通过集成先进的信息、通信和计算技术对现代城市进行数字化转型，标志着数据驱动的智能城市应用迈入了一个新时代，以实现高效和可持续的城市管理。本综述旨在探讨生成式人工智能技术与城市数字孪生的创新整合，以解决智慧城市领域中的挑战，如交通与流动性管理、能源系统运营、建筑和基础设施管理以及城市设计。综述从介绍热门生成式人工智能模型及其应用领域开始，然后系统回顾现有的利用生成式人工智能技术自治能力促进城市监测和预测分析的城市科学应用，包括数据增强、合成数据和场景生成、自动化 3D 城市建模以及生成式城市设计和优化。在回顾的基础上，本综述讨论了将生成式人工智能模型融入下一代城市数字孪生中以实现更可靠、可扩展和自动化管理智慧城市的潜在机会和技术策略。

May, 2024

利用人工智能算法推动生成设计的发展在迅速进行。当前研究存在两个研究空白：1）大多数研究只关注设计元素之间的关系，对场地的外部信息关注较少；2）GAN 和其他传统的生成算法生成的结果分辨率低，细节不足。为了解决这两个问题，我们结合了 GAN、稳定扩散多模态大规模图像预训练模型，构建了一个全过程公园生成设计方法：1）首先构建高精度遥感目标提取系统，自动提取城市环境信息；2）其次，利用 GAN 构建基于外部环境的公园设计生成系统，可以从城市环境信息中迅速推断和生成设计方案；3）最后，引入稳定扩散来优化设计方案，填充细节，并将方案的分辨率扩大 64 倍。这种方法可以实现完全无人化的设计自动化工作流程。研究结果表明：1）场地内外的关系将影响算法生成结果；2）与传统的 GAN 算法相比，稳定扩散显著提高了生成结果的信息丰富度。

Dec, 2023

本文介绍了城市规划和人工智能两个领域的重要性和联系，探讨了人工智能如何促进现代城市规划，主要思路是通过机器学习研究实现从社会媒体、环境、经济活动等方面对目标区域的土地利用配置自动生成，为两个领域的交叉研究提供了关键的研究方向。

Apr, 2023

利用扩散模型在地球观测数据方面带来的先进人工智能技术的进展，在新的情境中将具有很高的潜力。论文通过介绍一系列生成模型，并提出和分析三个应用案例，展示了基于扩散方法在卫星图像数据领域的潜力，即云去除和图像修复、用于变化检测任务的数据集生成以及城市重新规划。

Nov, 2023

通过将建筑信息模型 (BIM) 与生成式人工智能结合，本研究提出了一种智能结构设计流程，引入了扩散模型 (DMs) 等新技术，以替代当前存在的一些限制，并展示了 Diffusion Models (DMs) 在土木工程中具有强大的生成和表示能力，表明其有潜力取代 GANs 成为生成问题的新标杆。

Nov, 2023

这篇综述论文提供了关于生成式 AI 扩散和传统模型的全面概述，主要介绍了它们的基本技术、在不同领域的应用以及所面临的挑战，旨在为研究人员和从业者提供全面了解，并激发未来在这个令人兴奋的人工智能领域的创新。

Feb, 2024

本研究探讨了生成人工智能在理解城市人类感知方面的能力，在通过筛选的文字和图像描述来捕捉城市地方认同感方面具有潜力，因此它可以为城市设计文献提供未来研究机会和潜在局限性。

Jun, 2023

通过扩散模型生成没有历史流量数据的区域的动态城市流量，使用城市知识图和增强的扩散模型进行建模，并且通过实验证明其优越性和适用性。

Sep, 2023

利用扩散模型与神经渲染技术，提出了一种新颖的直接生成三维场景的方法，该方法能够从卫星图像中生成逼真的街景图像序列和跨视角城市场景。

Jan, 2024

利用 Bird's-Eye View 地图条件的 3D 扩散模型 UrbanDiffusion 生成具有几何和语义的城市场景，并通过训练实际驾驶数据集，该模型能够生成多样性的城市场景，进一步将生成的场景扩展到任意规模，并通过预训练的图像生成器实现场景图像合成的应用。

Mar, 2024