Metinden görüntüye ve görüntüden görüntüye yapay zeka araçlarıyla mimari tasarım: simetrik cephe üretimleri ve algısal değerlendirme
Architectural design with AI tools from text-to-image and image-to-image: symmetrical façade generation and perceptual evaluation
- Tez No: 1011749
- Danışmanlar: PROF. DR. PINAR DİNÇ KALAYCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Simetri, mimarlıkta estetik algı ve biçimsel düzenin temel belirleyicilerinden biridir. Translasyon, yansıma, kayma-yansıma ve dönme simetrileri, cephe tasarımlarında görsel denge ve kompozisyon bütünlüğünü şekillendiren önemli parametrelerdir. Yapay zekanın mimari tasarım süreçlerinde artan rolü, bu simetri türlerinin yeniden üretilmesi ve kullanıcı algısı bağlamında değerlendirilmesi için yeni olanaklar sunmaktadır. Bu çalışma, yapay zeka ile oluşturulan simetrik cephe tasarımlarının estetik ve algısal boyutlarda nasıl değerlendirildiğini incelemek üzere iki hipotez geliştirmiştir. Birinci hipotez, simetri türlerinin kullanıcıların güzellik, simetriklik ve etkileyicilik değişkenleri üzerinde anlamlı farklılıklar oluşturduğu varsayımına dayanmaktadır. İkinci hipotez ise, üretim yönteminin (literature dayalı ve yapay zeka) bu algısal değerlendirmelerde anlamlı bir farklılık yaratmadığını öngörmektedir. Araştırma kapsamında cephesi işlenmemiş mono-küp formunda bir ofis modeli hazırlanmış ve dört simetri türünde sekiz varyasyondan oluşan toplam 64 cephe tasarımı, Stable Diffusion'un image-to-image yöntemiyle iki farklı üretim yaklaşımı kullanılarak üretilmiştir. Bu görseller 53 mimarlık öğrencisine sunulmuş ve katılımcılardan cepheleri üç değişken üzerinden 5'li Likert ölçeği ile değerlendirmeleri istenmiştir. Veriler Cronbach's Alpha, Pearson korelasyonu ve ANOVA analizleriyle incelenmiştir. Bulgular, Hipotez 1'i desteklenmiş, simetri türlerinin estetik değerlendirmeleri belirgin biçimde etkilediğini göstermiştir. Dönme simetrisi en olumlu sonuçları üretirken, translasyon ve yansıma türleri yüksek simetrikli olmasına rağmen daha düşük etkileyici ve güzellik puanları almıştır. Hipotez 2 desteklenmiş, üretim yöntemleri arasında anlamlı bir fark saptanmamıştır. Bu sonuç, yapay zekanın simetri ilişkilerini doğru kavradığını ve literatür yöntemiyle büyük ölçüde benzer algısal çıktılar ürettiğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Symmetry is one of the fundamental determinants of aesthetic perception and formal order in architecture. Translational, reflection, glide-reflection, and rotational symmetries constitute key parameters that shape visual balance and compositional unity in façade design. The increasing role of artificial intelligence in architectural design processes offers new opportunities for reproducing these symmetry types and evaluating them within the context of user perception. This study develops two hypotheses to examine how AI-generated symmetrical façade designs are evaluated in aesthetic and perceptual terms. The first hypothesis is based on the assumption that symmetry types produce significant differences in users' evaluations of the variables of beauty, symmetry, and impressiveness. The second hypothesis posits that the production method (literature-based and AI-based) does not create a significant difference in these perceptual evaluations. Within the scope of the research, an office model with an unprocessed mono-cube façade was prepared, and a total of 64 façade designs—comprising eight variations of four symmetry types—were generated using two different production approaches via Stable Diffusion's image-to-image method. These visuals were presented to 53 architecture students, who were asked to evaluate the façades using a 5-point Likert scale across three variables. The data were analyzed through Cronbach's Alpha, Pearson correlation, and ANOVA tests. The findings confirmed Hypothesis 1, demonstrating that symmetry types significantly influence aesthetic evaluations. While rotational symmetry produced the most favorable results, translational and reflection symmetries yielded lower beauty and impressiveness scores despite exhibiting high symmetry. Hypothesis 2 was also supported, as no significant difference was found between the two production methods. This result indicates that artificial intelligence accurately grasps symmetry relations and produces perceptual outputs largely consistent with those generated through the literature-based method.
Benzer Tezler
- Görüntü üretici yapay zeka modellerinde oryantalist bakış: algoritmalardaki kültürel temsiller üzerine bir inceleme
Orientalist perspectives in image-generating ai models: a study on cultural representations within algorithms
BANU ÖZKİRİŞÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Radyo-TelevizyonGaziantep ÜniversitesiFilm Tasarımı Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDİNÇ YILMAZ
- DRONE AND BIRD CLASSIFICATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
EVRİŞİMSEL SİNİR AĞI YÖNTEMİ İLE İNSANSIZ HAVA ARACI VE KUŞ SINIFLANDIRMASI
EDA KARALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Metinden görüntüye yapay zekâ sistemlerinin iç mimari tasarıma katkısının değerlendirilmesi
Evaluation of the contribution of text-to-image ai systems to interior design
MUHTEREM HOŞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İç Mimari ve Dekorasyonİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE GÜL GEMCİ
DR. ERDEM KÖYMEN
- Assessing the utility of text-to-image tools in generating various architectural representational techniques
Çeşitli mimari temsil tekniklerinin üretilmesinde metinden görüntüye araçların yararlılığının değerlendirilmesi
NESRINE BEKHTA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
MimarlıkAltınbaş ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN UZUN
- Doğal dil işleme ve derin öğrenme teknikleri ile metinden görüntü üretimi
Text-to-image generation using natural language processing and deep learning techniques
TUNAHAN GÜDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KALİ GÜRKAHRAMAN