AIGC绘画设计基础-建筑设计应用

一、AI及AIGC

对于AI大家都不陌生，但是AIGC这个概念好多人其实不大清楚。“AI”是指人工智能技术本身，而“AIGC”是指基于人工智能技术而生成的内容。

生成式人工智能——AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指导，生成与之相关的内容。例如，通过输入关键词、描述或样本，AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。

二、AI工具类型

现阶段AIGC在建筑设计应用上主要包括三种工具类型，1、以 Midjourney、Stable Diffusion等为代表的AI绘图软件；2、以Forma、Noah.、ARCHITECHTURES 等为代表的建筑方案设计软件（工具）；3、以湖南××公司为代表开发的管理平台。

1、AI绘图软件

通过输入提示词prompt生成各类设计。具体到建筑设计上，不同的建筑风格需要不同的提示词，且生成设计的模式也不尽相同。从“低信息量”到“高信息量”的生成，从“非建筑信息”到“建筑信息”的迁移，从“一个方案”到“多个方案”的扩展，从“二维图像评估”到“三维模型生成”的转变，帮助设计者们获得灵感且在众多生成结果中选出自己满意的方案。

Stable Diffusion作为最火的AI绘图软件之一。 2023年2月，ControlNet插件发布，通过使用Conditional Generative Adversarial Networks(条件生成对抗网络）的技术来生成图像。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等，可以让生成的图像将更接近输入图像。这款插件在短时间内成为了AI绘画领域最新的热点。它的出现代表着AI生成开始进入真正可控的时期，而AIGC的可控性是它进入实际生产最关键的一环。请添加图片描述
如下图所示，在SD软件中运用ControlNet插件后，生成的效果图更加接近参照图片。
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2、建筑方案设计软件

此软件大致分为两类，一类是前期概念性设计，为设计者提供灵感及前期方案，该类软件以Forma、Noah.、Maket、以及湖南省建筑设计院集团股份有限公司开发的HD-AidMaster、HD-Archiverse等为代表；一类是后期深化设计，可具体到结构、尺寸等的设计，该类软件以ARCHITECHTURES、AIStructure、HD-Gaia等为代表。

以下是对这些软件的简要介绍，有兴趣的朋友可自行查阅相关资料。

（1）Autodesk Forma：AI驱动规划方案设计

基于web浏览器的软件，与revit集成，数据互通。

主要用于早期的规划设计，帮助城市规划设计师和建筑师，在线快速完成多种方案设计，洞察不同方案之间的各种数据对比，找到最佳的规划方案。针对某个具体方案，简单输入项目周边的环境参数，就可以利用AI技术，快速分析建筑的日光、阴影、噪音、风环境、噪音环境等等，直观了解当前方案的质量。

（2）Noah.：诺亚软件智能化辅助设计工具
包含住宅和办公两大模块，住宅模块：自动生成强排方案；办公模块：总图体量生成智能立面。
（建筑设计中所指的强排方案就是根据地块的规划指标排布建筑的基本方案，按照建筑强制性规范尽可能布置建筑轮廓。最大化产品价值，要综合流线、景观、绿化等因素，求出可能的几种产品形态。这个过程需要依赖人来做「价值判断」。）

（3）Maket：建筑与室内设计工具
主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面做出了AI技术的探索。设计师只要预先输入不同房间的面积需求和周边土地约束，软件就能自动生成几个户型图。AI生图专门针对住宅设计做出了优化，输入简单的提示语（Promt），就可以生成不同风格的外立面或者室内装修渲染。
Maket支持多人在线协作，虽然不能做出尺寸非常精准的住宅设计，也不能建立三维模型，但却可以在前期方案设计的过程中，帮助设计师和甲方在几十上百个方案中，快速选出适合项目的方案雏形，节省工作时间。

（4）HD-AidMaster
包括AI模型和AI产品。
AI产品：HD-AidMaster一站式AI创意设计平台，平台包含图像生成交互工具，与方案设计工作流深度耦合，点亮设计师的设计灵感。

AI模型：HD-AidMaster搭载的自主训练图像生成大模型，可精确理解建筑设计师意图，辅助生成高质量建筑、室内、景观设计。

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（5）HD-Archiverse
基于英伟达Omniverse平台开发的AEC项目设计平台，多层次打通设计软件数据交互，用OpenUSD为设计生产赋能，打通建筑、游戏、传媒格式壁垒，解决行业通用格式传递信息痛点，为元宇宙互联数字资产打下基础。探索用人工智能生成技术拓展USD的应用方式，并以此加速方案设计创作。
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(6)Stable diffusion

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。

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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。

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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。

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