夕小瑶科技说 原创

作者 | 松果

引言：探索AI在建筑设计早期阶段的应用潜力

在当今快速发展的大模型背景下，内容生成方法逐渐被应用于各个学术领域。这些新技术使我们能够重塑过去的传统设计方法。建筑学作为一个融合了工程和艺术的跨学科领域，以其复杂的特性而闻名，导致设计周期延长和不确定性增加。因此，建筑设计的初步阶段已成为一项复杂的工程。
传统上，建筑师以草图开始设计过程，并使用图像和符号等视觉信息来激发创造力和促进设计进展。这一反复迭代的过程既耗时又耗资源。然而，生成式AI技术引入了新的可能性，特别是在计算机辅助建筑设计中。这项技术在建筑设计中展现出重大的潜力。
本文展示了一种全新的、针对建筑设计初步阶段的综合工作流程，这在以前尚未被探索。我们探讨了如何在建筑设计的早期阶段有效利用生成式AI技术，基于初步草图生成概念性平面图和3D模型。通过利用这些信息，我们可以迅速构思和发展创意想法。
此外，我们还采用文本到图像生成技术，实现建筑渲染图像的受控生成和编辑。在我们的整个系统中，我们可以生成一系列视觉线索，包括建筑平面图、立面图、手工模型和建筑渲染图，这为建筑师提供了丰富的灵感和许多创意提示。我们的方法显著减少了建筑设计初期阶段所需的时间，同时为设计师的创造力提供了无限的可能性。
据我们所知，这是第一次系统地展示了一个完整的、由生成式AI指导的建筑设计初步阶段的工作流程。我们的研究重塑了建筑设计过程，并为通过最先进的计算机技术推进建筑设计的发展指明了新方向。
论文标题
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Sketch-to-Architecture: Generative AI-aided Architectural Design

论文链接
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https://arxiv.org/pdf/2403.20186.pdf

AI技术在建筑设计中的新兴作用

在现代建筑设计领域，AI技术的引入不仅改变了设计师的工作方式，还为设计流程带来了前所未有的创新。本章节将探讨传统建筑设计流程及其面临的挑战，并介绍生成式AI技术如何引领设计新范式。
1. 传统建筑设计流程与挑战
传统的建筑设计流程通常以手绘草图开始，设计师利用视觉信息如图像和符号激发创意，推动设计进程。这一迭代过程耗时且资源密集，特别是在建筑设计的初步阶段，由于其复杂性，使得设计周期延长，充满不确定性。然而，随着技术的发展，特别是计算机辅助设计技术的进步，设计师们开始寻求新的方法来优化设计流程，提高效率。
2. 生成式AI技术引领的设计新范式
生成式AI技术，特别是在建筑设计领域的应用，展现了巨大的潜力。通过利用这些技术，设计师可以在早期阶段快速生成概念性平面图和3D模型。此外，文本到图像生成技术的应用，使得设计师能够通过文本提示控制和编辑建筑渲染图像，从而大大缩短了建筑设计初期阶段所需的时间，为设计师的创造力提供了无限可能性。这标志着一个全新的设计范式的诞生，使得建筑设计过程更加高效和创新。

工具与方法：AI辅助的建筑设计工作流

在AI辅助的建筑设计工作流中，有几种关键的工具和方法被广泛应用，以提高设计效率和质量。
1. Dynamo与Grasshopper：建筑设计的视觉编程工具
Dynamo和Grasshopper是两种流行的视觉编程工具，它们允许设计师通过节点和自定义脚本连接来创建复杂的设计算法和工作流程。这些工具提供了一个直观的方式来控制和自动化设计过程，使设计师能够灵活地探索设计空间，快速生成多个设计选项，并通过实时参数调整评估和比较不同的设计解决方案。
2. 生成对抗网络（GANs）在建筑平面图生成中的应用
生成对抗网络（GANs）已经在建筑设计中显示出其成功的应用，特别是在生成各种基于用户输入的建筑平面图方面。尽管它们主要集中在平面图的生成上，但GANs为建筑设计的其他方面提供了新的可能性，尽管这需要设计师具备一定的机器学习知识。
3. 文本到图像生成技术的探索与挑战
文本到图像的生成方法为建筑设计图像的生成提供了一种可访问的方法，基于文本提示生成设计图像。然而，这一过程的控制性仍然存在挑战，设计师需要使用特定的关键词来引导带有所需风格的图像的生成，并在控制建筑生成的几何细节方面面临挑战。这需要进一步的探索来完善其在建筑设计中的应用。
通过这些工具和方法的应用，AI辅助的建筑设计工作流不仅提高了设计效率，还开启了创新设计的新可能性，使设计师能够更加自由地探索和实现他们的创意。

方法详解：结合稳定扩散模型与ControlNet的建筑设计方法

1. 稳定扩散模型（Stable Diffusion）的应用

稳定扩散模型在生成AI领域中代表了一个重要的里程碑，因为它的高性能架构能够产生高质量的图像。这个模型主要侧重于基于文本提示（text-to-image）生成图像，并通过可训练的参数和结果加速计算，同时降低计算需求，达到与调整整个大模型相当的结果。这种方法在建筑设计的初步阶段尤为有效，能够快速从初步草图生成概念性平面图和3D模型。

2. ControlNet模型在条件控制中的作用

ControlNet模型的引入，是为了在生成平面图时实现更精确的条件控制。通过结合稳定扩散模型，ControlNet能够在细节上进行更为精确的控制，使得生成的建筑设计更加符合设计师的初衷和要求。ControlNet通过微调（fine-tuning）小型数据集的方式，确保训练出的模型能够有效适应特定的数据集，同时最小化对原始模型能力的影响。

3. 从平面图到3D建模的转换流程

在生成了平面图之后，研究使用深度估计模型来预测平面图的深度图，这些深度图随后被转换成灰度图像。这些灰度图像被输入到Rhino软件中，以构建3D点云模型。通过在Grasshopper中开发的网格脚本，将点云模型转换为3D网格，从而得到最终的建筑质量模型。这一过程使得我们能够从多个视角生成建筑立面。

实验结果：AI生成的建筑设计成果展示

1. 生成的平面图与3D建筑质量模型

通过结合稳定扩散模型和ControlNet，首先基于草图生成了平面图和建筑3D质量模型。然后，利用这些生成的质量模型，实现了从头到尾的建筑渲染生成。这一过程受到了精细调整模型和文本描述的控制，能够整合各种设计需求，并获得期望的初步建筑设计结果。

2. 文本描述控制下的建筑渲染生成

通过对稳定扩散模型进行微调，研究者训练模型学习多种建筑风格和著名建筑师的个人风格，包括巴洛克、后现代以及扎哈·哈迪德和弗兰克·盖里的作品。该方法能够基于草图生成特定风格的建筑设计。通过利用各种文本提示，如商业、住宅等关键词，生成不同类型建筑的立面和渲染图。这种方法不仅提高了设计效率，还增强了设计质量，为建筑设计过程开辟了新的方向。

局部编辑与参数化设计：实现精细化建筑调整

在现代建筑设计中，局部编辑和参数化设计的应用日益增多，这些技术为建筑师提供了更大的灵活性和创造力。以下是两种主要的应用方式：
1. 利用遮罩进行局部建筑编辑
通过使用遮罩技术，建筑师能够对生成的建筑模型进行精细的局部编辑。这种方法允许对特定区域的材料、元素和结构进行修改，而不影响建筑设计的其他部分。
例如，如果一个建筑的某个部分需要更换材料或调整窗户的大小，建筑师可以创建一个遮罩来专门针对这个区域进行编辑，从而实现高度定制化的设计调整。这种技术的应用，通过遮罩，特定区域的生成建筑被修改，包括材料编辑、元素修改，实现了在保留整体建筑设计不变的同时，对特定元素进行实时的目标编辑。
2. 文本提示在参数化设计中的应用
在参数化设计中，文本提示的应用开启了一种新的控制建筑生成和编辑的方式。通过输入特定的文本提示，设计师可以控制建筑的设计方向，包括建筑风格、类型、材料等核心元素。
这种方法利用了大规模模型的生成能力，通过文本和图像的同时输入，生成与特定核心元素相符的全新结果。这不仅简化了设计过程，还为设计师提供了一个直观的方式来探索和实验不同的设计方案。通过这种方式，设计师可以迅速从概念阶段转移到更细化的设计阶段，大大提高了设计效率和质量。

未来工作：优化AI工具以满足建筑设计标准

随着AI在建筑设计中的应用日益深入，未来的工作将集中在进一步优化AI工具，以更好地满足建筑设计的标准和需求。以下是两个主要的优化方向：
1. 地板平面图功能的增强需求
地板平面图是建筑设计中的基础，但目前的AI工具在生成地板平面图方面还存在一些限制。未来的工作将致力于增强这一功能，使AI工具能够更准确地根据用户输入生成符合建筑设计标准的地板平面图。这包括提高生成地板平面图的精确度，以及增加对不同建筑类型和风格的支持。通过优化AI工具，设计师可以更快速、更高效地从概念阶段进入到更详细的设计阶段。
2. 多视角渲染中的比例平衡与一致性问题
在使用AI工具进行建筑渲染时，保持不同视角下的比例平衡和一致性是一个挑战。未来的工作将探索如何优化AI工具，以确保在从不同角度渲染建筑时，能够保持建筑元素的比例和一致性。
这不仅涉及到图像质量的提升，还包括对建筑设计中的细节进行更好的捕捉和表达。通过解决这些问题，AI工具将能够提供更加真实和准确的建筑渲染，帮助设计师和客户更好地理解和评估设计方案。
总之，通过对AI工具的不断优化和改进，未来的建筑设计将能够更加高效、灵活，同时也能更好地满足设计标准和客户需求。

结论：为建筑设计发展指明新方向

本研究重塑了建筑设计流程，并为通过最先进的计算机技术推进建筑设计的发展指出了新方向。通过结合扩散模型、深度估计模型和Rhino软件中编写的脚本，能够从简单的草图中迅速生成建筑解决方案。
此外，提出了一种可控的建筑生成方法，允许设计师通过输入特定的文本提示来控制建筑设计。该新方法显著提高了设计效率，增强了设计质量。这是第一次系统地展示了一个完整的、由生成性AI指导的建筑设计初期阶段的工作流程。研究者们的工作指向了建筑设计发展的新方向，站在新兴技术的门槛上。
未来的任务是将更多的建筑设计标准纳入模型训练中，从而生成更符合建筑规范的可靠建筑设计解决方案。
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关键词
模型
建筑师
同时
设计师
传统