Визуализация — одна из ключевых задач в архитектуре, позволяющая заказчикам увидеть, как будет выглядеть конечный продукт. Нейросети помогают сократить время на ее реализацию, делают процесс проектирования точнее и креативнее.
Мы составили обзор ИИ-приложений, которые помогают решать сложные задачи быстрее и эффективнее.
Нейросети в рендеринге: генерация изображений и автоматизация
Здесь нейросети используются для ускорения процесса рендеринга и генерации новых идей, быстрого создания концептуальных изображений, которые затем можно развить в полноценные проекты.
Инструменты в помощь:
- NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling) — значительно сокращает время создания фотореалистичных изображений без потери качества. Например, может автоматически улучшать текстуры, освещение, тени и отражения, что делает рендеринг быстрее и эффективнее.
- DALL·E или Stable Diffusion — генерируют изображения на основе описаний зданий или интерьеров.
Фотореализм и улучшение качества иллюстраций
Нейросети позволяют улучшить качество уже существующих визуализаций. Увеличивают их детализацию, яркость и контраст. Чтобы получить более фотореалистичные визуализации, искусственный интеллект обучают на огромном количестве реальных изображений. Это позволяет архитекторам и дизайнерам создавать высококачественные изображения, которые впечатляют клиентов и инвесторов.
«Нейросеть — лишь инструмент в руках дизайнера. Чтобы получить качественный результат, важно не только уметь максимально подробно и четко составлять запросы, но и развивать насмотренность». Екатерина Зимина, арт-директор DEVISION.
Инструменты в помощь:
- модели GAN — помогают улучшать текстуры, освещение, тени и другие элементы визуализации, делая их более естественными.
- Pix2Pix или StyleGAN — позволяют улучшать рендеры, добавляя детали или корректируя визуальные недостатки.
Создание виртуальных (VR) и дополненных (AR) реальностей
Используя нейросети, можно создавать «умную» виртуальную среду, которая адаптируются под запросы пользователя. Например, показывает, как будет выглядеть пространство при различных условиях освещения, времени суток или даже погодных условиях.
Применение нейросетей в AR и VR позволяет архитекторам и клиентам «погружаться» в проект еще до начала строительства. С помощью виртуальных моделей зданий можно исследовать их интерьер и экстерьер, а также оперативно вносить изменения, получая обратную связь в реальном времени.
Инструменты в помощь:
- Unity3D и Unreal Engine со встроенными нейросетями для создания интерактивных и адаптивных виртуальных моделей зданий. Эти движки могут интегрировать машинное обучение для динамического изменения элементов в зависимости от действий пользователя.
«Попробуйте использовать технологию dlss, чтобы увеличить размер картинки до 4к в реальном времени и поднять частоту кадров». Георгий Уморин, директор Graff Interactive
Нейросети в архитектурном проектировании: автоматизация и оптимизация процессов
Одним из примеров использования нейросетей является оптимизация планировки помещений. Например, с помощью алгоритмов можно анализировать различные варианты расстановки мебели, оптимизировать использование пространства в зависимости от функции помещения и предпочтений пользователей.
Инструменты в помощь:
- Generative adversarial network, сокращенно GAN. Такие нейросети могут анализировать большой объем данных (например, успешные архитектурные проекты) и создавать новые, оптимизированные варианты планировок. Предложить наиболее функциональные и удобные варианты распределения пространства.
Энергетическая эффективность и устойчивость
С помощью нейросетей можно проводить анализ устойчивости проектируемых объектов. Например, моделировать, как здание будет использовать энергоресурсы, и оптимизировать его.
Инструменты в помощь:
- CNN (Convolutional Neural Networks) и Reinforcement Learning. Эти модели могут анализировать варианты использования энергоресурсов, оптимизировать солнечное освещение и теплоизоляцию, что помогает создать устойчивые и энергоэффективные здания.
Будущее применения нейросетей в архитектуре и визуализации обещает быть весьма перспективным. Мы видим, как искусственный интеллект уже сейчас ускоряет процессы проектирования, помогает создавать более устойчивые и энергоэффективные здания, а также повышает качество визуализаций и рендеринга. В будущем нейросети могут стать неотъемлемой частью рабочего процесса архитектора, выполняя роль не только помощника в решении технических задач, но и творческого партнера, способного предложить инновационные и нестандартные идеи.