AI绘画基础教学:浅谈AI在建筑设计领域的应用

   日期:2024-12-26    作者:b1247731 移动:http://mip.riyuangf.com/mobile/quote/51631.html

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。

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