Denna rapport behandlar resultaten och erfarenheterna från det arbete som sju studenter utförde under vårterminen 2022 som en del av kursen TDDD96 – Kandidatprojekt i programvaruutveckling vid Linköpings universitet. Syftet med projektet var att vidareutveckla programmet Arch, som är en webbapplikation vars mål är att privatpersoner på ett enkelt sätt ska kunna skapa underlag för bygglovsansökningar. Projektgruppen utvecklade funktioner för att skapa väggar, fönster, dörrar, och tak i programmets 3D-vy. Dessutom skapades grunden för en ångrafunktion, och sidan för PDF-generering utökades till att automatiskt generera sidovyer av byggnaden samt stödja textrutor. Rapporten innehåller också sju individuella bidrag från projektgruppens medlemmar som undersöker olika områden relaterade till huvudprojektet.

No description available.

This paper tackles the challenge of how to compare floor plans with each other. A lot of different methods were used to analyze floor plan images, such as different kinds of pixel-based breadth-first search algorithms for finding walls, doors, and windows. Python-tesseract was used to read text labels in the floor plan, which was of great use when rooms were to be identified. The extracted information from over 1000 floor plans was then used to create a comparison program, which spits out the most similar floor plans to any given floor plan. The results of the extraction part were pretty good for most of the floor plans. Walls, doors, and windows were often accurately found, and the room identification worked very well compared to other known methods. Using the extracted data to find similar floor plans worked splendidly. The extraction part of the project had its flaws and can be improved, but even so, this method of assessing similarity between floor plans works very well. / Den här rapporten tacklar problemet och försöker ge ett svar på hur man kan jämföra planritningar med varandra. Flera olika metoder användes för att analysera planritningar, exempelvis olika typer av pixelbaserade sökalgoritmer för att hitta planritningens väggar, dörrar och fönster. Python-tesseract användes också för att läsa textetiketter i planritningen, vilket var till stor nytta när rummen skulle identifieras. Den extraherade informationen från över 1 000 planritningar användes sedan för att skapa ett jämförelseprogram, som spottar ut de 10 mest liknande planritningarna till en given planritning. Resultatet av extraheringsdelen var väldigt bra för de flesta planritningarna. Se exempelbilden nedan. Väggar, dörrar och fönster hittades ofta korrekt och rumidentifieringen fungerade mycket bra jämfört med andra kända metoder. Att använda den extraherade information för att sedan hitta liknande planlösningar fungerade utmärkt. Extraheringsdelen av projektet hade sina brister och kan förbättras, men trots det fungerar denna metod för att jämföra planlösningar väldigt bra.

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.