以上の表面及び一つ以上のコンストレイントを表す入力を受け取ることであって、前記一つ以上のコンストレイントは、建築様式と建築物コンストレイントのうちの少なくとも一方を有することと、
機械学習システムによって、前記建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の画像を用いてトレーニングされたモデルを、前記建築物の一つ以上の表面に適用し、前記コンストレイントに従う前記建築物の一つ以上の表面のレンダリングと前記コンストレイントに従う前記建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成のうちの少なくとも一方を行うことと、
前記レンダリングと前記建築物のＢＩＭデータのうちの少なくとも一方を出力することと、
を実行のときに処理回路によって実行させる命令を備える非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般的には、機械学習システムに関する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
建築設計は、大きな労力を要するとともに費用のかかるものである。特定の建設計画に対して、建築物の多数の異なるレンダリングが多数の異なる建築様式で作成され、単一のレンダリングが建築物の最終設計に対して選択される。これらのレンダリングの各々は、建築家により手書きで又はコンピュータ支援設計ツールを用いて作成され、その結果、人件費が高くなる。一部の例において、建設計画の人気がある建築家の費用は、全体のプロジェクト予算の１５％程度になることがある。そのような建築家は、建築家がプロジェクトを立ち上げることができる洞察力及び独自の設計美学のために高い料金を要求することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
一般的には、開示は、コンストレイントに従う建築物の一つ以上の表面のレンダリング又は建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データを生成するために機械学習システムを実行する演算処理エンジンを用いる技術を記載する。例えば、建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の画像を用いてトレーニングされた機械学習システムは、建物の表面を識別するために建物の簡単化された描写又は形状を処理するとともにユーザによって選択されたコンストレイントに従う建築物のリアルな画像に表面のレンダリングを行ってもよい。一例において、コンストレイントは、建築様式と建築物コンストレイントのうちの少なくとも一方を有する。技術は、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を適用し、建築物のリアルな画像のレンダリングを行うための機械学習システムによって用いることができるモデルを作成するために、トレーニング例のパターン及び関係を認識することを有してもよい。機械学習システムは、コンストレイントに適合する建築物の画像のレンダリングを行うためにモデルを用いる。別の例において、機械学習システムは、コンストレイントに従う建築物のＢＩＭデータを出力してもよい。
【０００４】
技術は、一つ以上の技術的な利点を提供することができる。例えば、技術は、建築物のリアルな画像のレンダリングのプロセスを簡単化することができる。機械学習システムは、建築物のワイヤフレーム、輪郭又はユーザからの建築物表面入力の表示に基づいて、建築様式を反映する建築物のリアルな画像を、建築様式を特定するコンストレイントと共に生成することができるようにしてもよい。さらに、機械学習システムを有する敵対的生成ネットワークを適用することによって、少なくとも一部の例において、技術は、自動化された建築物画像レンダリングのフォトリアリズムを、実際の画像と人工画像とを区別するようにトレーニングされたディープニューラルネットワークによりレンダリングが行われた建築物画像の人工的なもの（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｔｙ）が検出できなくなる程度まで向上させることができる。
【０００５】
一例において、本開示は、建築物の一つ以上の表面及び一つ以上のコンストレイントを表す入力を受け取るように構成された入力装置であって、一つ以上のコンストレイントは、建築様式と建築物コンストレイントのうちの少なくとも一方を有する、入力装置と、機械学習システムを実行するための処理回路を備える演算処理エンジンと、を備え、機械学習システムは、建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の画像を用いてトレーニングされたモデルを、建築物の一つ以上の表面に適用し、コンストレイントに従う建築物の一つ以上の表面のレンダリングとコンストレイントに従う建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成のうちの少なくとも一方を行うように構成され、機械学習システムは、レンダリングと建築物のＢＩＭデータのうちの少なくとも一方を出力するように構成されたシステムを記載する。
【０００６】
他の例において、本開示は、コンピュータ装置によって、建築物の一つ以上の表面及び一つ以上のコンストレイントを表す入力を受け取ることであって、一つ以上のコンストレイントは、建築様式と建築物コンストレイントのうちの少なくとも一方を有することと、コンピュータ装置の機械学習システムによって、建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の画像を用いてトレーニングされたモデルを、建築物の一つ以上の表面に適用し、コンストレイントに従う建築物の一つ以上の表面のレンダリングとコンストレイントに従う建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成のうちの少なくとも一方を行うことと、コンピュータ装置によって、レンダリングと建築物のＢＩＭデータのうちの少なくとも一方を出力することと、を備える方法を記載する。
【０００７】
他の例において、本開示は、建築物の一つ以上の表面及び一つ以上のコンストレイントを表す入力を受け取ることであって、一つ以上のコンストレイントは、建築様式と建築物コンストレイントのうちの少なくとも一方を有することと、機械学習システムによって、建築物に対する対応するコンストレイントで標識された建築物の画像を用いてトレーニングされたモデルを、建築物の一つ以上の表面に適用し、コンストレイントに従う建築物の一つ以上の表面のレンダリングとコンストレイントに従う建築物のビルディングインフォメーションモデリング（ＢＩＭ）データの生成のうちの少なくとも一方を行うことと、レンダリングと建築物のＢＩＭデータのうちの少なくとも一方を出力することと、を実行のときに処理回路によって実行させる命令を備える非一時的なコンピュータ可読媒体を記載する。
【０００８】
本開示の技術の一つ以上の例の詳細を、添付図面及び以下の記載において説明する。技術の他の特徴、目的及び利点は、記載及び図面並びに特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】開示の技術による建築物の画像のレンダリングを行う例示的なシステムを示すブロック図である。
【図２】建築物の画像のレンダリングを行う図１の例示的なシステムを更に詳しく示すブロック図である。
【図３】開示の技術による建築物の一つ以上の表面を含む例示的な入力及び建築様式又は建築基準の建築物の一つ以上の表面のリアルなレンダリングを有する画像を含む例示的な出力の実例である。
【図４】開示の技術による建築物の画像のレンダリングを行う例示的なユーザインタフェースの実例である。
【図５】開示の技術による建築物の一つ以上の表面を含む他の例示的な入力及び建築様式又は建築基準の建築物の一つ以上の表面のリアルなレンダリングを有する画像を含む他の例示的な出力の実例である。
【図６】開示の技術による例示的な動作を示すフローチャートである。
【図７】開示の技術による建築物の画像のレンダリングを行う例示的なコンピュータ装置を示すブロック図である。
【図８】開示の技術による建築物のレンダリングされた画像からＢＩＭデータを生成する例示的なコンピュータ装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図面及び記載において、同様な参照文字は同様な素子を表す。
【００１１】
図１は、開示の技術による例示的なシステム１００を示すブロック図である。図示したように、システム１００は、ユーザインタフェース１０８と、機械学習システム１０２と、トレーニングデータ１０４と、を有する。
【００１２】
一部の例において、システム１００は、回路で実現される演算処理エンジンを備えてもよい。例えば、システム１００の演算処理エンジンは、マイクロプロセッサ、コントローラ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）及び同等のディスクリート論理回路又は集積論理回路のうちの一つ以上を有してもよい。他の例において、システム１００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ゲーム機、携帯端末（ＰＤＡ）、多機能テレビ、ハンドヘルドデバイス、タブレット、携帯電話、「スマート」フォン等のような任意の適切なコンピュータシステムを備えてもよい。一部の例において、システム１００の少なくとも一部を、クラウドコンピューティングシステム、データセンター、又は、インターネット、他の公衆通信ネットワーク若しくは専用通信ネットワーク、例えば、ブロードバンド、セルラー、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）及び／又はコンピュータシステム、サーバ及びコンピュータ装置の間でデータを送信する他のタイプの通信ネットワークのようなネットワークに分配してもよい。
【００１３】
一部の例において、システム１００を、例えば、一つ以上のプロセッサ及び／又は一つ以上の記憶装置（図示せず）を介して回路で実現してもよい。システム１００の装置、記憶領域及び他の構成要素のうちの一つ以上を、構成要素間通信（ｉｎｔｅｒ−ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）を（物理的に、通信的に及び／又は操作的に）可能にするために相互接続してもよい。一部の例において、そのような接続を、システムバス、ネットワーク接続、プロセス間通信データ構造又は他の任意のデータ通信方法によって行ってもよい。システム１００の一つ以上のプロセッサは、システム１００に関連する機能を実現してもよい、及び／又は、システム１００に関連する命令を実行してもよい。プロセッサの例は、マイクロプロセッサと、アプリケーションプロセッサと、ディスプレイコントローラと、補助プロセッサと、一つ以上のセンサハブ（ｓｅｎｓｏｒ  ｈｕｂ）と、プロセッサ、処理部又は処理装置として機能するように構成された他の任意のハードウェアと、を含む。システム１００は、システム１００に存在する及び／又はシステム１００で実行するソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はその組合せを用いて本開示の一つ以上の態様による動作を実行するために一つ以上のプロセッサを用いてもよい。
【００１４】
システム１００内の一つ以上の記憶装置は、システム１００の動作中に処理する情報を格納してもよい。一部の例において、一つ以上の記憶装置は、一つ以上の記憶装置の主な目的が長期間記憶でないことを意味する一時記憶装置である。システム１００の記憶装置を、揮発性メモリのように情報を短期間記憶するとともに動作が停止された場合に格納された内容を保持しないように構成してもよい。揮発性メモリの例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）及び既知の他の形態の揮発性メモリを含む。一部の例において、記憶装置は、一つ以上のコンピュータ可読記憶媒体も含む。記憶装置を、揮発性メモリよりも多くの情報量を格納するように構成してもよい。記憶装置を、不揮発性メモリスペースのように情報を長期間記憶するとともに起動／停止サイクルの後に情報を保持するように構成してもよい。不揮発性メモリの例は、磁気ハードディスク、光ディスク、フロッピーディスク（登録商標）、フラッシュメモリ、又は、電気的プログラマブルメモリ（ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能プログラマブルメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）の形態を含む。記憶装置は、本開示の一つ以上の態様による説明したモジュールの一つ以上に関連したプログラム命令及び／又はデータを格納してもよい。
【００１５】
一つ以上のプロセッサ及び一つ以上の記憶装置は、ソフトウェアとして実現できるが一部の例においてハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアの任意の組合せを有してもよい一つ以上のモジュールの動作環境又はプラットフォームを提供してもよい。一つ以上のプロセッサは、命令を実行してもよく、一つ以上の記憶装置は、一つ以上のモジュールの命令及び／又はデータを格納してもよい。プロセッサと記憶装置の組合せは、一つ以上のアプリケーション、モジュール又はソフトウェアの命令及び／又はデータを検索、格納及び／又は実行してもよい。プロセッサ及び／又は記憶装置を、図２に示す構成要素の一つ以上を含むがそれに限定されない一つ以上の他のソフトウェア及び／又はハードウェア構成要素に操作的に結合してもよい。
【００１６】
一部の例において、トレーニングデータ１０４は、一つ以上の建築物の複数の画像を含む。一部の例において、トレーニングデータ１０４は、建築様式又は建築物コンストレイントのような特定のコンストレイントを特定する一つ以上の建築物の各々の標識を有する。建築物コンストレイントの例は、特定の建築様式、建築構造の要求を規定する国内、他国の政府、行政若しくは団体の建築基準、敷地コンストレイント（ｓｉｔｅ  ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）（例えば、建築物が存在する敷地又は地所のコンストレイント）、構造コンストレイント、ユーザによって入力される一般的なコンストレイント、又は、建築物の設計若しくは構造を拘束する他のタイプのコンストレイントを含む。一部の例において、トレーニングデータ１０４は、一つ以上の建築物の複数の表面と、一つ以上の建築物の複数の表面の各々が属する特定の建築物コンストレイントを特定する一つ以上の建築物の複数の表面の各々に対する複数の標識と、を有する。一部の例において、トレーニングデータ１０４は、複数の建築物に対するＢＩＭデータを有する。一部の例において、複数の画像は、ウェブ上で画像のキーワード検索を用いるとともに検索に用いられる対応するキーワードを結果的に得られる画像に付すことによって適時に高いコストパフォーマンスで標識が付されてもよい。一部の例において、標識は、画像の特定の領域又は表面を識別するために画像の建築物の一つ以上の特定の領域に付される。例えば、画像の選択した多角形領域は、屋根、壁、階段、窓等のような建築物の個別の部分又は表面に対応するように標識が付される。一部の例において、トレーニングデータ１０４は、機械学習システム１０２が線形代数的演算、非線形演算又は他の演算のような数学的演算を適用することができるベクトル及びテンソル（例えば、多次元配列）に変換される複数の画像を備える。一部の例において、トレーニングデータ１０４は、特定の建築物コンストレイントを特定する一つ以上の建築物の正規化及び標準化された画像のセットを表す。一部の例において、トレーニングデータ１０４の代表的なサンプルである一つ以上の画像のセットを決定するために、統計的なヒューリスティックのような統計分析をトレーニングデータ１０４に適用する。他の例において、全ての利用できるデータをトレーニングデータ１０４として用いることができるようにするために、ビッグデータ構造（ｂｉｇ  ｄａｔａ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）を実現する。
【００１７】
開示の技術によれば、機械学習システム１０２は、画像レンダリングモデル１０６をトレーニングするためにトレーニングデータ１０４を処理し、特定の建築物コンストレイント（例えば、特定の建築様式又は特定の建築基準の順守）を有するものとして建築物の画像を分類する。一部の例において、機械学習システム１０２は、一つ以上の建築物の複数の画像に示された異なる特徴を比較することを画像レンダリングモデル１０６に教えるためにトレーニングデータ１０４を用いる。一部の例において、機械学習システム１０２は、特定の建築物コンストレイントに関して高い重要性又は低い重要性を有するものとして一つ以上の建築物の複数の画像の一つ以上の特徴を表す種々の係数を適用することを画像レンダリングモデル１０６に教えるためにトレーニングデータ１０４を用いる。画像レンダリングモデルをトレーニングするのに必要とされる画像の数は、認識するための建築物コンストレイントの数及び複数の画像の種類及び／又は品質に依存する。一部の例において、複数の画像は、有効な画像レンダリングモデル（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  ｍｏｄｅｌ）をトレーニングするための少なくとも数百の例を有する。一部の例において、機械学習システム１０２は、画像レンダリングモデル１０６を最適化するとともに画像レンダリングモデル１０６によって生成された結果の精度を上げるためにトレーニングデータ１０４を用いる。
【００１８】
一部の例において、システム１００は、テストデータ（図示せず）を更に備えてもよい。テストデータは、一つ以上の建築物の複数の画像を有する。機械学習システム１０２は、画像レンダリングモデル１０６によって生成された結果の精度又は画像レンダリングモデル１０６の誤り率を評価するために、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６をテストデータに適用してもよい。一部の例において、機械学習システム１０２は、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６が画像を正確に認識したこと、画像の一つ以上の特徴を正確に識別したこと、画像に示された一つ以上の建築物コンストレイントを正確に識別したこと又はその任意の組合せを確認するために、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６をテストデータに適用してもよい。一部の例において、機械学習システム１０２は、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６が割合しきい値（例えば、５０％、７５％、９０％、９５％、９９％）より上で正確に実行したこと確認するために、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６をテストデータに適用してもよい。
【００１９】
したがって、機械学習システム１０２を、特定の建築物コンストレイントを識別するために画像レンダリングモデル１０６をトレーニングするように構成してもよい。例えば、機械学習システム１０２は、特定の建築様式の特徴を識別するために画像レンダリングモデル１０６をトレーニングする。例えば、ル・コルビュジエ、フランク・ゲーリー、レンゾ・ピアノ及びイオ・ミン・ペイのような建築家によって設計された建築物の建築物要素の特徴を識別するために画像レンダリングモデル１０６をトレーニングしてもよい。他の例として、機械学習システム１０２は、ロマネスク、ゴシック、バロック、バウハウス、モダニズム、ブルータリズム、構成主義又はここで明示的に説明しない他の建築様式のような更に一般的な建築様式の特徴を識別するために画像レンダリングモデル１０６をトレーニングしてもよい。追加的に又は代替的に、機械学習システム１０２は、特定の場所の建築基準、州の建築基準又は連邦政府の建築基準、国際商法、国際住宅規約等のような特定の建築基準を識別するために画像レンダリングモデル１０６をトレーニングしてもよい。一部の例において、機械学習システム１０２は、これらの特徴を識別するように画像レンダリングモデル１０６をトレーニングするために多量の画像を処理する。画像レンダリングモデル１０６を、後に説明するように特徴を新たな建築設計に適用するように更に構成してもよい。
【００２０】
一例において、機械学習システム１０２は、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）の使用のようなディープラーニングの分野からの技術を適用する。この分野の研究は、トレーニング例のパターン及び関係を認識するためにニューラルネットワークを使用し、元のトレーニングデータのスタイルに新たな例を生成するために用いることができる画像レンダリングモデル１０６のようなモデルを作成する。機械学習システム１０２は、ここで説明するように、そのようなニューラルネットワークを建築設計に適用することができ、これによって、設計者は、どのようにして特定の建築設計が建築物コンストレイントに出現するかを迅速に調べることができる。そのような建築物コンストレイントは、建築様式、建築物が位置する場所に対するコンストレイント等を含んでもよい。一例において、設計者は、建築物の外観の輪郭を機械学習システムに供給する。本例において、設計者は、模倣すべき特定の様式又は様式の組合せを、予めトレーニングされた美術様式又は建築様式のセットから選択してもよい。機械学習システム１０２は、選択した様式の詳細な設計要素に書き込むために画像レンダリングモデル１０６を建築物の外観の輪郭又は外観の一つ以上の表面に適用する。
【００２１】
例えば、機械学習システム１０２は、ここに開示するように、オフィスビルプロジェクト、データセンタープロジェクト及び商業ビルプロジェクトのような多数のタイプの建築物の設計を生成するとともにユーザ又は設計者によって特定されるように一つ以上の特定の建築物コンストレイントを建築物に適用してもよい。したがって、機械学習システム１０２は、一般的な設計美学に合わせながら独創的に考える設計者を支援することができる。一部の例において、機械学習システム１０２は、ユーザからのラフな輪郭又は設計者によって描かれたスケッチのようなユーザ入力を受け取ってもよい。一部の例において、ユーザ入力は、画像の要素の所望の特徴を指定する一つ以上の標識を有する建築物の輪郭を備える。例えば、一つ以上の標識は、建築物の輪郭の一つ以上の表面を指定してもよい。機械学習システムは、特定のジャンル、美術様式又はその組合せを反映する十分にリアルな画像を生成するためにユーザ入力を処理する。一部の例において、ユーザ入力は、ＢＩＭデータを備える。
【００２２】
代替的な例として、ユーザインタフェース装置１０８は、建築物の輪郭１２２及び一つ以上の建築物コンストレイントを特定するユーザ入力をユーザから受け取るように構成される。一部の例において、建築物の輪郭１２２は、建築物の一つ以上の表面を特定する一つ以上の標識を有する。一部の例において、一つ以上の建築物コンストレイント１２０は、特定の建築様式又は建築物コンストレイント、例えば、建築構造の要求を規定する国内、他国の政府、行政若しくは団体の建築基準のような建築物コンストレイント、敷地コンストレイント（例えば、建築物が存在する敷地又は地所のコンストレイント）、構造コンストレイント、ユーザによって入力される一般的なコンストレイント、又は、建築物の設計若しくは構造を拘束する他のタイプのコンストレイントのようなコンストレイントの選択を含む。一部の例において、ユーザ入力は、選択した建築物コンストレイントを更に正確に反映するために画像レンダリングに適用される別のコンストレイント又はプリファレンス（ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）の提供のような画像レンダリングの品質を上げるのに用いることができる追加の意味情報を特定する。例えば、そのような意味情報は、画像レンダリングに適用する一つ以上のキーワード又は記述用語を含んでもよい。一部の例において、ユーザインタフェース装置は、キーボード、ポインティングディバイス、音声応答システム、ビデオカメラ、生体検知／応答システム、ボタン、センサ、モバイル機器、制御パッド、マイクロホン、存在検知スクリーン（ｐｒｅｓｅｎｃｅ−ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｓｃｒｅｅｎ）、ネットワーク，又は，人若しくはマシンからの入力を検出する他のタイプの装置である。一部の例において、ユーザインタフェース装置１０８は、ユーザに出力を表示するディスプレイ１１０を更に有する。ディスプレイ１１０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、量子ドットディスプレイ、ドットマトリクスディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機発光ダイオード（ＯＬＣＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、Ｅ  Ｉｎｋ、又は、触知できる出力、音声出力及び／又は目で見える出力を生成することができるモノクロディスプレイ、カラーディスプレイ若しくは他のタイプのディスプレイを含む技術を用いる出力装置として機能してもよい。他の例において、ユーザインタフェース装置１０８は、他の方法で、例えば、サウンドカード、ビデオグラフィックアダプターカード（ｖｉｄｅｏ  ｇｒａｐｈｉｃｓ  ａｄａｐｔｅｒ  ｃａｒｄ）、スピーカ、存在検知スクリーン、一つ以上のＵＳＢインタフェース、ビデオ及び／又は音声出力インタフェース、又は、触知できる出力、音声出力及び／又は目で見える出力を生成することができる他のタイプの装置を介してユーザに対する出力を生成してもよい。一部の例において、ユーザインタフェース装置１０８は、一つ以上の入力装置及び一つ以上の出力装置の両方として動作するユーザインタフェース装置としての役割を果たすことができる存在検知ディスプレイを有してもよい。
【００２３】
機械学習システム１０２は、建築物レンダリング１２４を行うために、上述したようにトレーニングデータ１０４及び／又はＥＩＭデータを用いてトレーニングされた画像レンダリングモデル１０６を、建築物の輪郭１２２及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０に適用する。一部の例において、機械学習システム１０２は、建築物レンダリング１２４を行うために、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６を、建築物の輪郭１２２及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０によって特定された建築物の一つ以上の表面に適用する。一部の例において、建築物レンダリング１２４は、特定された建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像である。一部の例において、建築物レンダリング１２４は、特定された建築物コンストレイントに従う建築物の写真のようにリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像である。
【００２４】
一部の例において、機械学習システム１０２は、特定された建築物コンストレイント１２０に照合する画像を建築物の輪郭１２２に追加するために、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６を、建築物の特定された一つ以上の表面及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０に適用する。例えば、機械学習システム１０２は、建築物の輪郭１２２を、建築物の輪郭１２２の一つ以上の表面を表す一つ以上のベクトル及びテンソル（例えば、多次元配列）に変換する。トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、特定された建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を生成するために、数学的演算を一つ以上のベクトル及びテンソルに適用してもよい。例えば、上述したように、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、特定の建築様式の設計美学、設計様式の組合せ又は建築基準の識別された特徴に対応する種々の重みを決定してもよい。トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、建築物コンストレイント１２０によって特定された建築様式又は建築基準の建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を生成するために、建築物の輪郭１２２の一つ以上のベクトル及びテンソルに種々の重みを適用してもよい。さらに、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、建築物コンストレイント１２０によって特定された建築様式、建築様式の組合せ又は建築基準の建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を生成するために、建築物の輪郭１２２の一つ以上のベクトル及びテンソルの一つ以上の係数を調整してもよい。トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、一つ以上のベクトル及びテンソルからの建築様式、建築様式の組合せ又は建築基準の建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を一つ以上の画像に変換して建築物レンダリング１２４を生成してもよい。一部の例において、機械学習システム１０２は、建築物レンダリング１２４を、ユーザに対する表示のためのディスプレイ１１０に出力する。
【００２５】
一例において、ユーザのフィードバック及び建築物レンダリング１２４の品質の向上を可能にするために上述したプロセスを繰り返してもよい。例えば、ユーザは、上述したように建築物の輪郭１２２及び建築物コンストレイント１２０を機械学習システム１０２に供給する。機械学習システム１０２は、選択した美術様式の建築物の複数の候補レンダリングとしての建築物レンダリング１２４を行う。機械学習システム１０２は、選択した美術様式の建築物の複数の候補レンダリングのうちの一つの選択を、ユーザインタフェース装置１０８を介して受け取る。さらに、機械学習システム１０２は、一つ以上の追加のコンストレイントを受け取る。一部の例において、一つ以上の追加のコンストレイントは、建築物コンストレイント１２０の調整を特定する。他の例において、一つ以上の追加のコンストレイントは、建築物コンストレイント１２０の他に別のコンストレイントを特定する。機械学習システム１０２は、選択した美術様式の建築物の第２の複数の候補レンダリングとしての建築物レンダリング１２４を一つ以上の追加のコンストレイントに基づいて行う。複数の候補レンダリングを行うとともに選択した美術様式の建築物の複数の候補レンダリングのうちの一つの選択及び一つ以上の追加のコンストレイントを受け取るプロセスを、ユーザが建築物レンダリング１２４の品質に満足するまで繰り返してもよい。
【００２６】
別の例において、機械学習システム１０２は、建築物レンダリング１２４を第２の機械学習システム１５０に出力する。他の実施の形態において、第２の機械学習システムを任意のものとしてもよい。一部の例において、機械学習システム１５０は、特定された建築物コンストレイントに従った建築物のＢＩＭデータを生成するために建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４を処理するように構成されたＢＩＭデータモデル１５３を有する。例えば、生成されるＢＩＭデータ１２６は、特定された建築物コンストレイントに従う建築物の物理的特徴及び機能的特徴のデジタル表現を含んでもよい。生成されるＢＩＭデータ１２６は、部分、材料、寸法、見積もられる測定、コスト、及び／又は、特定された建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリングにおいて示されるような特定された建築物コンストレイントに従って選択した建築物を建てるのに十分なデータ又は要素を特定してもよい。例えば、生成されるＢＩＭデータ１２６は、特定された建築基準に適合するのに要求される所定の部分、材料、仕様又はレイアウトを特定してもよい。一部の例において、生成されるＢＩＭデータ１２６は、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）プログラムによって読み出し可能なフォーマットのデータ又は建設物設計図としてレンダリングを行うのに適したフォーマットのデータを備える。一部の例において、機械学習システム１５０は、生成されるＢＩＭデータ１２６を、ユーザによる点検、操作又は分配のためにディスプレイ１１０に出力してもよい。
【００２７】
一例において、機械学習システム１５０は、ＢＩＭデータモデル１５２をトレーニングするためにＢＩＭトレーニングデータ１５４を処理し、一つ以上の建築物レンダリングからＢＩＭデータ１２６を生成する。例えば、ＢＩＭトレーニングデータ１５４は、部分、材料、寸法、及び／又は、建築物レンダリングに示された建築物を建てるのに十分なデータで標識された複数の建築物レンダリングを有してもよい。一部の例において、機械学習システム１５０は、複数の建築物レンダリングに示した異なる特徴を比較することをＢＩＭレンダリングモデル１５２に教えるために、ＢＩＭトレーニングデータ１５４を用いる。一部の例において、機械学習システム１５０は、特定の建築構造情報についての高い重要性又は低い重要性を有するものとして複数の建築物レンダリングの一つ以上の特徴を表す種々の係数を適用することをＢＩＭレンダリングモデル１５２に教えるために、ＢＩＭトレーニングデータ１５４を用いる。ＢＩＭレンダリングモデル１５２をトレーニングするのに要求される建築物レンダリングの数は、部分、材料、寸法及び／又は生成すべき建築物を建てるのに十分な他のデータの複雑性、並びに、複数の建築物レンダリングの種類及び／又は品質に依存する。一部の例において、複数の建築物レンダリングは、有効なＢＩＭデータモデルをトレーニングするための少なくとも数百の例を有する。一部の例において、機械学習システム１５０は、ＢＩＭデータモデル１５２を最適化するとともにＢＩＭデータモデル１５２によって生じた結果の精度を上げるためにＢＩＭトレーニングデータ１５４を用いる。
【００２８】
機械学習システム１５０は、ＢＩＭデータ１２６を生成するために、上述したようにＢＩＭトレーニングデータ１５４を用いてトレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２を建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４に適用する。一部の例において、機械学習システム１５０は、部分、材料、寸法及び／又は建築物レンダリング１２４に示した建築物を建てるのに十分な他のデータのリストを生成するために、トレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２を特定された建築物レンダリング１２４に適用する。例えば、機械学習システム１５０は、建築物レンダリング１２４を、建築物レンダリング１２４に示される一つ以上の建築物を表す一つ以上のベクトル及びテンソル（例えば、多次元配列）に変換する。トレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２は、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６の数学的表現を生成するために、数学的演算を一つ以上のベクトル及びテンソルに適用してもよい。例えば、上述したように、トレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２は、建築物レンダリング１２４の材料特徴に対応する一つ以上の特徴に対する種々の重みを決定してもよい。トレーニングされたＢＩＭデータ１２６は、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６の数学的表現を生成するために、建築物レンダリング１２４の一つ以上のベクトル及びテンソルに種々の重みを適用してもよい。さらに、トレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２は、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６の数学的表現を生成するために、建築物レンダリング１２４の一つ以上のベクトル及びテンソルの一つ以上の係数を調整してもよい。トレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２は、一つ以上のベクトル及びテンソルからの建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６の数学的表現を、ユーザによる点検又は使用に適した形式を有するＢＩＭデータ１２６に変換してもよい。一部の例において、機械学習システム１５０は、ＢＩＭデータ１２６を、ユーザに示すためにディスプレイ１１０に出力する。
【００２９】
上述した例において、機械学習システム１５０は、ＢＩＭデータ１２６を生成するために、上述したようにＢＩＭトレーニングデータ１５４を用いてトレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２を建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４に適用する。しかしながら、一部の例において、機械学習システム１５０は、（例えば、建築物レンダリング１２４がＢＩＭデータ１２６を生成するのに要求されないように）ＢＩＭデータ１２６を生成するために、ＢＩＭデータモデルを建築物コンストレイント１２０及び建築物の輪郭１２２のみに適用する。
【００３０】
一部の例において、開示の技術によって、建築設計者は、種々の様式の建築設計を現実的なやり方で迅速に調べることができる。例えば、設計者は、建築物の外側の輪郭を描き、輪郭の一つ以上の領域の各々を特徴付けるために必要に応じて追加の注釈を付ける。機械学習システム１０２は、建築物の複数のリアルな画像においてトレーニングされた画像レンダリングモデル１０６を、輪郭の領域に現実的な詳細を自動的に記入するために適用してもよい。一部の例において、設計者は、建築物の輪郭１２２に適用するために画像レンダリングモデル１０６に対する特定の建築物コンストレイントを選択してもよい。そのようなシステムによって、設計者は、提案した建築物が複数の異なる設計様式の下でどのように出現するかを迅速かつ効率的に調べることができる。
【００３１】
したがって、上述したシステムを、一つ以上の建築物コンストレイントに従って建築物のリアルなレンダリングの画像を生成するのに用いることができる。しかしながら、一部の例において、開示の技術によって、一つ以上のレイアウトにおいて建築物のリアルなレンダリングの画像を生成することができる。さらに、一部の例において、開示の技術によって、一つ以上の幾何学的メッシュ（ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ  ｍｅｓｈ）において建築物のリアルなレンダリングの画像を生成することができる。ここに開示したような技術によって、建築設計におけるコンピュータによる創造支援（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｃｒｅａｔｉｖｉｔｙ  ａｉｄｓ）を行うことができる。さらに、そのような技術は、高品質の建築設計を実現するのに要求される時間及び費用を削減することができる。
【００３２】
図２は、建築物の画像のレンダリング１２４を行う図１の例示的なシステム１００を更に詳しく示すブロック図である。機械学習システム１０２は、画像レンダリングモデル１０６を発展させるためにトレーニングデータ１０３を処理するとともに一つ以上の特定の建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリング１２４を有する画像を生成するために建築物の輪郭１２２及び建築物コンストレイント１２０を処理するここで説明した動作を実行する一つ以上のコンピュータ装置を示す。例えば、機械学習システム１０２は、上述したような処理回路及びメモリを有してもよい。
【００３３】
トレーニングデータ１０４は、一つ以上の建築物の複数の画像を有する。複数の画像の各々は、例えば、画像の対応する一つ以上の建築物によって表現される一つ以上の建築的特徴２０６を特定する標識を有してもよい。一部の例において、トレーニングデータ１０４は、一つ以上の建築物の複数の画像に加えて又は一つ以上の建築物の複数の画像の代わりにＢＩＭデータを有する。別の例において、トレーニングデータ１０４は、特定の建築様式、建築構造の要求を規定する国内、他国の政府、行政若しくは団体の建築基準、敷地コンストレイント（例えば、建築物が存在する敷地又は地所のコンストレイント）、構造コンストレイント、ユーザによって入力される一般的なコンストレイント、又は、建築物の設計若しくは構造を拘束する他のタイプのコンストレイントのようなここに特に列挙しない他の建築物コンストレイントを有する。一部の例において、複数の画像は、ウェブ上で画像のキーワード検索を用いるとともに検索に用いられる対応するキーワードを結果的に得られる画像に付すことによって適時に高いコストパフォーマンスで標識が付されてもよい。一部の例において、標識は、画像の特定の領域又は表面を識別するために画像の中の建築物の一つ以上の特定の領域に付される。例えば、画像の選択した多角形領域は、屋根、壁、階段、窓等のような建築物の個別の部分又は表面に対応するように標識が付される。一部の例において、標識は、画像の特定の領域によって示される一つ以上の建築様式又は他の設計特徴を更に特定する。
【００３４】
一部の例において、クラスタリングのような教師なし機械学習技術は、厳密に一致する特徴を有する画像の異なるグループを識別するためにシードデータ（例えば、一つ以上の建築様式の人が標識を付した例を有する画像）の統計データを利用してもよい。これらのグループの画像を人の点検及び標識付けのために提供してもよく、これにより、人によって効率的かつ正確に大量のデータに標識を付すことができる。
【００３５】
一部の例において、画像レンダリングモデルをトーニングするために用いられる画像の数を増やすことによって、及び／又は、画像レンダリングモデルをトーニングするために用いられる画像の品質を上げることによって、生成された画像のノイズを低減することができる。別の例において、予備知識及び／又はヒューリスティックを反映する事後コンストレイントを、選択した建築物コンストレイントに従う建築物の結果的に得られるレンダリング１２４の品質を上げるために画像レンダリングモデルに適用してもよい。更に別の例において、ユーザは、建築物の結果的に得られるレンダリング１２４の品質を表すフィードバックを、ユーザインタフェース１０８を介して提供してもよい。機械学習システム１０２は、そのようなフィードバックを、建築物のレンダリング１２４の品質を更に上げるために用いてもよい。
【００３６】
機械学習システム１０２は、建築物の輪郭１２２及び建築物コンストレイント１２０に適用する画像レンダリングモデル１０６をトレーニングするためにトレーニングデータ１０４を入力するとともに処理し、特定された建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリング１２４を有する画像を生成する。
【００３７】
図２の例において、機械学習システム１０２は、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）２１０を有する。機械学習システム１０２は、建築物外観の画像を受け取るとともに建築物外観の画像を一つ以上の建築物コンストレイントに分類するためにＧＡＮ２１０をトレーニングする。本例において、機械学習システム１０２は、コンストレイントの予め選択したセットからの建築物コンストレイントを示す建築物の画像を受け取るとともに画像に示される建築物コンストレイントを認識するために、ＧＡＮ２１０に対する画像モデル１０６をトレーニングする。一部の例において、ＧＡＮ２１０は、建築様式を区別する特徴ボキャブラリー（ｆｅａｔｕｒｅ  ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ）を自動的に学習してもよい。ＧＡＮ２１０は、ジェネレータニューラルネットワーク２２０及びディスクリミネータニューラルネットワーク２２２を有する。一部の例において、ジェネレータニューラルネットワーク２２０は、選択した建築物コンストレイントに従うリアルな建築物レンダリング１２４の画像を生成するように構成される。ディスクリミネータニューラルネットワーク２２２は、実際の画像と選択した建築物コンストレイントに従う建築物の人工的な画像との区別を行うように構成される。ジェネレータニューラルネットワーク２２０は、生成された画像がリアルであるとディスクリミネータニューラルネットワーク２２２によって決定されるのに十分な品質の画像を生成するようインセンティブが与えられる。それに対し、ディスクリミネータニューラルネットワーク２２２は、ジェネレータニューラルネットワーク２２０によって生成された画像の人工的なものを検出するようインセンティブが与えられる。したがって、ジェネレータニューラルネットワーク２２０とディスクリミネータニューラルネットワーク２２２の間の競争関係（ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ）によって、選択した建築物コンストレイントに従う高品質のリアルなレンダリング１２４を行うことができる。
【００３８】
他の例において、機械学習システム１０２は、例えば、建築物コンストレイント１２０によって特定された建築様式又は建築基準を反映する画像ベースの詳細を生成するために、ＧＡＮ２１０によって生成されるトレーニングされた画像モデル１０６を建築物の輪郭１２２に適用する。他の例において、機械学習システム１０２は、建築物の輪郭１２２に標識の注釈を付すために、ＧＡＮ２１０によって生成されるトレーニングされた画像モデル１０６を適用し、標識の意味は、一つ以上の生成される画像に反映される。これらの例において、機械学習システム１０２は、ＧＡＮ２１０によって生成されるトレーニングされた画像モデル１０６を、グローバルコンストレイント２０２及びローカルコンストレイント２０４に対処することによって生成する建築物画像に適用する。
【００３９】
建築物コンストレイント１２０は、生成される画像に対する一つ以上の要求を特定することができる。例えば、グローバルコンストレイント２０２は、生成される画像の大部分に対する要求を特定する。例えば、グローバルコンストレイント２０２は、建築物の輪郭１２２の領域が壁に対応するとともに特定の建築様式に適合することを要求してもよい。それに対し、ローカルコンストレイント２０４は、生成される画像の小部分に対する要求及びどのようにして小部分が互いに関連するかを特定する。例えば、ローカルコンストレイント２０４は、画像の一つ以上の領域、画像のスカイボックス、画像の背景等を特定してもよい。
【００４０】
一部の例において、ジェネレータニューラルネットワーク２２０は、選択した建築様式に従う建築物の一つ以上の候補レンダリングを生成する。ディスクリミネータニューラルネットワーク２２２は、選択した建築様式の一つ以上の建築物の一つ以上のリアルな画像及び選択した建築様式の建築物の一つ以上の候補レンダリングを受け取る。ディスクリミネータニューラルネットワーク２２２は、一つ以上のリアルな画像と一つ以上の候補レンダリングとを区別することを試みる。一部の例において、一つ以上の候補レンダリングが十分な品質に到達すると、ディスクリミネータニューラルネットワーク２２２は、一つ以上の候補レンダリングが人工的なものであると識別する際の予め決定された精度しきい値を下回る。この際に、機械学習システム１０２は、一つ以上の候補レンダリングが選択した建築物コンストレイントに従う建築物の現実的な品質のものであることを決定し、一つ以上の候補レンダリングを建築物レンダリング１２４として出力する。
【００４１】
他の例において、ユーザは、候補レンダリングを建築物レンダリング１２４として出力するために、一つ以上の候補レンダリングが選択した建築物コンストレイントに従う建築物の十分に現実的な品質のものであることを表すフィードバックを、ユーザインタフェース１０８を介して提供してもよい。他の例において、ユーザは、一つ以上の候補レンダリングが選択した建築物コンストレイントに従う建築物の十分に現実的な品質のものでないことを表すフィードバックを、ユーザインタフェース１０８を介して提供してもよい。本例において、ジェネレータニューラルネットワーク２２０は、画像レンダリングモデルの改良及び選択した建築物コンストレイントに従う建築物の追加の候補レンダリングの生成を、機械学習システム１０２がそのような候補レンダリングがユーザの品質要求に適合することを表すフィードバックをユーザから受け取るまで継続してもよい。
【００４２】
上述したように、機械学習システム１０２は、特定された建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリング１２４を有する画像を生成するために、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６を建築物の輪郭１２２及び建築物コンストレイント１２０に適用する。一部の例において、ユーザは、（例えば、ＣＡＤ又は図面プログラムを用いて）建築物の輪郭１２２を描画又は生成するためにユーザインタフェースを用いる。他の例において、ユーザは、建築物の輪郭１２２を含むファイルをアップロードするためにユーザインタフェースを用いる。
【００４３】
一部の例において、画像レンダリングモデル１０６は、ＧＡＮ２１０によって生成されるｉｍａｇｅ−ｔｏ−ｉｍａｇｅモデルであり、機械学習システム１０２は、ｉｍａｇｅ−ｔｏ−ｉｍａｇｅモデルを建築物の輪郭１２２に適用する。ＧＡＮ２１０によって生成されるｉｍａｇｅ−ｔｏ−ｉｍａｇｅモデルは、画像をある形式から他の形式に変換する方法を学習する。開示の技術によれば、機械学習システム１０２は、例えば、建築物コンストレイント１２０によって特定された建築様式又は建築基準を反映する建築物の外観の新たな画像を生成するために、ＧＡＮ２１０によって生成されるｉｍａｇｅ−ｔｏ−ｉｍａｇｅモデルを建築物の輪郭１２２に適用する。画像レンダリングモデル１０６及びＧＡＮ２１０によって生成される画像の厳密な検査によって画像が不完全であること又は画像に歪があることが明らかになることがあるが、開示の技術は、ＧＡＮによって生成される画像が設計者の創造性を刺激するのに有用となるようにＧＡＮによって生成される画像が所望の建築様式又は建築基準を十分に取得できることを認識する。
【００４４】
図３は、開示の技術による建築物の一つ以上の表面を含む例示的な入力３００及び建築様式又は建築基準での建築物の一つ以上の表面のリアルなレンダリングを有する画像を含む例示的な出力３５０の実例である。便宜上、図３を図１に関連して説明する。
【００４５】
一例において、ユーザは、上述したように建築物の輪郭１２２を特定する入力３００を供給する。一部の例において、建築物の輪郭１２２は、建築物の輪郭１２２に示した建築物の一つ以上の表面を特定する一つ以上の標識を有する。ユーザインタフェース１０８は、多様な方法で入力３００を受け取る。例えば、ユーザインタフェース１０８は、建築物の一つ以上の表面、建築物の一つ以上の表面を規定する一つ以上の形状、建築物の一つ以上の表面若しくは一つ以上の交点の座標、建築物の幾何学的メッシュ、建築物のワイヤフレームメッシュ又は建築物の一つ以上の他の特徴を特定するＣＡＤファイルのようなコンピュータファイルの形式又は他の形式の建築物の輪郭１２２を受け取ってもよい。他の例において、ユーザインタフェース１０８は、画像の形式の建築物の輪郭１２２を受け取る。更に別の例において、ユーザインタフェース１０８は、ユーザが建築物の輪郭１２２を描画することができるＣＡＤツール又は描画ツールを提供してもよい。本例において、ユーザインタフェース１０８は、（例えば、描画タブレット、スタイラス又はマウスを介して）ユーザによって作成されるスケッチ又は手書きの図面の形式であるとともに建築物を示す建築物の輪郭１２２を受け取る。例えば、建築物の輪郭１２２のスケッチは、建築物の輪郭又は美術的表現を含んでもよい。更に別の例において、建築物の輪郭１２２のスケッチは、建築物の一つ以上の表面を規定する一つ以上の幾何学形状を含んでもよい。
【００４６】
さらに、ユーザインタフェース１０８は、建築物の輪郭１２２に対する一つ以上の建築物コンストレイント１２０を受け取る。一部の例において、ユーザインタフェース１０８は、ユーザにより設定されたテキストファイル又はコマンドラインのパラメータを介して一つ以上の建築物コンストレイント１２０を受け取る。他の例において、ユーザインタフェース１０８は、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を提供し、ＧＵＩを介してユーザから一つ以上の建築物コンストレイント１２０を受け取る。例えば、ユーザは、ドロップダウンメニュー、一つ以上のラジオボタン、チェックボックス、ボタン、テキスト入力ボックス又はユーザインタフェース１０８のＧＵＩによって提供される他のユーザ入力形態を介して建築物の輪郭１２２に対する一つ以上の建築物コンストレイント１２０を選択又は規定してもよい。更に別の例において、ユーザは、建築物の輪郭１２２の一つ以上の表面を選択するとともに選択した表面に適用するために選択した表面の各々に対して一つ以上の建築物コンストレイント１２０を特定してもよい。
【００４７】
図３に関連して、例示的な入力３００の一つ以上の表面は、背景３０２、第１の表面３０４、第２の表面３０６及び地形３０８を有する。一つ以上の表面の各々は、レンダリングされる画像に対する要求を特定する一つ以上のコンストレイントを有してもよい。図示したように、図３の例において、背景３０２は、レンダリングされる画像の背景が「晴天」タイプであることを特定する。さらに、第１の表面３０４は、レンダリングされる画像の対応する表面が「住宅」属性及び「ガラス」属性を有することを特定する。さらに、第２の表面３０６は、レンダリングされる画像の対応する表面が「住宅」属性及び「コンクリート」属性を有することを特定する。さらに、地形３０８は、レンダリングされる画像が「森林」タイプであることを特定する。代替的には、例示的な入力３００は、レンダリングされる画像に対する一つ以上の建築様式を特定してもよい。図３の例において、入力３００は、「アーリーモダニズム」の建築様式を特定する。更に別の例において、例示的な入力３００は、特定の建築様式又は建築物コンストレイント、例えば、建築構造の要求を規定する国内、他国の政府、行政若しくは団体の建築基準、敷地コンストレイント（例えば、建築物が存在する敷地又は地所のコンストレイント）、構造コンストレイント、ユーザによって入力される一般的なコンストレイント、又は、建築物の設計若しくは構造を拘束する他のタイプのコンストレイントのような追加のタイプのコンストレイントを特定してもよい。
【００４８】
図１に関連して上述したように、機械学習システム１０２は、特定された建築様式の建築物の一つ以上の表面のリアルなレンダリングを有する画像を含む例示的な入力３００を生成するために、画像レンダリングモデル１０６を入力３００に適用する。例えば、建築物のレンダリングされる画像は、「アーリーモダニズム」の建築様式である。レンダリングされる画像の背景は「晴天」であり、レンダリングされる画像の地形は「森林」である。さらに、第１の表面３０４に対応するレンダリングされる画像の表面は「住宅」属性及び「ガラス」属性を有し、それ対し、第２の表面３０６に対応するレンダリングされる画像の表面は「住宅」属性及び「コンクリート」属性を有する。
【００４９】
図４は、開示の技術による建築物の画像のレンダリングを行う例示的なユーザインタフェース４００の実例である。一部の例において、図１のシステム１００のユーザインタフェース１０８は、ディスプレイ１１０に表示するためにユーザインタフェース４００を生成してもよい。一部の例において、ユーザインタフェース４００を、数例を挙げるとシステム１００のモバイルコンピュータ装置、デスクトップコンピュータ装置又はラップトップ装置を実行するとともにここで説明するようにプログラマブルネットワークプラットフォームを起動するスタンドアロンアプリケーションにおいて実現してもよい。便宜上、図４を図１に関連して説明する。
【００５０】
図４に示すように、ユーザインタフェース４００によって、ユーザは、開示の技術による建築物の画像のレンダリングに用いるために建築物の輪郭１２２及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０を含む入力をシステム１００に供給する。例えば、ユーザインタフェース４００は、ドロップダウンプロジェクトメニュー４０２を有する。プロジェクトメニュー４０２によって、ユーザは、新たなプロジェクトの作成、現在のプロジェクトの保存又は以前に保存したプロジェクトのロードを行うことができる。ここで説明するように、プロジェクトは、建築物の輪郭１２２、一つ以上の選択した建築物コンストレイント１２０並びに一つ以上の対応する建築物レンダリング１２４及び対応するＢＩＭデータ１２６を意味する。
【００５１】
ユーザインタフェース４００は、ドロップダウン設定メニュー４０４を更に有する。設定メニュー４０４によって、ユーザは、現在のプロジェクトに対する一つ以上の設定を構成することができる。さらに、設定メニュー４０４によって、ユーザは、建築物レンダリングアプリケーション（例えば、システム１００又はユーザインタフェース４００）に対する一つ以上の設定を構成することができる。
【００５２】
ユーザインタフェース４００は、ユーザインタフェース４００によって提供される種々のタイプの特徴及びユーザインタフェース要素をリストするサイドメニュー４０６を更に有する。例えば、サイドメニュー４０６は、レンダラーオプション４０８を有する。レンダラーオプション４０８は、ユーザが現在の建築物の輪郭を機械学習システム１０２にアップロードすることができるアップロード建築物輪郭ボタン４０９を設ける。レンダラーオプション４０８は、上述したようにアップロードした建築物の輪郭及び選択したコンストレイントに基づいて建築物の画像を生成する指示をユーザによって機械学習システム１０２に行うことができるレンダリングボタン４１０を更に設ける。
【００５３】
サイドメニュー４０６は、建築物の生成される画像に適用する一つ以上の建築物コンストレイント１２０をユーザによって選択することができるコンストレイントオプション４１２を更に有する。図４の例において、コンストレイントオプション４１２は、建築様式ボタン４１３、背景ボタン４１４、地形ボタン４１５及び材料ボタン４１６を有する。しかしながら、ここで明示的に記載しない他のコンストレイントを、開示の技術に従って用いてもよい。一部の例において、建築様式ボタン４１３、背景ボタン４１４、地形ボタン４１５及び材料ボタン４１６を、拡張可能なメニューボタンとしてもよい。カーソル４２８を介したユーザによる選択に応答して、対応するボタン４１３，４１４，４１５又は４１６は、複数の対応する選択可能なコンストレイントを表示するように拡張してもよい。他の例において、カーソル４２８を介したユーザによる選択に応答して、対応するボタン４１３，４１４，４１５又は４１６は、複数の対応する選択可能なコンストレイントのメニュー又はリストを開いてもよい。
【００５４】
上述した例において、プロジェクトメニュー４０２及び設定メニュー４０４はドロップダウンメニューであるが、これらの実現は、例として行われるに過ぎない。ユーザインタフェース４００を、一つ以上のドロップダウンメニュー、ラジオ及び／又はチェックボタン、ラジアルホイール（ｒａｄｉａｌ  ｗｈｅｅｌ）、スライダー、リスト、ツールバー、リボン、アイコン、ウィンドウ等の使用のような多様なやり方で実現してもよい。さらに、ユーザインタフェース４００は、プロジェクトメニュー４０２、設定メニュー４０４及びサイドメニュー４０６の他に又は設定メニュー４０４及びサイドメニュー４０６の代わりにメニューオプションを有してもよい。更に別の例において、ユーザインタフェース４００は、マウス及びキーボードを介して入力を受け取る代わりに、音声又は自然言語ベースのインタフェースの使用のような他の方法でユーザ入力を受け取ってもよい。
【００５５】
図４の例に関して、ユーザは、カーソル４２８を介して建築様式ボタン４１３を選択している。選択に応答して、建築様式ボタン４１３は、複数の対応する選択可能な建築様式４１３を表示するために拡張する。ユーザは、選択した建築様式をコンストレイントとして建築物の生成される画像に適用するために選択可能な建築様式４１７の少なくとも一つを選択してもよい。図４の例において、選択可能な建築様式４１７は、バウハウス様式、アーリーモダニズム様式、ゴシック様式、バロック様式、ポストモダン様式及びアールデコ様式を有する。しかしながら、他の例において、他の建築様式がここに示す建築様式に加えて又はここに示す建築様式の代わりに利用できるようにしてもよい。更に別の例において、選択可能な建築様式４１７は、一つ以上の建築様式の組合せを有してもよい。例えば、ユーザは、ゴシック様式とバロック様式の両方のような複数の建築様式を選択してもよく、機械学習システム１０２は、複数の選択した建築様式４１７の組合せの建築物のリアルな画像を生成してもよい。別の例において、建築様式の他に又は建築様式の代わりに、ユーザは、特定の建築様式又は建築物コンストレイント、例えば、建築構造の要求を規定する国内、他国の政府、行政若しくは団体の建築基準、敷地コンストレイント（例えば、建築物が存在する敷地又は地所のコンストレイント）、構造コンストレイント、ユーザによって入力される一般的なコンストレイント、又は、建築物の設計若しくは構造を拘束する他のタイプのコンストレイントのような一つ以上の他のコンストレイントを選択してもよい。
【００５６】
同様に、ユーザは、複数の対応する背景コンストレイントを選択するために背景ボタン４１４を選択してもよい。そのような背景コンストレイントの例は、晴天、曇り空、夜間、夕焼け空、荒天等を有してもよい。さらに、ユーザは、複数の対応する地形コンストレイントを選択するために地形ボタン４１５を選択してもよい。そのような地形コンストレイントの例は、草地、都市の景観、農地、森林、郊外、川岸、砂漠、海辺等を含んでもよい。さらに、ユーザは、複数の対応する材料コンストレイントを選択するために材料ボタン４１６を選択してもよい。そのような材料コンストレイントの例は、金属、コンクリート、ガラス、プラスチック、レンガ又は木を含んでもよい。他の例において、コンストレイントオプション４１２を他のタイプのコンストレイントについて行ってもよい。例えば、カラーコンストレイントは、色、塗料又は陰影を含んでもよい。テクスチャーコンストレイントは、真鍮メタリック、鉄メタリック、銀メタリック、木目タイプ（例えば、オーク、カバノキ、パイン）又はレンガパターン又はレイアウトのような特定のテクスチャーの選択を含んでもよい。
【００５７】
サイドメニュー４０６は、描画ツールを更に有する。ユーザは、建築物輪郭エディター４３０の建築物の輪郭を描画又はスケッチするために描画ツール４１８の対応する描画ツールを選択してもよい。一部の例において、描画ツール４１８は、線ツール４１９、形状（例えば、矩形、楕円又は自由形状）を描画するための形状ツール４２０及びテクスチャーを適用するためのブラシツール４２１を有してもよい。機械学習システム１０２は、上述したように建築物の画像を生成するために建築物輪郭エディター４３０の建築物の輪郭を用いてもよい。
【００５８】
一部の例において、描画ツール４１８は、グリフツール４２２を更に有する。ユーザは、建築物輪郭エディター４３０にグリフ（例えば、記号）を描画するためにグリフツール４２２を用いてもよい。機械学習システム１０２は、ユーザによって描画されるグリフに対応する建築物の生成される画像に適用するための一つ以上の建築物コンストレイント１２０を生成するためにグリフを処理する。例えば、ユーザは、建築物輪郭エディター４３０に示される建築物の輪郭の上に青色線を描画するためにグリフツール４２２を用いてもよい。機械学習システム１０２は、建築物の生成される画像に対する晴天背景コンストレイントを生成するために青色線グリフを処理する。他の例として、ユーザは、建築物輪郭エディター４３０に示される建築物の輪郭の下に緑色線を描画するためにグリフツール４２２を用いてもよい。機械学習システム１０２は、建築物の生成される画像に対する草地背景コンストレイントを生成するために緑色線グリフを処理する。更に別の例として、ユーザは、建築物の形状又は建築物の一つ以上の表面の形状を表す形状グリフを描画するためにグリフツール４２２を用いてもよい。機械学習システム１０２は、生成される画像の建築物の形状又は建築物の一つ以上の表面の形状に対する一つ以上のコンストレイントを生成するためにグリフを処理する。したがって、ユーザは、そのようなグリフを、建築物の画像の生成に用いるための一つ以上の建築物コンストレイント１２０を迅速かつ効率的に生成するために「ショートカット」として用いてもよい。一部の例において、グリフツール４２２は、ユーザが用いることができる一つ以上の事前に定義されたグリフを有する。他の例において、グリフツール４２２によって、ユーザは、カスタム形状及び／又はカラーのユーザ定義のグリフを作成するとともにカスタムコンストレイントをユーザ定義のグリフに割り当てることができる。
【００５９】
ユーザインタフェース４００は、建築物輪郭エディター４３０を更に有する。建築物輪郭エディター４３０は、建築物のリアルな画像を生成する際にユーザが描画ツール４１８を用いて建築物の輪郭を描画することができるインタフェースを提供する。一部の例において、建築物輪郭エディターは、建築物のワイヤフレーム画像を描写する。他の例において、建築物輪郭エディターは、建築物の一つ以上の表面の幾何学的メッシュを描画する。
【００６０】
ユーザインタフェース４００は、建築物の輪郭１２２及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０に基づいて機械学習システム１０２によって生成される建築物の画像を表示するリアリスティックレンダラー４４０を更に有する。上述したように、ユーザは、建築物輪郭エディター４３０における建築物の輪郭の描写の終了時にアップロード建築物輪郭ボタン４０９を選択することによって建築物の輪郭を機械学習システム１０２にアップロードする。ユーザが（例えば、コンストレイントオプション４１２を選択することによって又はグリフツール４２２を用いることによって）建築物の輪郭に対する一つ以上のコンストレイントを選択した後、ユーザは、アップロードした建築物の輪郭及び選択した一つ以上のコンストレイントに基づいて建築物のリアルな画像を機械学習システム１０２によって生成するためにレンダリングボタン４１０を選択してもよい。ユーザは、建築物のリアルな画像の生成の終了時に、ユーザに対する表示のためにリアリスティックレンダラー４４０の建築物の生成されるリアルな画像を表示する。
【００６１】
図４のユーザインタフェース４００は、例示として提供されるに過ぎない。他の例において、開示の技術によるユーザインタフェースは、ユーザインタフェース４００に示した要素の一部又はユーザインタフェース４００に示した要素と異なる要素を有してもよい。例えば、ユーザインタフェースは、建築物の輪郭及び一つ以上のコンストレイントを規定するファイルをユーザがアップロードする機能を設けてもよい。また、ユーザインタフェースは、建築物の輪郭を描画又はスケッチするための種々のツールを提供してもよい。
【００６２】
図５は、開示の技術による建築物の一つ以上の表面を含む他の例示的な入力５０２Ａ，５０２Ｂ，５０２Ｃ（まとめて「入力５０２」と称する。）及び建築様式又は建築基準での建築物の一つ以上の表面のリアルなレンダリングを有する画像を含む他の例示的な出力５０４Ａ，５０４Ｂ，５０４Ｃ（まとめて「入力５０４」と称する。）の実例である。
【００６３】
図１に関連して上述したように、機械学習システム１０２は、画像レンダリングモデル１０６をトレーニングするためにトレーニングデータ１０４を処理し、一つ以上の建築物コンストレイント１２０及び建築物の輪郭１２２から建築物レンダリング１２４を行ってもよい。一部の例において、トレーニングデータ１０４は、一つ以上のグリフを含んでもよく、一つ以上のグリフには、対応するグリフの特定（例えば、画像中のグリフの位置、グリフの色又はグリフの形状）に関連する一つ以上のコンストレイントの標識が付される。一部の例において、各グリフの一つ以上の標識は、建築物の一つ以上の表面及び一つ以上の表面の間の一つ以上の関係を表す一つ以上のローカルコンストレイントにマッピングされる。機械学習システム１０２は、画像レンダリングモデル１０６をトレーニングするために上述したようにトレーニングデータ１０４を処理し、トレーニングデータ１０４の一つ以上のグリフに対応する建築物レンダリング１２４に対するコンストレイントを生成し、その後、トレーニングデータ１０４の一つ以上のグリフに対応する一つ以上のコンストレイントに基づいて建築物レンダリング１２４を生成してもよい。
【００６４】
図４に関連して上述したように、一部の例において、ユーザは、建築物輪郭エディター４３０にグリフ（例えば、記号）を描画するためにグリフツール４２２を用いてもよい。機械学習システム１０２は、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６によりユーザによって描画されるグリフに対応する建築物の生成される画像に対して適用される一つ位以上の建築物コンストレイント１２０を生成するためにグリフを処理してもよい。図５は、例示的な入力５０２を示し、入力５０２の各々は、ユーザによって描画される一つ以上のグリフを含む。さらに、図５は、一つ以上の選択した建築物コンストレイントに従うとともに対応する入力画像５０２のグリフに基づいて生成される建築物の一つ以上の表面のリアルなレンダリングを有する画像を含む例示的な出力５０４を示す。
【００６５】
例えば、入力５０２Ａは、グリフ５０６（例えば、黒色の点線）を含む。機械学習システム１０２は、グリフ５０６の形状に対応する生成される出力画像の建築物の形状を規定するコンストレイントを生成するためにグリフ５０６を処理してもよい。例えば、機械学習システム１０２は、建築物の三つのリアルなレンダリングを有する出力５０４Ａを生成し、各建築物の形状は、グリフ５０６の形状に対応する。本例において、機械学習システム１０２は、建築物形状コンストレイントを生成する際にグリフ５０６の形状（例えば、正方形の三つの辺）に大きい重みを適用し、グリフ５０６の色（例えば、黒色）に小さい重み（又はゼロの重み）を適用する。
【００６６】
他の例として、入力５０２Ｂは、グリフ５０８（例えば、青色の矩形）を更に含む。機械学習システム１０２は、グリフ５０８の色、形状又は位置に対応する生成される出力画像の建築物の表面を規定するコンストレイントを生成するためにグリフ５０８を処理してもよい。例えば、機械学習システム１０２は、建築物の三つのリアルなレンダリングを有する出力５０４Ｂを生成し、レンダリングの各々は、グリフ５０８の形状及び位置に対応する表面（例えば、ドア表面）を含む。本例において、機械学習システム１０２は、ドア表面コンストレイントを生成する際にグリフ５０８の形状（例えば、矩形）及び／又はグリフ５０６に対するグリフ５０８の位置（例えば、グリフ５０８はグリフ５０６内に位置する）に大きい重みを適用する。機械学習システム１０２は、グリフ５０８の色（例えば、青色）に小さい重み（又はゼロの重み）を適用する。
【００６７】
他の例として、入力５０２Ｃは、グリフ５１０（例えば、青色の輪郭を有する三つの赤色の正方形）を更に含む。機械学習システム１０２は、グリフ５１０の色、形状又は位置に対応する生成される出力画像の建築物の表面を規定するコンストレイントを生成するためにグリフ５１０を処理してもよい。例えば、機械学習システム１０２は、建築物の三つのリアルなレンダリングを有する出力５０４Ｃを生成し、三つのリアルなレンダリングの各々は、グリフ５１０の形状及び位置に対応する一つ以上の表面（例えば、三つの窓表面）を有する。本例において、機械学習システム１０２は、窓表面コンストレイントを生成する際にグリフ５１０の形状（例えば、正方形）及び／又はグリフ５０６，５０８に対するグリフ５１０の位置（例えば、グリフ５１０がグリフ５０６内に位置するとともにグリフ５０８の上に位置する）に大きい重みを適用する。機械学習システム１０２は、グリフ５１０の色（例えば、青色の輪郭を有する赤色）に小さい重み（又はゼロの重み）を適用してもよい。
【００６８】
他の例において、ユーザは、生成される画像に対する他の特徴又はコンストレイントを規定するグリフを用いてもよい。例えば、ユーザは、一つ以上の表面位置及び／又は建築物の輪郭の表面の名称、例えば、壁、窓、窓台、戸口又は玄関、日よけ、屋根、上り段、階段等を規定するためにグリフを用いてもよい。さらに、ユーザは、画像の他のコンストレイント、例えば、結果的に得られる画像の地形、背景に又は空に対するコンストレイントのような画像の他のコンストレイントを規定するためにグリフを用いてもよい。
【００６９】
したがって、ユーザは、そのようなグリフを、建築物の画像の生成に用いるために一つ以上の建築物コンストレイント１２０を迅速かつ効率的に生成する「ショートカット」として用いてもよい。一部の例において、グリフツール４２２は、ユーザが用いることができる一つ以上の予め規定されたグリフを有する。他の例において、グリフツール４２２によって、ユーザは、カスタム形状及び／又は色のユーザ定義のグリフを作成するとともにカスタムコンストレイントをユーザ定義のグリフに割り当てることができる。そのようなグリフによって、設計者は、選択した建築物コンストレイントの他に生成される画像において反映される所望の特徴を特定することができる。そのようなグリフによって、設計者は、屋根又は窓のような建築物の特定の特徴が特定の色又は様式を有することを特定することもできる。
【００７０】
図６は、開示の技術による例示的な動作を示すフローチャートである。便宜上、図６を図１に関連して説明する。
【００７１】
図６の例において、システム１００は、建築物の一つ以上の表面及び建築様式又は建築基準を含む一つ以上の建築物コンストレイント１２０を、ユーザインタフェース装置１０８を介して受け取る（６０２）。一部の例において、建築物の一つ以上の表面は、建築物の輪郭１２２の形をしている。例えば、ユーザインタフェース１０８は、建築物の一つ以上の表面、建築物の一つ以上の表面を規定する一つ以上の形状、建築物の幾何学的メッシュ、建築物のワイヤフレームメッシュ又は建築物の他の一つ以上の特徴を特定するＣＡＤファイルのようなコンピュータファイルの形式又は他の形式の建築物の一つ以上の表面を受け取ってもよい。他の例において、ユーザインタフェース１０８は、画像の形式の建築物の輪郭１２２を受け取る。更に別の例において、ユーザインタフェース１０８は、ユーザが建築物の輪郭１２２を描画することができるＣＡＤツール又は描画ツールを提供してもよい。本例において、ユーザインタフェース１０８は、（例えば、描画タブレット、スタイラス又はマウスを介して）ユーザによって作成されるとともに建築物を示すスケッチ又は手書きの形式の建築物の輪郭１２２を受け取る。
【００７２】
さらに、一部の例において、ユーザインタフェース１０８は、建築物の一つ以上の表面を更に特定するＣＡＤファイルのような入力ファイルの形式又は他のファイル形式の一つ以上の建築物コンストレイント１２０を受け取る。他の例において、ユーザインタフェース１０８は、一つ以上のドロップダウンメニュー、一つ以上のラジオボタン、チェックボックス、ボタン、テキスト入力ボックス又はユーザが一つ以上のコンストレイントを選択することができる他のユーザ入力形態として一つ以上のコンストレイントを示すＧＵＩを設けてもよい。更に別の例において、ユーザインタフェース１０８は、機械学習システム１０２が一つ以上の建築物コンストレイント１２０を生成するために処理することができる一つ以上のグリフを受け取る。
【００７３】
機械学習システム１０２は、一つ以上の選択した建築物コンストレイントによる一つ以上の表面のレンダリングを行うために、建築物の一つ以上の表面及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０に画像レンダリングモデル１０６を適用する（６０４）。一部の例において、機械学習システム１０２は、特定された一つ以上の建築物コンストレイント１２０に整合する画像、表面及び構造を建築物の画像に追加するために、建築物の特定された一つ以上の表面及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０に画像レンダリングモデル１０６を適用する。例えば、機械学習システム１０２は、建築物の輪郭１２２を、建築物の輪郭１２２の一つ以上の表面を表す一つ以上のベクトル及びテンソル（例えば、多次元配列）に変換する。画像レンダリングモデル１０６は、特定された建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を生成するために、数学的演算を一つ以上のベクトル及びテンソルに適用する。例えば、上述したように、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、特定の建築様式の設計美学の識別された特徴に対応する種々の重みを決定してもよい。トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、建築物コンストレイント１２０によって特定された建築様式又は建築基準の建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を生成するために、建築物の輪郭１２２の一つ以上のベクトル及びテンソルに種々の重みを適用してもよい。さらに、トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、建築物コンストレイント１２０によって特定された建築様式又は建築基準の建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を生成するために、建築物の輪郭１２２の一つ以上のベクトル及びテンソルの一つ以上の係数を調整してもよい。トレーニングされた画像レンダリングモデル１０６は、一つ以上のベクトル及びテンソルからの建築様式又は建築基準の建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像の数学的表現を一つ以上の画像に変換して建築物レンダリング１２４を生成してもよい。
【００７４】
機械学習システム１０２は、一つ以上の建築物コンストレイントに従う一つ以上の表面のレンダリングを出力する（６０６）。一部の例において、機械学習システム１０２は、ユーザに示すためにレンダリングをディスプレイ１１０に出力する。ディスプレイ１１０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、量子ドットディスプレイ、ドットマトリクスディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機発光ダイオード（ＯＬＣＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、Ｅ  Ｉｎｋ、又は、触知できる出力、音声出力及び／又は目で見える出力を生成することができるモノクロディスプレイ、カラーディスプレイ若しくは他のタイプのディスプレイを含む技術を用いる出力装置として機能してもよい。
【００７５】
他の例において、機械学習システム１０２は、ＢＩＭデータ１２６を生成するためにレンダリング、建築物コンストレイント１２０及び建築物の輪郭１２２を機械学習システム１５０に出力する。本例において、機械学習システム１５０は、一つ以上のコンストレイントに従う一つ以上の表面の画像に対するＢＩＭデータを生成するために、一つ以上の建築物コンストレイントに従う一つ以上の表面の画像にＢＩＭデータモデル１５２を適用する（６０８）。一部の例において、一つ以上のコンストレイントは、建築構造の要求を規定する国内、他国の政府、行政若しくは団体の建築基準、敷地コンストレイント（例えば、建築物が存在する敷地又は地所のコンストレイント）、構造コンストレイント、ユーザによって入力される一般的なコンストレイント、又は、建築物の設計若しくは構造を拘束する他のタイプのコンストレイントのような特定の建築様式又は建築物コンストレイントの一つ以上を特定する。一部の例において、機械学習システム１５０は、部分、材料、寸法、及び／又は、画像に示される建築物を建てるのに十分な他のデータのリストを生成するために、建築様式又は建築基準の一つ以上の表面の画像にＢＩＭデータモデル１５２を適用する。例えば、機械学習システム１５０は、建築物レンダリング１２４を、画像に示される建築物を表す一つ以上のベクトル及びテンソル（例えば、多次元配列）に変換する。ＢＩＭデータモデル１５２を、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２５の数学的表現を生成するために、数学的演算を一つ以上のベクトル及びテンソルに適用してもよい。例えば、上述したように、トレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２は、建築物レンダリング１２４の材料特性に対応する一つ以上の種々の重み特性を決定してもよい。ＢＩＭデータ１２６は、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６の数学的表現を生成するために、建築物レンダリング１２４一つ以上のベクトル及びテンソルの種々の重みを適用してもよい。さらに、ＢＩＭデータモデル１５２は、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６の数学的表現を生成するために、建築物レンダリング１２４一つ以上のベクトル及びテンソルの一つ以上の係数を調整してもよい。ＢＩＭデータモデル１５２は、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６の数学的表現を、一つ以上のベクトル及びテンソルからユーザによる点検又は使用に適した形式を有するＢＩＭデータ１２６に変換してもよい。一部の例において、機械学習システム１５０は、ユーザに示すためにＢＩＭデータ１２６をディスプレイ１１０に出力する。
【００７６】
上述した例において、機械学習システム１５０は、ＢＩＭデータ１２６を生成するために、上述したようにＢＩＭトレーニングデータ１５４を用いてトレーニングされたＢＩＭデータモデル１５２を建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４に適用する。しかしながら、一部の例において、機械学習システム１５０は、（例えば、建築物レンダリング１２４がＢＩＭデータ１２６を生成するのに要求されないように）ＢＩＭデータ１２６を生成するために、ＢＩＭデータモデルを建築物コンストレイント１２０及び建築物の輪郭１２２のみに適用する。
【００７７】
図７は、開示の技術によるシステム１００の建築物の画像のレンダリング１２４を行う例示的なコンピュータ装置７００を更に詳しく示すブロック図である。図７の例において、コンピュータ装置７００は、演算処理エンジン７０３と、一つ以上の入力装置７０２と、一つ以上の出力装置７０４と、を有する。
【００７８】
図７の例において、コンピュータ装置７００のユーザは、建築物の輪郭１２２及び一つ以上の建築物コンストレイント１２０を特定する入力を、一つ以上の入力装置７０２を介してコンピュータ装置７００に供給してもよい。一部の例において、建築物の輪郭１２２は、建築物の一つ以上の表面を備える。一部の例において、建築物コンストレイント１２０は、建築様式の選択を含む。入力装置７０２は、キーボード、ポインティングディバイス、音声応答システム、ビデオカメラ、生体検知／応答システム、ボタン、センサ、モバイル機器、制御パッド、マイクロホン、存在検知スクリーン、ネットワーク又は人若しくはマシンからの入力を検出する他のタイプの装置を有してもよい。
【００７９】
演算処理エンジン７３０は、機械学習システム１０２を用いて一つ以上の建築物コンストレイント１２０及び建築物の輪郭１２２を処理してもよい。機械学習システム１０２は、処理回路７０６によって実行されるとともに記憶装置７０８に格納されるソフトウェア又はハードウェアとソフトウェアとの組合せを表すことができる。そのような処理回路７０６は、マイクロプロセッサ、コントローラ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又は同等のディスクリート論理回路若しくは集積論理回路を有してもよい。記憶装置７０８は、一つ以上のプロセッサに動作を実行させる実行可能な命令を備えるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）及びフラッシュメモリのようなメモリを有してもよい。一部の例において、処理回路７０６及び／又は記憶装置７０８のようなコンピュータ装置７００の少なくとも一部を、クラウドコンピューティングシステム、データセンター、又は、インターネット、他の公衆通信ネットワーク若しくは専用通信ネットワーク、例えば、ブロードバンド、セルラー、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）及び／又はコンピュータシステム、サーバ及びコンピュータ装置の間でデータを送信する他のタイプの通信ネットワークのようなネットワークに分配してもよい。
【００８０】
演算処理エンジン７３０は、選択した建築物コンストレイントによる建築物のリアルなレンダリングを備える一つ以上の画像を生成するために、機械学習システム１０２を用いて一つ以上の建築物コンストレイント１２０及び建築物の輪郭１２２を処理してもよい。図７の例において、機械学習システム１０２は、ＧＡＮ７１０及び画像レンダリングモデル１０６を有する。ＧＡＮ７１０は、教師なし機械学習で用いられる人工知能アルゴリズムの一種である。ＧＡＮ７１０を、二つのニューラルネットワーク、すなわち、ジェネレータニューラルネットワーク７２０及びディスクリミネータニューラルネットワーク７２２を有するシステムによって実現してもよい。ジェネレータニューラルネットワーク７２０及びディスクリミネータニューラルネットワーク７２２は、選択した建築物コンストレイントによる建築物のリアルなレンダリング１２４の画像を生成するためにゼロサムゲームフレームワークで互いに競争する。例えば、ジェネレータニューラルネットワーク７２０は、選択した建築物コンストレイントに従う建築物の人工的な画像を生成するために、トレーニングデータ１０４を用いてトレーニングされる。それに対し、ディスクリミネータニューラルネットワーク７２２は、建築物コンストレイントに従う建築物の画像と建築物コンストレイントに従う建築物の人工的な画像の間の区別を行うために、トレーニングデータ１０４を用いてトレーニングされる。ジェネレータニューラルネットワーク７２０は、生成される画像がリアルであるとディスクリミネータニューラルネットワーク７２２によって決定されるのに十分な品質の画像を生成するようインセンティブが与えられる。換言すれば、ジェネレータニューラルネットワーク７２０は、ディスクリミネータニューラルネットワーク７２２の誤り率を上げるようインセンティブが与えられる。それに対し、ディスクリミネータニューラルネットワーク７２２は、ジェネレータニューラルネットワーク７２０によって生成される画像の人工的なものを検出するようインセンティブが与えられる。ジェネレータニューラルネットワーク７２０が選択した建築物コンストレイントに従う建築物の人工的な画像の生成を更に良好に行うことができるようにするとともにディスクリミネータニューラルネットワーク７２２が選択した建築物コンストレイントに従う建築物のリアルな画像と選択した建築物コンストレイントに従う建築物の人工的な画像の区別を更に良好に行うことができるようにするために、誤差逆伝播を適用してもよい。
【００８１】
ジェネレータニューラルネットワーク７２０及びディスクリミネータニューラルネットワーク７２２は、ジェネレータニューラルネットワーク７２０が予め決定されたしきい値より上の品質の画像を生成するまで互いに競争し続けるとともに各モデルを改良し続けてもよい。ジェネレータニューラルネットワーク７２０が十分な品質の画像を生成すると、ジェネレータニューラルネットワーク７２０の画像レンダリングモデルを、「トレーニング」されたものとみなしてもよく、建築物の輪郭１２２及び建築物コンストレイント１２０に基づいて一つ以上の建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリング１２４の画像を生成するために画像レンダリングモデル１０６として用いてもよい。したがって、ジェネレータニューラルネットワーク７２０とディスクリミネータニューラルネットワーク７７２との競争によって、画像レンダリングモデル１０６が一つ以上の選択した建築物コンストレイントに従う高品質のリアルなレンダリング１２４を行うことができるように画像レンダリングモデル１０６の作成及び最適化を行うことができる。
【００８２】
図７の例において、機械学習システム１０２はＧＡＮを実現したが、他の例において、他のタイプのニューラルネットワークを用いてもよい。例えば、開示の技術は、（例えば、第２のニューラルネットワークとの競争による最適化を行わない）単一のニューラルネットワークを利用してもよい。別の例において、機械学習システム１０２は、一つ以上の建築物コンストレイントに従う高品質のリアルなレンダリングを行うための一つ以上のモデルをトレーニングするために、最近傍、ナイーブベイズ、決定木、直線回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ平均クラスタリング、Ｑ学習、時間差、ディープアドバーサリアルネットワーク（ｄｅｅｐ  ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、又は、他の教師付き学習アルゴリズム、教師なし学習アルゴリズム、半教師付き学習アルゴリズム若しくは強化学習アルゴリズムの一つ以上を適用してもよい。
【００８３】
一部の例において、出力装置７０４は、一つ以上の建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリングを備える一つ以上の画像をユーザに出力するように構成される。出力装置７０４は、ディスプレイ、サウンドカード、ビデオグラフィックスアダプターカード、スピーカ、存在検知スクリーン、一つ以上のＵＳＢインタフェース、ビデオ及び／又は音声出力インタフェース、又は、触知できる出力、音声出力、ビデオ出力若しくは他の出力を生成することができる他のタイプの装置を有してもよい。出力装置７０４は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、量子ドットディスプレイ、ドットマトリクスディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機発光ダイオード（ＯＬＣＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、Ｅ  Ｉｎｋ、又は、触知できる出力、音声出力及び／又は目で見える出力を生成することができるモノクロディスプレイ、カラーディスプレイ若しくは他のタイプのディスプレイを含む技術を用いる出力装置として機能することができる表示装置を有してもよい。他の例において、出力装置７０４は、他の方法で、例えば、サウンドカード、ビデオグラフィックスアダプターカード、スピーカ、存在検知スクリーン、一つ以上のＵＳＢインタフェース、ビデオ及び／又は音声出力インタフェース、又は、触知できる出力、音声出力、ビデオ出力若しくは他の出力を生成することができる他のタイプの装置を介して、ユーザに対する出力を生成してもよい。一部の例において、出力装置７０４は、一つ以上の入力装置及び一つ以上の出力装置の両方として動作するユーザインタフェース装置としての役割を果たす存在検知ディスプレイを有してもよい。
【００８４】
図８は、開示の技術によるシステム１００の建築物のレンダリングされた画像からＢＩＭデータを生成する例示的なコンピュータ装置８００を更に詳しく示すブロック図である。図８の例において、コンピュータ装置８００は、演算処理エンジン８０３と、一つ以上の入力装置８０２と、一つ以上の出力装置８０４と、を有する。
【００８５】
図８の例において、機械学習システム１０２は、建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４を特定する入力を、一つ以上の入力装置７０２を介してコンピュータ装置７００に供給してもよい。一部の例において、建築物の輪郭１２２は、建築物の一つ以上の表面を備える。一部の例において、建築物コンストレイント１２０は、建築様式のような一つ以上の建築物コンストレイントの選択を含む。一部の例において、建築物レンダリング１２４は、一つ以上の特定された建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリングを有する一つ以上の画像である。入力装置８０２は、図７のコンピュータ装置７００との接続を確立するハードウェア及び／又はソフトウェアを有してもよい。例えば、入力装置８０２は、インターネット、他の公衆通信ネットワーク若しくは専用通信ネットワーク、例えば、ブロードバンド、セルラー、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、及び／又は、コンピュータシステム、サーバ及びコンピュータ装置の間でデータを送信する他のタイプの通信ネットワークのようなネットワークを介して図７のコンピュータ装置７００と通信を行ってもよい。入力装置８０２を、例えば、建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４を受け取るための任意の適切な通信技術を用いてデータ、制御信号、コマンド及び／又は他の情報を送受信するように構成してもよい。例えば、入力装置８０２及び図７のコンピュータ装置７００はそれぞれ、一つ以上のネットワークリンクを用いて同一のネットワークに操作的に結合してもよい。入力装置８０２及び図７のコンピュータ装置７００を結合するリンクを、無線広域ネットワークリンク、無線ローカルエリアネットワーク、イーサネット（登録商標）、非同期転送モード（ＡＴＭ）又は他のタイプのネットワーク接続としてもよく、そのような接続を、無線及び／又は有線接続としてもよい。一部の例において、入力装置８０２及び図７のコンピュータ装置７００の一部は、他のクライアント装置１０４にないハードウェア、モジュール、ソフトウェア及び／又は機能を有してもよい。
【００８６】
演算処理エンジン８３０は、機械学習システム１５０を用いて建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４を処理してもよい。機械学習システム１５０は、処理回路８０６によって実行可能であるとともに記憶装置８０８に格納されるソフトウェア又はハードウェアとソフトウェアとの組合せを表すことができる。そのような処理回路８０６は、マイクロプロセッサ、コントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は同等のディスクリート論理回路若しくは集積論理回路のうちの一つ以上を有してもよい。記憶装置８０８は、一つ以上のプロセッサに動作を実行させる実行可能な命令を備えるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）及びフラッシュメモリのようなメモリを有してもよい。一部の例において、処理回路８０６及び／又は記憶装置８０８のようなコンピュータ装置８００の少なくとも一部を、クラウドコンピューティングシステム、データセンター、又は、インターネット、他の公衆通信ネットワーク若しくは専用通信ネットワーク、例えば、ブロードバンド、セルラー、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）及び／又はコンピュータシステム、サーバ及びコンピュータ装置の間でデータを送信する他のタイプの通信ネットワークのようなネットワークに分配してもよい。
【００８７】
演算処理エンジン８０３は、建築物レンダリング１２４に対するＢＩＭデータ１２６を生成するために、機械学習システム１０２を用いて建築物コンストレイント１２０、建築物の輪郭１２２及び建築物レンダリング１２４を処理してもよい。例えば、生成されるＢＩＭデータ１２６は、建築物レンダリング１２４の物理的特徴及び機能的特徴のデジタル表現を含んでもよい。生成されるＢＩＭデータ１２６は、部分、材料、寸法、及び／又は、建築物レンダリング１２４に示されるような一つ以上の選択した建築物コンストレイントに従う建築物を建てるのに十分な他のデータを特定してもよい。一部の例において、生成されるＢＩＭデータ１２６は、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）プログラムによって読み出し可能なフォーマットのデータ又は建設物設計図としてレンダリングを行うのに適したフォーマットのデータを備える。
【００８８】
図８の例において、機械学習システム１０２は、ニューラルネットワーク８１０及びＢＩＭデータモデル１５２を有する。ニューラルネットワーク８１０は、特定のタスクを行うプログラミングなしでパターン認識及び照合を行うための人工知能アルゴリズムを実現するユニット又はノードの相互接続されたメッシュを備える。ニューラルネットワーク８１０は、種々のタイプのニューラルネットワークの形をとる。例えば、ニューラルネットワーク８１０は、建築物レンダリング１２４に基づいてＢＩＭデータ１２６を生成するための一つ以上のモデルをトレーニングするために、最近傍、ナイーブベイズ、決定木、直線回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ平均クラスタリング、Ｑ学習、時間差、ディープアドバーサリアルネットワーク、又は、他の教師付き学習アルゴリズム、教師なし学習アルゴリズム、半教師付き学習アルゴリズム若しくは強化学習アルゴリズムの一つ以上を実現してもよい。
【００８９】
一例において、ニューラルネットワーク８１０を、一つ以上の建築物レンダリングからＢＩＭデータを正確に生成するために、ＢＩＭトレーニングデータ１５４を用いてトレーニングしてもよい。ＢＩＭトレーニングデータ１５４から十分な品質のＢＩＭデータが生成されると、ニューラルネットワーク８１０のＢＩＭデータモデルを、「トレーニング」されたものとみなしてもよく、建築物レンダリング１２４に基づいてＢＩＭデータ１２６を生成するためのＢＩＭデータモデル１５２として用いてもよい。一部の例において、ニューラルネットワーク８１０は、ＢＩＭデータ１２６を生成するための「ディープラーニング」を実現する。したがって、ニューラルネットワーク８１０によって、ＢＩＭデータモデル１５２が建築物レンダリング１２４からＢＩＭデータ１２６を効率的かつ正確に生成できるようにするためにＢＩＭデータモデル１５２を作成することができる。
【００９０】
一部の例において、出力装置８０４は、一つ以上の建築物コンストレイントに従う建築物のリアルなレンダリングを備える一つ以上の画像をユーザに出力するように構成される。出力装置８０４は、ディスプレイ、サウンドカード、ビデオグラフィックスアダプターカード、スピーカ、存在検知スクリーン、一つ以上のＵＳＢインタフェース、ビデオ及び／又は音声出力インタフェース、又は、触知できる出力、音声出力、ビデオ出力若しくは他の出力を生成することができる他のタイプの装置を有してもよい。出力装置８０４は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、量子ドットディスプレイ、ドットマトリクスディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機発光ダイオード（ＯＬＣＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、Ｅ  Ｉｎｋ、又は、触知できる出力、音声出力及び／又は目で見える出力を生成することができるモノクロディスプレイ、カラーディスプレイ若しくは他のタイプのディスプレイを含む技術を用いる出力装置として機能することができる表示装置を有してもよい。他の例において、出力装置８０４は、他の方法で、例えば、サウンドカード、ビデオグラフィックスアダプターカード、スピーカ、存在検知スクリーン、一つ以上のＵＳＢインタフェース、ビデオ及び／又は音声出力インタフェース又は触知できる出力、音声出力、ビデオ出力若しくは他の出力を生成することができる他のタイプの装置を介して、ユーザに対する出力を生成してもよい。一部の例において、出力装置７０４は、一つ以上の入力装置及び一つ以上の出力装置の両方として動作するユーザインタフェース装置としての役割を果たす存在検知ディスプレイを有してもよい。
【００９１】
開示に記載した技術を、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はその任意の組合せにおいて少なくとも部分的に実現してもよい。例えば、記載した技術の種々の態様を、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又は同等のディスクリート論理回路若しくは集積論理回路及びそのような構成要素の任意の組合せを含む一つ以上のプロセッサ内で実現してもよい。用語「プロセッサ」又は「処理回路」は、一般的には、上述した論理回路のみ、上述した論理回路と他の論理回路との組合せ又は他の任意の同等の回路のいずれかを意味する。ハードウェアを備える制御部は、本開示の技術の一つ以上を実現してもよい。
【００９２】
そのようなハードウェア、ソフトウェア及びファームウェアを、本開示に記載した種々の動作及び機能をサポートするために同一の装置内又は個別の装置内で実現してもよい。付加的に、記載したユニット、モジュール又は構成要素のいずれかを、共同して又は個別であるが相互運用可能な論理装置として別々に実現してもよい。モジュール又はユニットとしての種々の特徴の表現は、種々の機能的な態様を強調することを意図しており、そのようなモジュール又はユニットを個別のハードウェア又はソフトウェア構成要素によって実現する必要があることを必ずしも意味しない。一つ以上のモジュール又はユニットに関連した機能を、個別のハードウェア若しくはソフトウェア構成要素によって実現してもよい又は共通の若しくは個別のハードウェア若しくはソフトウェア構成要素内で統合してもよい。
【００９３】
本開示に記載した技術を、命令を含むコンピュータ可読記憶媒体のようなコンピュータ可読媒体において具体化又はコード化してもよい。コンピュータ可読記憶媒体において具体化又はコード化された命令によって、プログラム可能プロセッサ又は他のプロセッサは、例えば、命令を実行するときに方法を実施する。コンピュータ可読記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク（登録商標）、カセット、磁気媒体、光媒体又は他のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。
【００９４】
種々の例を記載した。これら及び他の例は、特許請求の範囲内にある。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【外国語明細書】
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