收益：
- 能够使用人工智能作为主题、叙述和原则层面的想法多样化引擎，而不是单一的建议
- 通过亲自批评通过预算、气候和用户筛选产生的概念，能够在交付之前看到弱点
- 能够理解创意的产生在于人工智能，选择和所有权在于人类，并将概念转化为可衡量的设计原则。
任何景观美化项目中最困难的时刻往往是第一个：一张空白的页面、一个不清晰的情节以及“这里应该发生什么？”问题。概念是设计背后的中心思想和叙述——将项目结合在一起的基本思想，证明每个设计决策的合理性（例如，“一条将城市遗忘的溪流返回到社区的供水线”）。一个好的概念指导所有后续决策（工厂、材料、流通）。在本单元中，您将学习如何使用人工智能（AI）作为概念生成的引擎；但你会明白为什么选择、过滤和拥有这个想法的工作总是取决于你。
为什么人工智能这个概念会加速发展？
概念阶段最有价值的是多样性：您看到的不同方法越多，找到正确方法的机会就越大。人类的大脑往往会专注于首先出现的 2-3 个想法（这称为“想法固定”）。另一方面，人工智能可以在几分钟内建议 10-15 个不同的帧。你的工作不是制作它们，而是提取和深化适合你的背景的内容。
考虑三个层面的概念生成：（1）主题——项目精神（“水的记忆”、“城市绿洲”、“生产力花园”）； (2)叙事——如何阐述主题； （3）原则——将叙述转化为具体设计规则的条款（“各个点都能看到水”、“硬地比例不超过30%）”。人工智能在所有三个层面复制想法。
提示：不要向人工智能索取单一的“最佳概念”。要求“5 个截然不同的主题”。比较总是比单一建议做出更好的决定。
逐步概念生成
第 1 步——培育环境。给 AI 土地的气候、坡度、环境、用户和预算约束。上下文越丰富，输出就越本地化。
第 2 步——询问主题变化。让他以不同的精神创作出5-8个主题；一句话总结，每个的优点和缺点。
步骤 3 — 选择并深化。选择您喜欢的 2 个主题，并将其转化为叙事和设计原则。
第 4 步 — 测试它。我问每个概念“这个预算可以完成吗？在这种环境下有意义吗？谁会使用它？”用问题来测试一下。你可以让人工智能自己做出这样的批评。
第五步——把它变成叙述性的。将所选概念转化为简短、有说服力的文本，向客户/陪审团解释。
三个迷你箱子
案例 1——打破固定。一间办公室总是紧紧抓住大学校园庭院的“中心广场”想法。 AI 被要求提供 8 个替代主题； “学习露台”主题（将斜坡变成阶梯式休息区的想法）问世了。该团队提出了这个想法并在比赛中获得了第一名。想法来自人工智能，设计来自团队。
案例 2——叙事力。对于住宅区花园来说，有一个技术上不错但“毫无故事性”的概念。 YZ以“四季行走”的叙事方式重新构建了设计；同样的设计在向客户展示时显得更加有力。文本在 20 分钟内完成，建筑师在 10 分钟内修正。
案例 3 — 提前淘汰。在一个方形项目中，AI产生了6个主题；该团队通过“维护成本”和“当地气候”来过滤这些因素。 6个主题中有2个在草图阶段被淘汰，因为它们需要大量浇水。及早消除可以避免随后进行昂贵的检修。
四个可复制模板
1）主题变化：
您的角色：概念景观设计师。情节：[位置、气候、坡度、环境、用户、预算水平]。为我提供 6 个彼此明显不同的设计主题。对于每个主题：一句话摘要、它为项目增加的主要价值、它的优势以及它的弱点/风险。暂时不要说出植物/成分的名称。
2）将概念转化为原则：
我选择的主题：【主题名称及本质】。将其转化为 6-8 个具体设计原则（例如硬地比例、视轴、循环逻辑、阴影策略）。让每一个原则都是可衡量或可控的。
3）不要自己批评这个概念：
以严厉的评审团的眼光批评这个概念：列出预算现实性、当地气候适宜性、维护负担、用户现实性和原创性方面的弱点，并提出改进建议。
4）演示叙述：
将这个概念转化为引人入胜的叙述文本，可以在 90 秒内告诉投资者。不要夸大其词，不要做出无法实现的承诺；通过具体的好处和经验来解释。简化技术术语。
弱提示/强提示
弱提示：
给我一个公园的创意概念。
没有背景，没有限制；输出变得陈词滥调（“绿洲”）并且与当地环境格格不入。
强力提示：
您的角色：概念景观设计师。土地：安纳托利亚中部半干旱气候，通风良好，1.5公顷学校花园；优先考虑的是遮荫、低用水量和儿童学习；维护预算有限。制作6个不同的主题；写出每项的本质、主要价值观、优点和缺点。还要标记耗水量高的主题。不要说出植物的名字。
气候、优先级、维护约束和“标记高耗水量”命令使输出既具有创造性又具有可操作性。
概念层表
层
问题
人工智能的贡献
这是你的决定
主题
该项目的精神是什么？
6-8 种变化
哪种精神才是正确的？
叙事
灵魂如何注入太空？
案文草稿
决定语气和准确性
原则
具体规则是什么？
文章建议
措施和优先级
测试
现实吗？
批评清单
消除/改善
演示
怎么解释呢？
说服文字
承诺和事实核查
常见错误
- 爱上人工智能的第一个想法。不要在没有比较和寻求变化的情况下进行选择。
- 无上下文提示。如果没有给出气候、预算和用户，输出将是陈词滥调。
- 叙述上有夸张。人工智能文本可能过于雄心勃勃；不要做出无法实现的承诺。
- 将概念与实施分开。一个美丽但昂贵/不完善的概念是毫无价值的；及早消除。
- 跳过批评步骤。让自己批评这个概念可以让你在交付之前发现弱点。
总之
人工智能在概念阶段的真正威力是想法三角测量：它让你不再专注于前 2-3 个想法。通过主题、叙述、政策、测试和演示等层面推动流程；让AI在每一层倍增，你过滤它。提供丰富的背景信息，通过预算-气候-用户过滤输出，并在交付之前对概念进行个人批评。这个想法可能来自AI；选择权、深度和所有权都属于您。
应用任务
使用“主题变体”模板为现有（或虚构）绘图生成 6 个主题。选择两个并使用“转化为原则”模板将其转化为具体原则。然后，用“自我批评”模板测试你选择的概念，并修复至少三个弱点。
清单
- [ ] 我创建并比较了至少 6 个不同的主题。
- [ ] 我在提示中丰富地添加了上下文（气候、预算、用户）。
- [ ] 我将我选择的概念转化为可衡量的原则。
- [ ] 我通过预算和气候过滤了这个概念。
- [ ] 交付前，我对概念进行了批判，并纠正了其中的不足之处。