ИИ в архитектуре: визуализация как «переводчик» для клиентов

Автор статьи — Зеленцов Максим — визуализатор (АБ Lampa).

Редактура — Маенкова Арина — менеджер (АБ Lampa)

Визуализации показывают, как будут выглядеть здания, интерьеры и благоустройство еще до начала строительства. Они помогают заказчику быстро оценить проект и принять решения. Помимо этого, рендеры служат инструментом продвижения и помогают привлечь будущих пользователей или покупателей.

Для архитектурного бюро Lampa качественный рендер — это больше, чем картинка. Это подведение итога нашей работы. Такие изображения приносят эстетическое удовольствие и чувство завершенности. Когда архитектор видит визуализацию, он с гордостью может заявить: «Да, это отличный проект, и он завершен!»

Создание визуализаций — трудоемкий технический процесс и требует постоянной связи между проектировщиками и визуализаторами, а также мощного оборудования для обработки материалов, света и деталей.

Большая часть времени уходит на рутинные операции, поэтому специалисты ищут способы ускорить работу — используют скрипты, шаблоны и инструменты автоматизации. Сегодня нейросети помогают делать этот процесс быстрее и точнее, при этом качество изображения сохраняется.

Можно ли считать нейросети просто очередным инструментом

Искусственный интеллект (ИИ) может брать на себя много простых и быстрых задач. По запросу алгоритмы генерируют изображения, видео и даже музыку. Однако точность и возможность полного контроля над финальным материалом пока остаются не на высоком уровне.

Проектирование — это творчество, которое требует максимальной точности. Ошибки ИИ могут ввести заказчика в заблуждение. Мы заметили: чем сильнее доля ИИ в рендере, тем заметнее становится «технологический след» — эффект, который снижает качество и общее впечатление от проекта.

Полностью сгенерированный результат часто создает ощущение искусственности. Мы выступаем за человечность в продукте и говорим такому подходу твердое «нет».

Нейросети отлично справляются с точечными улучшениями: например, с апскейлингом (улучшение качества) или небольшими корректировками. Технология лишь расширяет творческие возможности человека. Мы готовы включать ИИ в работу, но только в необходимом объеме.

Вот как нейросети действительно помогают нам:

1. Генерация 3D-моделей.
2. Изменение освещения на объектах при постобработке.
3. Создание более реалистичных людей на визуализации.
4. Изменение отдельных частей визуализации.
5. Детализация текстур, работа над освещением.

Как ведется работа над ракурсами

1. Работа с ракурсам 
Сначала определяется положение камеры, после чего в сцену добавляются объекты — малые архитектурные формы, арт-объекты и другие элементы.

2. Проблема
Нередко нужных элементов нет в доступе. Например, МАФ может отсутствовать у производителя, но требоваться для визуализации уже сейчас.

3. Решение 
Помимо выбора ракурса, исключающего отсутствующий объект, есть два варианта:

• создать модель самостоятельно;
• использовать нейросеть, например Krea.ai (не является рекламой), которая по изображению объекта генерирует 3D-модель, пригодную для размещения на втором или третьем плане.

Генерация не идеальна, но может выступать компромиссом, когда поджимают сроки.

Изменение освещения на объектах постобработки

Принято считать, что чем больше изображений людей в библиотеке для постобработки, тем лучше. У нашего визуализатора их более 2000 (2388): люди с колясками, на велосипедах, лепящие снеговиков.

Однако часто возникает проблема: фигура идеально вписывается в рендер, но ее освещение не соответствует сцене.
Решением стала нейросеть CLIPDROP (не является рекламой). Она может изменять освещение на фотографии. Можно легко указать расположение источника света, его интенсивность и другие параметры.

Уже что-то, но все равно недостаточно натурально.

Сейчас появилась Nano Banana от Google — тот инструмент может по запросу менять источник освещения и его цвет.

1. Оригинальное фото.
2. Попросил добавить солнечный свет справа.
3. Попросил яркий неоновый свет слева и для эксперимента перекрасить волосы.

Во всех случаях результат выглядит естественно, без заметных артефактов. Искусственный интеллект становится рабочим инструментом, который помогает улучшать изображение, не создавая эффекта «сгенерированности».

Изменение людей на визуализации

В Nano Banana удобно менять одежду на людях. Нейросеть учитывает время года, личные предпочтения и культурные особенности страны. 

Например, мы переодели девушку в штаны вместо шорт. Результат настолько реалистичен, что его сложно отличить от оригинала. 

Изменение отдельных частей визуализации

Это похоже на корректировку фигур: мы направляем ИИ объект для модификации и описываем нужные корректировки. Результат не всегда идеален с первой попытки, поэтому всегда нужен контроль.

Детализация текстур, работа над освещением

Мы использовали один из наших старых проектов, чтобы точечно улучшить итоговый визуальный образ.

Задача:

1. Заменить древесную текстуру на интерьерном рендере.
2. Сделать более реалистичное дневное освещение.

Чтобы детализировать дерево в интерьерных решениях, мы прикрепили пример нужной текстуры дерева в ИИ.

Нейросеть не только скорректировала текстуру. Она также поработала над общей глубиной изображения, не меняя исходный файл.

Вот другой кейс с проектом глэмпинга. 

Задача: сделать глобальное освещение более глубоким. ИИ отлично справился.

Не забываем всегда проверять результат работы ИИ.

Искусственный интеллект пока что не заменит архитектора-визуализатора, но станет его незаменимым ассистентом. ИИ способен повысить эффективность проектов: детализированные изображения помогут продать проект как заказчику, так и покупателю недвижимости. При этом нейросеть возьмет на себя только рутинные задачи, а полноценное творчество и принятие ключевых решений останутся исключительно за человеком.