近日，园林学院科研团队在城市绿地生成设计领域取得重要进展，研究成果以“The Full-Process Generative Design of Urban Green Spaces Under Controlled External Environmental Conditions”为题，发表于风景园林领域中科院一区TOP期刊Cities（IF=7.6）。

城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，其规划与设计不仅关系到城市功能与生态质量，也直接影响居民生活品质。传统的绿地设计流程依赖人工经验与多轮手工迭代，不仅效率低、周期长，而且难以充分响应城市复杂环境的多元需求。当前人工智能技术在设计领域的应用已取得积极进展，但已有研究多聚焦于研究场地内部的元素组合，较少考虑场地外部环境的影响，同时生成图像质量较低，难以直接支撑设计实践。研究聚焦城市绿地全流程生成设计，深入探索如何通过人工智能算法实现从环境信息提取、空间布局生成到图纸细化表达的完整工作流，不仅推动景观设计的自动化转型，也为提升绿色空间设计的科学性与实用性提供了新路径。

场地外部环境信息在设计逻辑中具有关键作用，影响设计方案与城市整体空间结构、功能需求和环境脉络关系。针对这一关键问题，研究聚焦AI驱动下的绿色空间自动化设计任务，构建了一个基于“外部环境—布局生成—方案渲染”逻辑链的城市绿色空间生成系统，并在公园绿地与居住绿地两个典型场景中开展实验验证。研究系统性探讨了外部环境信息对设计生成机制的影响，揭示了环境因子与绿地空间形态、功能分区之间的复杂映射关系。研究比较不同算法约束方式对生成质量的作用效果，选取效果更好的算法来训练模型，并引入大型预训练模型对初步图纸进行高精度优化，显著增强图纸细节表现与可视化表达力。为了科学、全面地检验生成系统的输出能力，研究构建了涵盖图像质量、空间逻辑与表达效果的多维度评估体系，不仅用于本研究的性能评测，也为未来同类研究提供了重要的评估参考框架。

园林学院博士研究生陈然和硕士研究生易行健为论文共同第一作者，赵晶教授为论文通讯作者。

全文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264275125004822