В поисках инструментов, которые смогут оптимизировать рабочий процесс и сократить затраты на аутсорсинг визуализации, я начал изучать возможности современных нейросетей. Такие популярные сервисы, как Midjourney и DALL-E, оказались полезными скорее для творческих хобби, чем для решения конкретных профессиональных задач архитектора. Недавно я протестировал нейросеть PromeAI на реальных проектах. Результаты были интересными, но выявили как сильные стороны, так и существенные ограничения инструмента для архитектурного дизайна.
Критерии оценки: что нужно архитектору от нейросети
В своей работе я, как архитектор, опираюсь на несколько ключевых требований к инструментам визуализации:
- Создание наглядной 3D-графики для конкурсов, предварительного планирования и согласования деталей с заказчиками.
- Поддержка различных стилей: от фотореалистичных изображений до эскизов и скетчей.
- Возможность генерации как общих перспектив, так и детализированных видов отдельных элементов.
- Высокая скорость работы и способность работать с недетализированными черновыми моделями или набросками.
В качестве примера приведу свой рендер, созданный в Twinmotion на основе модели из ArchiCAD. Эта модель была разработана для проекта вольера для слонов с учетом особенностей акватории.
В архитектурной визуализации часто важна определенная степень абстракции. Мне не всегда нужен гиперреализм, неотличимый от фотографии. Порой достаточно стилизованного изображения, которое с первого взгляда воспринимается как цифровая симуляция, но при этом четко доносит основную идею. Иногда даже простая белая модель без текстур и цвета помогает сфокусироваться на форме и объеме, не перегружая зрителя деталями.
Первый тест: вольер для пингвинов
Моя цель — найти баланс между скоростью создания визуализации и её качеством. Для первого теста я выбрал проект небольшого вольера для пингвинов. Исходником послужил быстрый линейный набросок, который можно легко создать из черновой модели в ArchiCAD. Критически важно, чтобы нейросеть сохраняла исходную геометрию и не добавляла/не удаляла архитектурные элементы произвольно — на этом этапе многие ИИ-инструменты дают сбой.
Для сравнения: вот результат ручной обработки того же наброска в Photoshop.
Я загрузил набросок каменной стены с гнездом в PromeAI и протестировал несколько стилей.
Сгенерированные изображения в целом выглядят эстетично, однако нейросеть продемонстрировала проблемы с пониманием специфических архитектурных элементов зоопарка. Дорожки, водоемы и участки земли часто интерпретировались некорректно. Лишь в единичных случаях ИИ правильно распознал бассейн с водой на переднем плане. Интересно, что даже схематично нарисованные пингвины не были опознаны, пока я явно не указал на них в текстовом описании.
На этом изображении пингвины превратились в растения, а текстуры воды и суши поменялись местами. При этом нельзя не отметить привлекательный графический стиль, особенно в прорисовке деревьев и скал на заднем плане.
В режиме «Архитектура» нейросеть добавила лишние конструкции, хотя по задумке фоном должен был быть лес.
Мультяшный стиль также понравился, но проблема с путаницей текстур земли и воды повторилась.
В качестве бонуса — визуализация строительной площадки с несущей стеной, на которой планировалось разместить скворечники и искусственные скалы.
Второй тест: конкурсный проект вольера для жирафов
Для более сложного испытания я взял конкурсный проект с четко проработанным планом.
Здесь трудности ИИ усугубились. Вольер для жирафов нейросеть превратила в человеческий особняк с мощёной дорожкой и клумбами, что совершенно не соответствовало исходной идее.
Даже идентификация жирафов стала проблемой. После добавления в описание слова «жираф», PromeAI попытался трансформировать человеческие фигуры в жирафов, что привело к сюрреалистичным результатам.
В тех случаях, где жирафы были изображены более-менее корректно, текстуры на здании оказались совершенно неуместными для зоопарка: залитые водой белые крыши и обширное остекление больше ассоциировались с офисными центрами. Положительным моментом можно считать удачную аниме-стилизацию.
Работа с готовой перспективой
PromeAI показал себя лучше в другой задаче: стилизации уже существующей, но неудачной перспективы, чтобы придать ей целостный и свободный стиль.
Получился очень красивый стиль, подходящий для архитектуры зоопарка, хотя красная крыша не вписывалась в концепцию, а с жирафами снова возникли проблемы.
Некоторые размытые и неидеальные элементы можно трактовать как художественный приём в духе акварельной стилизации.
Выводы: потенциал и подводные камни
PromeAI способен давать качественные и визуально привлекательные результаты. Однако они почти всегда требуют последующей ручной доработки и корректировки. Экономия времени оказывается относительной: необходимо время на подготовку подходящего исходника, а затем — на финальную доводку, которая требует определенных художественных навыков для согласования деталей в едином стиле.
Критической ситуация может стать в условиях жесткого дедлайна, когда правки нужны «на вчера». В такие моменты постоянное переключение между программами и ручная постобработка могут создать дополнительные сложности, а не решить их.
Авторский контент на Пикабу и в Телеграм, без боян и мемов, про архитектуру, строительство, жизнь в эмиграции, я останусь с вами,
Ваш некорректный
СтроительствоГермания ИнженерАрхитектураДизайнНейронные сетиИскусственный интеллектПроектВизуализацияLangpost 3 Поддержка эмоцийБольше интересных статей здесь: Дизайн.
Источник статьи: Моя проверка на архитектурную профпригодность нейросети PromeAI.
