Erken mimari tasarım sürecinde görsel üretken yapay zeka uygulamalarında girdi-çıktı ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of input-output relationships in image generative artificial intelligence applications during the early architectural design process
Yazar: SEFA KOYUN
Danışman: DOÇ. DR. TOGAN TONG
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Ortamında Mimarlık Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mimarlık = Architecture

Özet:
Son yıllarda üretken yapay zeka teknolojileri hızla gelişmiştir. Bu araçlar, metin, görsel, video ve benzeri içeriklerin üretilmesinde yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Özellikle yayınım modelleriyle geliştirilen görsel üretken yapay zeka araçları, bu alandaki ilerlemeyi önemli ölçüde artırmıştır. Mimari tasarım süreçlerinde bu araçların kullanımına yönelik çalışmalar genellikle erken tasarım aşamalarına ve sabit görsellerin üretimine odaklanmıştır. Literatürde, bu araçların tasarımcıların fikirlerini somutlaştırması ve tasarım süreçlerini hızlandırması açısından yenilikçi bir çözüm sunduğu ifade edilmektedir. Ancak, bu araçların etkili bir şekilde kullanılabilmesi için özellikle metin girdilerinin hazırlanması, kullanıcıların aşması gereken bir zorluk olarak öne çıkmaktadır.
Bu tez, görsel üretken yapay zeka araçlarının erken mimari tasarım süreçlerindeki kullanımını incelemektedir. Belirli bir konsept proje üzerinden çeşitli görsel üretken yapay zeka denemeleri gerçekleştirilmiş; projeyi tanımlayan metin girdileri oluşturulmuş ve bu girdilerde yapılan değişikliklerin görsel çıktılara etkisi analiz edilmiştir. Bu kapsamda, üretilen görseller ile kullanılan metin girdileri arasındaki ilişki incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, görsel üretken yapay zeka araçlarının mimari tasarım süreçlerindeki potansiyelini ve sınırlamalarını ortaya koymakta; kullanıcı girdilerinin netliği ve doğruluğunun, çıktıların başarısında kritik bir rol oynadığını göstermektedir.
Araştırmanın bulguları, görsel üretken yapay zeka araçlarının mimari tasarım süreçlerine entegrasyonu için geliştirilmesi gereken yönleri işaret etmektedir. Bu araçlar, tasarımcıların erken aşama fikirlerini somutlaştırmalarına önemli katkılar sağlasa da, kullanıcı etkileşimi ve kullanım kolaylığı gibi konularda iyileştirmeler gerekmektedir. Gelecekte yapılacak çalışmaların, daha geniş veri setleri, çeşitlendirilmiş malzeme denemeleri ve kullanıcı deneyimi analizleriyle bu teknolojilerin mimarlık pratiğinde daha yaygın ve etkili bir şekilde kullanılmasını sağlayacağı öngörülmektedir. Bu tez, görsel üretken yapay zeka araçlarının mimarlıkta yenilikçi bir araç olarak sunduğu potansiyeli vurgulamakta ve bu teknolojilerin disipline katkılarını artırmak için gelecekteki çalışmaların önünü açmaktadır.

Abstract:
In recent years, generative artificial intelligence (AI) technologies have advanced rapidly. These tools have become widely used in producing content such as text, images, and videos. In particular, visual generative AI tools developed using diffusion models have significantly contributed to progress in this field. Studies on the use of these tools in architectural design processes have generally focused on the early design stages and the production of static visuals. The literature highlights that these tools offer an innovative solution by enabling designers to concretize their ideas and accelerate design processes. However, preparing text inputs for effective use of these tools emerges as a significant challenge for users.
This thesis examines the use of visual generative AI tools in early architectural design processes. Various experiments were conducted using visual generative AI tools within the scope of a specific concept project. Text inputs describing the project were prepared, and the impact of modifications to these inputs on the visual outputs was analyzed. In this context, the relationship between the generated visuals and the text inputs used was explored. The findings reveal the potential and limitations of visual generative AI tools in architectural design processes, emphasizing the critical role of clarity and accuracy in user inputs for the success of outputs.
The research findings indicate areas requiring improvement for the integration of visual generative AI tools into architectural design processes. While these tools significantly contribute to materializing designers' early-stage ideas, advancements in user interaction and ease of use are needed. Future studies involving larger datasets, diversified material experiments, and user experience analyses are expected to enable these technologies to be utilized more broadly and effectively in architectural practice. This thesis underscores the potential of visual generative AI tools as innovative instruments in architecture and serves as a foundation for future research aimed at enhancing their contributions to the discipline.