architecture-analysis-evolution

Polar Sponsor
爱发电 赞助
.NET 9.0

当用户希望分析一张建筑照片或效果图、生成简洁的建筑描述、利用该描述通过文生图(text-to-image)方式生成新的建筑图像、将生成的图像与原图进行比对以分析偏差,并通过多轮迭代不断优化描述,最终收敛至一个稳定、凝练的建筑描述时,应使用此技能。

建筑分析进化循环 (Architecture Analysis Evolution)

功能概述

建筑分析进化循环 (Architecture Analysis Evolution)是一项面向实际任务的技能,主要用于该技能实现一个自我进化的「分析→描述→生成→对比→调整」闭环;用户提供一张建筑照片或效果图后,执行以下流程:;

核心要点

  • 分析阶段 — 读取并分析原建筑图片:;
  • 1.1 基本尺度定义 — 首先定义建筑的长宽高、层数、面积、关键比例等基本物理参数;
  • 1.2 深度特征提取 — 提取建筑风格、材料、形态、空间特征。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

建筑分析进化循环 (Architecture Analysis Evolution)

概述

该技能实现一个自我进化的「分析→描述→生成→对比→调整」闭环。用户提供一张建筑照片或效果图后,执行以下流程:

  1. 分析阶段 — 读取并分析原建筑图片:
    • 1.1 基本尺度定义 — 首先定义建筑的长宽高、层数、面积、关键比例等基本物理参数
    • 1.2 深度特征提取 — 提取建筑风格、材料、形态、空间特征
  2. 描述阶段 — 撰写精炼的建筑描述文本(以基本尺度为锚点)
  3. 生成阶段 — 用描述文本通过 ImageGen 生成新建筑图片
  4. 对比阶段 — 将生成图与原图进行视觉偏差分析
  5. 调整阶段 — 根据偏差分析优化描述文本
  6. 循环 — 重复步骤 3-5 共 3 轮(默认),每轮保存中间产物
  7. 收敛 — 输出最终稳定描述文本及最终生成图

触发条件

当用户提供一张建筑图片(照片、效果图、渲染图)并提出以下任一意图时,使用此技能:

  • "分析这张建筑图片并生成稳定的建筑描述"
  • "帮我对这张建筑图做描述进化"
  • "通过生成再对比来优化对这张建筑的描述"
  • "用 AI 帮我提炼对这类建筑的描述语言"
  • "建筑图片分析 + 进化学习"
  • 任何涉及分析建筑图片并基于生成对比来优化描述的请求

前置条件

  • 确认用户已提供建筑图片文件的绝对路径。如果用户只上传了图片但未提供路径,在操作用户上传的图片时优先检查 workbuddy uploads 目录,读取该图片获取其绝对路径
  • 确保 ImageGen(Text-to-Image)工具可用。ImageGen 是 WorkBuddy 的 DeferExecuteTool 延迟工具,需要通过 ToolSearch 查找其调用方式

工作流程

第 1 步:读取原建筑图片

使用 Read 工具读取用户提供的建筑图片文件。图片是用户给的路径或上传的文件。读取后仔细观察分析。

1.1 建筑基本尺度定义(必须最先完成)

在分析任何风格或细部之前,先建立建筑的基本物理参数。这些参数是所有后续描述的基础锚点。

基本尺度参数表:

参数 说明 如何获取 示例
总长 建筑沿主要轴线的长度 图纸/参照物估算 "约 60 米"
总宽 建筑沿次要轴线的宽度 图纸/参照物估算 "约 25 米"
总高 建筑最高点距地面高度 层数×层高估算 "约 35 米(8层)"
层数 地上/地下层数 图片中数窗户排数或楼层线脚 "地上 8 层,地下 1 层"
总建筑面积 各层建筑面积之和 图纸/技术说明 "约 15,000 ㎡"
占地面积 建筑首层占地面积 图片测量/估算 "约 1,500 ㎡"
标准层高 标准层高 人/门/窗为参照(层高≈3-4米) "约 4.2 米"
关键尺度特征 悬挑深度、中庭宽度等 比例估算 "上层悬挑约 4 米(约一层楼高)"

获取方式:

  • 原图附带说明/技术图纸 → 直接读取数值,填入参数表
  • 只有图片 → 通过环境参照物估算(人≈1.7m,车≈1.5m高,相邻建筑层数)
  • 完全无法获取 → 标注"未知",在描述中用相对比例替代(如"悬挑深度约一层楼高")

输出位置: 将基本尺度数据写入 iteration-01-description.md 顶部的 ## 建筑基本尺度 区块。

1.2 深度特征分析(使用 references/architecture-vocabulary.md 中的分类体系)

在基本尺度锚定后,进行建筑特征分析:

分析维度:

  • 建筑风格(现代主义、哥特式、参数化等)
  • 形体与体量(立方体、穿插、悬挑、层叠等)
  • 立面处理(材料、虚实对比、开窗方式、格栅等)
  • 色彩与质感(主色调、辅助色、表面材质感受)
  • 空间与氛围(通透/围合、光线处理、尺度感)
  • 环境关系(场地处理、与周围景观/城市的关系)
  • 结构特征(承重体系、跨度、结构外露等)

第 2 步:撰写初始精炼描述

基于分析结果,撰写第一版精炼建筑描述文本。

撰写原则:

  • 参照 references/architecture-vocabulary.md 中的词汇体系
  • 使用结构模板组织内容
  • 控制在 80-150 字,聚焦于可渲染的视觉特征
  • 明确颜色、形状、比例、尺度、材质等具体视觉要素(引用基本尺度参数)
  • 基本尺度参数(长宽高、层数)必须在描述中体现,作为物理真实感的基础
  • 避免抽象概念(如"优雅"、"诗意"),转译为具体视觉特征(如"水平比例 1:3"、"白色清水混凝土")
  • 包含视角和构图提示

输出文件: 将第一版描述文本写入 iteration-01-description.md

第 3 步:用描述生成建筑图片(使用 ImageGen)

通过 ImageGen 工具,用上一步的描述文本生成建筑图片。

操作指引:

  1. 通过 ToolSearch(tool_names: ["ImageGen"])查找 ImageGen 工具的调用方式
  2. 使用 DeferExecuteTool 调用 ImageGen,参数包括:
    • prompt(必填):描述文本
    • size(建议 "1024x1024")
    • quality(建议 "high")
    • output_dir(必填,指定到输出目录)
  3. 等待 ImageGen 返回生成的图片文件路径
  4. 将原始输出文件复制/重命名为标准命名(如 iteration-01-generated.png)

保存生成图: 将返回的图片保存到输出目录,命名为 iteration-01-generated.png

第 4 步:对比分析偏差

读取生成的图片,与原图进行详细对比分析。

⚠️ 模型无法读取图片时的备选方案:如果 Read 工具无法读取生成图(当前模型不支持多模态),采用「理论偏差分析法」——基于描述文本的精度提升与 ImageGen 模型的已知生成特性进行推理。分析中需明确标注"基于理论推断",并按以下框架进行:

  1. 评估每项优化策略在生成模型中的理论改善概率(高/中/低)
  2. 按维度推断偏差等级
  3. 提炼下一轮优化方向
  4. 此方式同样能有效推动 prompt 的收敛

对比分析维度:

  • 风格一致性:建筑风格是否匹配?(如都表现为现代主义还是偏差到古典风格)
  • 形态准确性:体量关系、比例、几何形态是否一致?
  • 材质表达:材料质感是否得到正确呈现?
  • 色彩还原度:整体色调和色彩关系是否一致?
  • 细部特征:窗户、门洞、格栅、结构节点等细部是否准确?
  • 氛围匹配度:空间氛围和光线处理是否一致?
  • 遗漏与添加:原图有但生成图没有的特征、或生成图多于原图的特征

输出偏差分析报告: 将分析结果写入 iteration-01-analysis.md

偏差等级划分:

  • ✅ 一致:描述准确,生成图与原图高度匹配
  • ⚠️ 轻微偏差:少数细节不一致,但不影响整体识别
  • ❌ 显著偏差:风格、形态或关键特征明显偏离

第 5 步:调整描述文本

基于偏差分析,优化描述文本。目标是修正导致偏差的描述部分。

调整策略:

  • 对显著偏差的特征,增加更精确的限定词(如"双坡屋顶"、而非模糊的"坡屋顶")
  • 对遗漏的重要特征,补充具体描述
  • 对生成图多余的特征,检查描述中是否有模糊表述导致歧义
  • 保持总字数在 80-200 字范围内(允许在需要高精度细节时适度超限),去除已被验证准确的内容中的冗余
  • 工程语言→视觉语言转化(关键策略):当专业术语无法被图像模型准确渲染时,将其降维为视觉图案描述
    • ❌ "螺栓连接板" → ✅ "铆接纹样"
    • ❌ "交叉网格" → ✅ "X形斜交"
    • ❌ "约4米" → ✅ "约一层楼高度"(用建筑参照系替代量化数值)
    • ❌ "60cm等距的龙骨" → ✅ "面板上可见细长阴影暗示竖向构件"(用光影间接表达)
    • ❌ "1:1交替韵律" → ✅ "犹如放大的像素块"(用日常视觉比喻替代抽象概念)

输出文件: 将调优后的描述文本写入新版本文件(如 iteration-02-description.md)

第 6 步:重复循环

重复步骤 3-5 共 3 轮:

轮次 描述文件 生成图 分析文件
第 1 轮 iteration-01-description.md iteration-01-generated.png iteration-01-analysis.md
第 2 轮 iteration-02-description.md iteration-02-generated.png iteration-02-analysis.md
第 3 轮 iteration-03-description.md iteration-03-generated.png iteration-03-analysis.md

第 7 步:收敛与输出

3 轮迭代结束后:

  1. 撰写总结报告:汇总每次迭代的描述变化、偏差演变趋势,说明描述文本如何逐轮收敛
  2. 输出最终描述:最后一轮(第 3 轮)的描述文本作为最终稳定描述
  3. 交付产物:通过 deliver_attachments 交付所有中间产物
  4. 通过 open_result_view 展示总结报告

输出目录结构

在工作目录下创建输出子目录:

architecture-evolution-output/
├── iteration-01-description.md
├── iteration-01-generated.png
├── iteration-01-analysis.md
├── iteration-02-description.md
├── iteration-02-generated.png
├── iteration-02-analysis.md
├── iteration-03-description.md
├── iteration-03-generated.png
├── iteration-03-analysis.md
└── evolution-summary.md

注意事项

  • 每次生成图片前必须先通过 ToolSearch 确认 ImageGen 工具的最新调用方式
  • 生成的图片格式和时间可能因 ImageGen 返回结果而异,灵活处理
  • 如果某一轮生成的图片质量明显低于预期(如内容完全不相关),可以提前终止循环并告知用户
  • 描述文本的进化趋势应该是:从宽泛到具体,从模糊到精确
  • 如果用户在中间某轮介入并手动调整了描述,以用户调整后的版本继续后续迭代
  • 当原图与生成图风格偏差持续无法改善时,在总结报告中说明收敛瓶颈
  • 收敛判断标准:当连续两轮的描述文本修改幅度低于 10%(字数变化+内容修改量),且 🔴 显著偏差降至 1 个以下时,视为已达到实用收敛
  • 收敛维度管理:将分析维度分为「快收敛」(色彩、光照、风格——通常 1-2 轮稳定)和「慢收敛」(构造节点、细部精度——通常需 3 轮以上),已收敛维度在后续轮次中精简表达,为攻坚维度释放描述空间
  • 基本尺度优先原则:描述建筑时,必须先锚定基本尺度(长宽高、层数、关键比例),再用风格/细部丰富描述。没有尺度锚点的描述会缺乏物理真实感,导致生成图比例失真

资源文件

references/

  • architecture-vocabulary.md — 建筑描述词汇参考体系,包含风格分类、材料词汇、形式描述、空间氛围等分类词汇表,以及描述文本撰写的结构模板和原则。在撰写和调整描述时加载使用。

相关专题

更多
LLVM自定义Pass怎么写
LLVM自定义Pass怎么写

本专题聚焦LLVM自定义Pass开发,整理Pass类结构、run()方法、PreservedAnalyses、CMake构建、插件注册、-load-pass-plugin加载和测试用例编写流程。

2026.09.30

0

10

LLVM RISC-V参数配置教程
LLVM RISC-V参数配置教程

本专题介绍LLVM对RISC-V基础ISA和扩展的支持方式,涵盖RV32、RV64、标准扩展、实验性扩展、厂商扩展、-menable-experimental-extensions和版本差异。

2026.09.30

0

14

LLVM IR中间表示入门指南
LLVM IR中间表示入门指南

本专题整理LLVM IR的核心概念,包括中间表示作用、模块结构、函数、基本块、SSA形式、类型系统和常见语法,帮助新手理解LLVM编译流程中的关键层。

2026.09.30

0

12

PDF转图片方法
PDF转图片方法

需要把 PDF 页面用于上传、预览、分享或图片归档时,PDF 转图片方法专题整理 JPG/PNG 格式选择、逐页导出、清晰度设置、批量下载和结果检查等流程,帮助用户稳定完成 PDF 图片化处理。

2026.09.30

0

26

PixTV AI视频生成与无限画布创作
PixTV AI视频生成与无限画布创作

PixTV专题整理AI视频与视觉内容创作相关功能使用教程,涵盖AI生图、视频生成、无限画布、多模型创作、素材管理、声音音乐及视频剪辑等功能,帮助用户快速掌握PixTV从创意到成片的完整制作方法。

2026.09.29

0

15

Buffalo框架数据库开发全教程
Buffalo框架数据库开发全教程

本专题围绕Buffalo框架数据库开发,讲解database.yml多环境配置、soda与fizz迁移生成回滚、模型结构体标签、增删改查与条件查询、一对多与多对多关联、数据校验、回调钩子、事务处理及原生SQL执行能力。

2026.09.23

0

15

Buffalo框架路由与请求处理实操指南
Buffalo框架路由与请求处理实操指南

本专题讲解Buffalo框架路由与请求处理机制,涵盖路由注册与分组、资源路由、Handler编写规范、Context上下文方法、参数绑定、中间件编写挂载、Session与Cookie读写、Flash消息及错误页面定制方法。

2026.09.23

0

15

Buffalo框架零基础入门教程
Buffalo框架零基础入门教程

本专题整理Buffalo框架入门内容,涵盖Go环境准备、buffalo CLI安装、新项目生成、目录结构说明、dev热加载启动、数据库连接配置与常见报错排查,帮助新手按约定优于配置的思路跑通第一个Buffalo框架应用。

2026.09.23

0

15

Conan创建软件包配方指南
Conan创建软件包配方指南

本专题介绍通过conanfile.py创建软件包的方法,讲解包名、版本、依赖和构建设置等基础信息,以及source、build、package、package_info等常用方法的作用及编写思路。

2026.09.22

0

12

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
热门推荐
/
最新课程
phpStudy极速入门视频教程
phpStudy极速入门视频教程

共6课时 | 54.6万人学习

独孤九贱(4)_PHP视频教程
独孤九贱(4)_PHP视频教程

共89课时 | 133.4万人学习