Архитектурная рендеринг – это метод визуализации для создания фотореалистичных изображений или видеороликов архитектурных проектов с использованием программного обеспечения для 3D-моделирования и визуализации. Архитектурные визуализации являются важными инструментами для передачи дизайнерских идей клиентам, заинтересованным сторонам и общественности, показывая эстетические, функциональные и экологические аспекты здания.

Однако традиционные архитектурные представления имеют некоторые проблемы и ограничения:

  • Создание подробных, реалистичных 3D-визуализаций требует времени и ресурсов и требует обновления каждый раз при изменении дизайна.
  • Сложность рассмотрения различных вариантов дизайна и решений, требующих создания новых визуализаций или изменения существующих визуализаций.
  • Создаваемые изображения и видео являются жесткими, что делает невозможным интерактивный и динамический просмотр вашего проекта под разными углами и в разных условиях освещения. Для решения этих проблем существует новая технология, которая вызывает все больший интерес и все большее применение в архитектурном секторе: генеративный ИИ. Генеративный ИИ — это отрасль искусственного интеллекта, которая занимается созданием цифрового контента из данных или алгоритмов. Генеративный ИИ использует такие методы, как вычислительный дизайн, машинное обучение и генеративный дизайн, для автоматического или полуавтоматического создания 3D-рендеринга, изображений, видео, текста. и звуки.

В контексте архитектурного представления генеративный ИИ предлагает множество преобразующих преимуществ и возможностей, в том числе:

  • Возможность быстро и легко создавать реалистичные 3D-визуализации из эскизов, фотографий, планов этажей или простого ввода текста.
  • Возможность изменять и настраивать 3D-визуализацию в режиме реального времени с различными параметрами, такими как размер, материалы, цвета, освещение, мебель и т. д.
  • Возможность автоматического создания различных дизайнерских решений, оптимизированных в соответствии с критериями производительности, функциональности и эстетики.
  • Гибкость визуализации 3D-рендеринга в интерактивном и иммерсивном режимах.

В этой статье мы более подробно рассмотрим некоторые преимущества использования генеративного ИИ для демонстрации зданий.

Преимущества использования генеративного ИИ в создании презентаций.

Одним из преимуществ использования генеративного ИИ при внедрении зданий является сокращение времени и ресурсов, необходимых для создания разумных 3D-визуализаций. По правде говоря, во многом благодаря методам машинного обучения, таким как генеративные нейронные системы (GAN), 3D-рендеринг может быть получен из базовой и переменной входной информации, такой как изображения, фотографии, планы этажей или контент. Это означает, что теперь не обязательно физически показывать каждую деталь плана, но можно поручить машине создание и улучшение визуализации с помощью разумных компонентов, таких как поверхности, тени, отражения и предметы мебели. В расширении генеративный ИИ упрощает переработку 3D-рендеринга в случае изменения проекта без необходимости повторять все с нуля. Еще одним преимуществом использования генеративного ИИ при вводе здания является настройка инженерных визуализаций. Во многом благодаря генеративному ИИ на самом деле можно изменять и настраивать 3D-визуализацию в реальном времени, изменяя такие параметры, как размеры, материалы, цвета, освещение и декорации. Это позволяет адаптировать визуализацию к наклонностям и потребностям клиентов или конечных клиентов, представляя им различные варианты и варианты. В расширении генеративный ИИ позволяет сделать визуализацию настраиваемой в соответствии с контекстом и обстоятельствами расширения, такими как изменение времени суток, сезона, климата или фундамента.

Дополнительным преимуществом использования генеративного ИИ при внедрении зданий является исследование возможных структурных сценариев с помощью генеративного ИИ. На самом деле, такие высоко ценимые процедуры вычислительного планирования, как генеративный план, могут быть созданы различные схемы планирования, оптимизированные в соответствии с критериями выполнения, утилитарными и стильными. Генеративный план основан на вычислениях, которые воспроизводят нормальные процессы, такие как продвижение или морфогенез, для формирования сложных и изобретательных форм и структур. Следовательно, генеративный план дает возможность исследовать неиспользованные воображаемые мыслимые результаты и раскрывать непредвиденные и уникальные механизмы. В расширении генеративный дизайн позволяет оценивать и сравнивать характерные созданные схемы по количественным и субъективным параметрам, что делает выбор ведущей менее требовательным.

Настройка визуализаций зданий.

Настройка визуализации зданий — мощное применение генеративного ИИ. Вместо того, чтобы ссылаться на какое-либо конкретное программное обеспечение, давайте рассмотрим, как можно использовать генеративный ИИ для настройки архитектурных визуализаций.

Используя методы генеративного искусственного интеллекта, становится возможным создавать динамические и настраиваемые 3D-визуализации архитектурных проектов. Эти визуализации могут быть изменены в режиме реального времени, что позволяет корректировать различные параметры, такие как размеры, материалы, цвета, освещение и мебель. Иммерсивные технологии, такие как виртуальная и дополненная реальность, также могут быть интегрированы для улучшения визуализации.

Например, рассмотрим сценарий презентации проекта современного жилого дома заказчику. С помощью генеративного искусственного интеллекта можно создать трехмерное представление поместья из плана этажа или фотографии, что станет отправной точкой для настройки. Затем предпочтения клиента могут быть учтены путем изменения таких элементов, как текстуры стен, цвета, окна, двери и даже варианты внутреннего и внешнего декора, такие как мебель, произведения искусства, растения или водные объекты. Кроме того, можно настроить освещение и условия окружающей среды, чтобы продемонстрировать, как поместье будет выглядеть в разное время дня, сезоны или погодные условия.

Такой подход позволяет создавать несколько персонализированных видов недвижимости, предлагая клиенту ряд вариантов и возможностей выбора. Интерактивный характер визуализации позволяет клиентам свободно исследовать как интерьер, так и экстерьер объекта, корректируя точки обзора и приближаясь или удаляясь от интересующих деталей. Для более полного погружения клиенты могут даже носить гарнитуры виртуальной реальности (VR), которые полностью погружают их в поместье и обеспечивают более реалистичное ощущение пространства и атмосферы.

Этот пример демонстрирует, как генеративный ИИ может персонализировать архитектурные визуализации в режиме реального времени, что приводит к повышению удовлетворенности и вовлеченности клиентов. Используя возможности генеративного ИИ, архитекторы и дизайнеры могут создавать интерактивные решения с широкими возможностями настройки, отвечающие уникальным предпочтениям и потребностям своих клиентов.

Обнаружение альтернативных архитектурных сценариев с помощью генеративного ИИ

Чтобы продемонстрировать, как генеративный ИИ может исследовать альтернативные сценарии строительства, готовы рассмотреть здравый смысл использования инструментов, основанных на генеративном плане. Эти устройства позволяют естественным образом создавать уникальные планировки, оптимизированные в соответствии с критериями исполнения, практичности и стиля.

Представим, что нам нужно спроектировать открытое здание в городской черте.

Использование инструмента генеративного плана, готового охарактеризовать параметры и ограничения предприятия, такие как оценка части, количество этажей, полезная площадь, бюджет, строительные нормы, жизнеспособность и естественное исполнение. В этот момент инструмент естественным образом создаст отличительные планировочные решения, изменяя такие параметры, как форма здания, структура, ткань, цвет и введение. Эта подготовка может создать сотни или тысячи возможных вариантов, которые можно оценить и сравнить по количественным и субъективным параметрам.

Благодаря исследованию этих разнообразных созданных аранжировок можно обнаружить изобретательские возможности и уникальные аранжировки, которые, возможно, не считались бы чем-то другим. При расширении можно корректировать или комбинировать созданные механизмы для создания неиспользуемых вариантов, чтобы они лучше соответствовали желаниям расширения. Созданные композиции можно визуализировать интеллектуально и иммерсивно, используя такие достижения, как виртуальная и расширенная реальность, чтобы обеспечить более полное и захватывающее представление о возможных вариантах плана.

Этот пример демонстрирует, как использование генеративного ИИ в генеративном плане может позволить исследовать альтернативные инженерные сценарии, предоставляя создателям более примечательную гибкость и возможности для продвижения в создании современных планировочных решений.

Заключение

Таким образом, генеративный ИИ обеспечивает революционный взгляд на создание презентаций, позволяя быстро и легко создавать реалистичные 3D-визуализации, настраивать архитектурные визуализации в реальном времени и исследовать альтернативные архитектурные сценарии с помощью генеративного проектирования. Эти функции делают генеративный ИИ мощным и универсальным инструментом для эффективной и увлекательной передачи дизайнерских идей.