Background: Procedural content generation (PCG) has become an important subject as the demand for content in modern games has increased. Paradox Arctic is a game development studio that aims to be at the forefront of technological solutions and is therefore interested in furthering their knowledge in PCG. To this end, Paradox Arctic has expressed their interest in a collaborative effort to further explore the subject of procedural floor plan generation. Objective: The main goal of this work is to test whether a solution based on growth, subdivision or a combination thereof, can be used to procedurally generate believable and varied floor plans for game environments, while also conforming to predefined constraints. Method: A solution capable of generating floor plans with the use of growth, subdivision and a combination of both has been implemented and a survey testing the believability and variation of the generated layouts has been conducted. Results & Conclusions: While the results of the subdivision and combined solutions show that more work is necessary before the generated content can be considered believable, the growth based solution presents promising results in terms of believability when generating smaller to medium sized layouts. This believability does however come at the cost of variation. / Bakgrund: Procedural content generation (PCG) har blivit ett alltmer viktigt ämne allteftersom kravet på mängden innehåll i moderna spel har ökat. Paradox Arctic är en spelutvecklingsstudio vars målsättning är att ligga i teknologins framkant och de är därför intresserade av att vidareutveckla sin kompetens inom PCG. Av denna anledning har de uttryckt intresse för ett samarbete inom området “procedurell generering av planlösningar”. Syfte: Det huvudsakliga syftet med detta arbete är att undersöka huruvida lösningar baserade på att växa ytor, fördela ytor i mindre delar eller en kombination av dessa, kan användas för att skapa trovärdiga och varierade planlösningar för spelmiljöer, utan att bryta förutbestämda krav. Metod: En lösning som procedurellt genererar planlösningar genom att växa och/eller fördela dem har implementerats och en undersökning, med syftet att utvärdera trovärdigheten och variationen i de genererade planlösningarna, har utförts. Resultat & Slutsatser: Lösningen som baseras på fördelning av ytor och den kombinerade lösningen, visades av resultaten kräva ytterliggare arbete för att anses generera trovärdiga resultat. Lösningen som baseras på att växa ytor däremot, visade positiva trovärdighetsresultat när små och medelstora planlösningar genererades. Detta goda resultat uppstod dock på bekostnaden av variation mellan de genererade planlösningarna.

Architectural design is a complex subject involving many different aspects that need to be considered. Drafting a floor plan from a blank slate can require iterating over several designs in the early phases of planning, and it is likely an even more daunting task for non-architects to tackle. This thesis investigates the opportunities of using conditional generative adversarial networks to generate floor plans for living spaces. The pix2pixHD method is used to learn a mapping between building boundaries and color-mapped floor plan layouts from the RPLAN dataset consisting of over 80k images. Previous work has mainly focused on either preserving an input boundary or generating layouts based on a set of conditions. To give potential users more control over the generation process, it would be useful to generate floor plans that respect both an input boundary and some high-level client requirements. By encoding requirements about desired room types and their locations in colored centroids, and stacking this image with the boundary input, we are able to train a model to synthesize visually plausible floor plan images that adapt to the given conditions. This model is compared to another model trained on only the building boundary images that acts as a baseline. Results from visual inspection, image properties, and expert evaluation show that the model trained with centroid conditions generates samples with superior image quality to the baseline model. Feeding additional information to the networks is therefore not only a way to involve the user in the design process, but it also has positive effects on the model training. The results from this thesis demonstrate that floor plan generation with generative adversarial networks can respect different kinds of conditions simultaneously, and can be a source of inspiration for future work seeking to make computer-aided design a more collaborative process between users and models. / Arkitektur och design är komplexa områden som behöver ta hänsyn till ett flertal olika aspekter. Att skissera en planritning helt från början kan kräva flera iterationer av olika idéer i de tidiga stadierna av planering, och det är troligtvis en ännu mer utmanande uppgift för en icke-arkitekt att angripa. Detta examensarbete syftar till att undersöka möjligheterna till att använda conditional generative adversarial networks för att generera planritningar för boendeytor. Pix2pixHD-metoden används för att lära en modell ett samband mellan gränsen av en byggnad och en färgkodad planritning från datasamlingen RPLAN bestående av över 80 tusen bilder. Tidigare arbeten har främst fokuserat på att antingen bevara en given byggnadsgräns eller att generera layouts baserat på en mängd av villkor. För att ge potentiella slutanvändare mer kontroll över genereringsprocessen skulle det vara användbart att generera planritningar som respekterar både en given byggnadsgräns och några klientbehov på en hög nivå. Genom att koda krav relaterade till önskade rumstyper och deras placering som färgade centroider, och sedan kombinera denna bild med byggnadsgränsen, kan vi träna en modell som kan framställa visuellt rimliga bilder på planritningar som kan anpassa sig till de givna villkoren. Denna modell jämförs med en annan modell som tränas endast på byggnadsgränser och som kan agera som en baslinje. Resultat från inspektion av genererade bilder och deras egenskaper, samt expertevaluering visar att modellen som tränas med centroidvillkor genererar bilder med högre bildkvalitet jämfört med baslinjen. Att ge mer information till modellen kan därmed både involvera användaren mer i designprocessen och bidra till positiva effekter på träningen av modellen. Resultaten från detta examensarbete visar att generering av planritningar med generative adversarial networks kan respektera olika typer av villkor samtidigt, och kan vara en källa till inspiration för framtida arbete som syftar till att göra datorstödd design en mer kollaborativ process mellan användare och modeller.