在AI技术汹涌而来的浪潮中，我们仿佛看到未来在向我们招手：从Chat GPT的智能对话，到Midjourney的酷炫图像，再到Stable diffusion的细腻渲染，以及最近火出圈的Sora。AI技术的日新月异令我们惊叹不已的同时，也让许多设计行业的小伙伴们瑟瑟发抖，担心他们的工作被AI取代。　

　　AI是否真的会取代设计师？换个角度看问题，AI技术的崛起并不意味着设计师的消亡，而是提供了一种全新的工具、大大提升了设计的效率。它将改变设计师们的工作方式、思维方式以及创作方式。相信在不久的将来，AI不会取代设计师，但不会使用AI的设计师，终将追赶不上时代的脚步。

具体到目前国内建筑设计行业普遍使用的AI绘图工具，主流的还是以MidJourney为代表的在线平台，和以Stable diffusion 为代表的本地部署平台。

只需要在MidJourney.com网站上注册，不用下载软件就可以使用，对电脑硬件没有要求、能上网就行。它的工作流程就是，你提供文字描述或者一张参考图，MJ利用他们的后台算力生成新图片。

MJ的优点在于操作简单容易上手，生成的图片效果基本都水平在线，出图效率也高。缺点在于更多依赖AI的自我放飞，有点像抽盲盒，如果抽不出你想要的效果，就得不断重复操作。设计师更多只能提供一个想法，就像去一家米其林餐厅吃饭，你只能点菜、简单描述你的口味，最后出来的菜品取决于厨师的水平。当然还有一个缺点就是，要付费。

因此，MidJourney更有利于将建筑师天马行空的想法迅速可视化，不必过于纠结细节的真实性和合理性。例如沙伊尔·帕特尔(Shail Patel)就是一位专注于使用 Midjourney 实现他脑洞大开的建筑设计师。他的作品主要是借助 AI 去解决现阶段让人头疼的社会问题，体现他对未来城市设计的一些实验性思考。

1、沙伊尔·帕特尔为无家可归者设想了一种解决方案，他用 Midjourney 设计了一组模块化生活舱，悬吊安装在桥洞下或桥洞旁边。

2、沙伊尔·帕特尔在可持续建筑上的脑洞也具有持续性，他把废弃轮胎变成可持续建筑材料，把会造成环境问题的废弃物转化为宝贵的资源。

首先，Stable diffusion是在你的电脑上进行绘制，对个人电脑的硬件要求比较高。SD除了最基本的文生图、图生图之外，还有非常多的参数可以调整。还可以利用插件，使得生成的图片更加接近于设计师的要求，不满意的地方可以局部重绘。

因此，SD的优点就在于可控性更加高，提升了图片的精准度，能够与传统的CAD、Sketchup、Photoshop等软件结合使用。但对于设计师的软件水平要求也高，相比MJ，它更像自己在家做饭，放多少盐、多少调料全靠自己把握。厨艺不精的，很可能生出非常可怕的崩坏图。

设计师可以“喂”给SD软件的包括手绘的线稿图、简单的体块模型，或者是一张参考图片，加上用文字描述需要的效果、材质感、场景等等，设置相关的参数后SD就能够生成建筑效果图。

有了这个工具，建筑师可以更快地探索各种可能性，利用AI工具进行海量方案比对，省去了大量的手动绘图和建模的时间。只需调整参数就可得到不同的方案与直观效果。更加高阶的，还可以通过训练AI的lora模型，形成自己独特的效果图风格、或是生成建筑分析图等等。

相比AI在动画、平面设计领域应用的风生水起，在国内的建筑设计领域，目前的AI工具主要还是停留于效果图展现的层面，MidJourney更适用于概念阶段，寻求设计灵感、概念意向图、多种风格的对比，可以更加直观地向业主表达设计师的想法。

而Stable diffusion则能够把创意概念转化为更符合实用性的方案，适用于在方案阶段快速生成效果图来推敲不同体块的组合、不同材料的应用、局部细节的对比等等，可以解决在方案未定稿之前，设计公司花费大量时间精力建模改模、渲染效果图的痛点。

但是，在方案深化阶段，还是有赖于传统的CAD、Sketchup建模、3D渲染，才能形成最终的与方案图纸匹配的效果图。当然，在生成最后的效果图之后，还可以利用AI工具再进行风格化、周边环境、分析图的加工。

同时，我们也看到在全球范围内有非常多的AI设计工具如雨后春笋般出现，正逐步向设计方案深化、施工图设计，甚至施工管理等全方位助力建筑设计走向更加高效、精准、创新。下面再介绍几款非常“有潜力”的AI软件。

一款可自动生成的住宅设计软件，可以输入相关的设计标准和规范，例如面积要求、房间大小和数量、层高等等，然后只要在总图上画出建筑的建设位置和范围，就会自动生成平面和立面。

接着可以再进入平面图，对自动生成的结果参数进行修改，例如调整某个房间的开间尺寸，平面图就会自动调整。

设计师也可以像操作CAD一样，直接在图上进行细部的修改，尺寸和标注都是自动生成的。

设计师的操作是在二维平面上完成，最终生成的是一个三维模型，和一套详细的数据参数表，完成后可以导入到CAD中。三维模型也可以导入BIM软件。

从官网上看，后续还会出台建筑节能计算、团队协同设计等功能。

从官网来看，Aumenta想做的技术包括电气、管线、机械、结构和预制构件这五个方向，目前已经有成果的是电气专业。

它可以作为插件和BIM建模联动使用，软件经过计算，会自动生成多个管线排布方案，还会列出每种方案的不同成本，比如管道材料成本、电缆桥架成本、施工时间成本预估等等，点击对应的方案，就可以生成三维模型，这个过程是全自动的，不需要手工干预。

建筑师去到施工现场最重要的一件事就是检查有无“按图施工”，目前主要靠人眼和图纸去对比。Imerso就是用AI算法来解决这个问题，它可以快速对比BIM模型和3D扫描的施工现场模型，发现其中的偏差问题，也可以将BIM模型更新到竣工状态。

你可以在任何一个施工阶段发起现场和模型的对比，让软件自动帮忙发现哪些构件现场没有安装、哪些构件在模型里遗失了，当然还有哪些尺寸的偏差超过了预警值。这样的操作还可以实现施工进度和质量的管理。

当然，目前这些AI工具在实际的使用中想必还有不完善的地方，官网上有一些功能模块显示“Coming soon”，但是按AI的“成长速度”，相信它们很快会带来设计领域乃至建设项目全周期管理的全面革新！

未来已来，与其担心被AI取代，不如与AI携手同行。

这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去，那么我的使命也就完成了：

 

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的正确特征了。

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