建筑空間并非只是容納活動的物理場所，其色彩、材料、形態(tài)等設(shè)計元素會持續(xù)影響使用者的情緒體驗。以往建筑情緒研究多依賴問卷、語義差異量表等主觀評價工具，能夠反映個體的認(rèn)知判斷，卻未必能同步捕捉更即時的生理反應(yīng)。隨著生成式人工智能（Generative AI, GAI）進(jìn)入建筑設(shè)計研究，研究者得以在保持空間構(gòu)圖基本一致的條件下，單獨改變色彩、材料或形態(tài)，從而更精確地觀察某一設(shè)計元素對情緒的影響。

       腦電圖（Electroencephalography, EEG）為建筑情緒評價提供了新的證據(jù)來源，其中，α/β功率比值（Ratio of Alpha to Beta power, RAB）常被用于表征放松-喚醒狀態(tài)：RAB升高通常指向更強的放松趨勢，RAB降低則提示更高的喚醒或注意投入。將主觀評分與EEG指標(biāo)結(jié)合，有助于判斷“人們覺得興奮"與“大腦是否真的處于相應(yīng)喚醒狀態(tài)"之間是否一致。

本研究“Emotion-Driven Architectural Image Generation and EEG-Based Evaluation: Divergent Subjective and Physiological Responses to AI-Modified Design Elements"發(fā)表于《Buildings》，構(gòu)建了一個面向情緒目標(biāo)的建筑圖像生成-評價框架：以Stable Diffusion v1.5為基礎(chǔ)模型，引入低秩適配（Low-Rank Adaptation, LoRA）實現(xiàn)色彩、材料、形態(tài)三個設(shè)計元素的定向修改，并通過ControlNet鎖定空間比例與結(jié)構(gòu)骨架，避免圖像在非目標(biāo)維度發(fā)生明顯偏移。研究者進(jìn)一步結(jié)合主觀問卷和EEG信號，驗證AI修改后的建筑圖像是否會誘發(fā)可測量的情緒差異。

文章信息

研究圍繞“放松-喚醒"二維情緒框架構(gòu)建語義詞庫，并借助ChatGPT 4.0、DeepSeek與TF-IDF關(guān)鍵詞提取，從建筑媒體語料中整理與情緒共現(xiàn)的高頻設(shè)計詞。放松類關(guān)鍵詞包括relaxing、cozy、serene、wooden、warm light等，喚醒類關(guān)鍵詞包括dynamic、bright、open、vivid、angular等?；谶@些詞匯，研究者生成了具有明確情緒指向的提示詞模板。

圖1 情緒驅(qū)動建筑圖像生成與評價流程

為隔離不同設(shè)計元素的作用，分別訓(xùn)練或加載色彩LoRA、材料LoRA和形態(tài)LoRA三個模塊。圖像生成時每次只激活一個LoRA模塊，并保持采樣步數(shù)、引導(dǎo)尺度、分辨率、隨機(jī)種子等參數(shù)一致；同時使用ControlNet（Depth/MLSD）約束深度、線段和空間結(jié)構(gòu)，使修改主要發(fā)生在目標(biāo)元素上。最終研究保留了6類室內(nèi)空間：客廳、交流大廳、辦公室、咖啡廳、餐廳和展廳。每類空間包含4種條件，即基線圖像、色彩修改、材料修改和形態(tài)修改，共24張實驗刺激圖像。

圖2 六類空間在基線、色彩、材料與形態(tài)修改條件下的實驗刺激圖像

實驗共納入27名有效被試。每名被試依次觀看24張建筑圖像，每張呈現(xiàn)20秒，并同步記錄EEG信號；觀看后，被試完成放松-喚醒主觀評分。

圖3 實驗流程：EEG準(zhǔn)備、靜息基線、刺激呈現(xiàn)、主觀評價與數(shù)據(jù)保存

研究采用TMSi Saga 64通道腦電系統(tǒng)，重點提取α波（8-12 Hz）與β波（12-30 Hz）的功率比值RAB，并使用線性混合效應(yīng)模型分析主觀喚醒評分變化與生理放松指標(biāo)變化之間的關(guān)系。

圖4 TMSi Saga設(shè)備

研究首先確認(rèn)了AI圖像修改的有效性：色彩修改顯著提高圖像飽和度，材料修改增強紋理差異，形態(tài)修改提高曲線輪廓比例，說明LoRA與ControlNet能夠在保持空間結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定的同時，對色彩、材料和形態(tài)進(jìn)行定向控制。

主觀評價顯示，形態(tài)修改最容易提升被試感知到的喚醒水平，材料修改次之，色彩修改整體影響較弱。但EEG結(jié)果并不一致：色彩和材料修改更多表現(xiàn)為RAB升高，提示其偏向放松反應(yīng)；形態(tài)修改則呈現(xiàn)放松與喚醒并存的雙向特征。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，右頂葉P4通道對三類設(shè)計元素變化敏感，可能反映了視覺空間整合和注意調(diào)節(jié)過程。主觀評分與EEG指標(biāo)之間未形成顯著線性對應(yīng)，說明“視覺上更刺激"并不必然等同于“生理上更喚醒"。

圖5 三類設(shè)計元素修改條件下的RAB變化腦電地形圖

圖6 主觀喚醒評分與EEG RAB指標(biāo)的總體趨勢對比

本研究將AI圖像生成、設(shè)計元素控制、主觀評價與EEG驗證整合為一個閉環(huán)框架，提示情緒化建筑設(shè)計不能只依賴審美判斷或問卷結(jié)果。色彩、材料等較低層級視覺特征可能更直接影響生理放松，而形態(tài)變化雖然主觀沖擊更強，卻更容易與生理反應(yīng)產(chǎn)生差異。

未來研究可在更大樣本和更真實的沉浸場景中驗證這些發(fā)現(xiàn)，并結(jié)合心電、皮電、VR/CAVE等多模態(tài)數(shù)據(jù)。若能將P4通道RAB等腦電特征作為實時反饋信號，AI建筑生成有望從“生成好看的圖像"進(jìn)一步走向“生成符合目標(biāo)情緒狀態(tài)的空間方案"。

原文信息鏈接

Liu Y, Ji S, Whang M. Emotion-Driven Architectural Image Generation and EEG-Based Evaluation: Divergent Subjective and Physiological Responses to AI-Modified Design Elements[J]. Buildings, 2026, 16(1): 36.

DOI: 10.3390/buildings16010036

研究團(tuán)隊簡介

本文作者為Yuchen Liu（河北工程大學(xué)京津冀空間智能感知協(xié)同創(chuàng)新中心、韓國祥明大學(xué)情感工程系）、Shihu Ji（河北科技工程職業(yè)技術(shù)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理系）和Mincheol Whang（韓國祥明大學(xué)以人為本人工智能系，通訊作者）。研究獲得河北省科學(xué)技術(shù)廳2024年“河北省百名外國專家計劃"項目資助。

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