ИИ-инструменты для архитекторов и дизайнеров: как нейросети делают работу легче
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет подходы к проектированию, в том числе в области системного моделирования (MBSE). Его применение открывает возможности для повышения эффективности, улучшения качества разработки и обеспечения устойчивости создаваемых решений.
ИИ для рендеринга: от эскиза до концепции
Нейросети позволяют значительно ускорить процесс рендеринга и автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для генерации новых идей и создания “заготовок” концептуальных изображений, которые можно применять как базу или референс для будущих проектов.
- NVIDIA DLSS
Ранее мы уже выпускали статью об Nvidia Omniverse, платформе, которая позволяет совместно работать и создавать 3D-контент. визуализировать виртуальные пространства, взаимодействовать с трехмерными моделями и цифровыми копиями объектов в реальном времени.
От этой же компании разработано другое Программное обеспечение, NVIDIA DLSS. Это технология масштабирования изображения, которая использует искусственный интеллект для повышения производительности в графически интенсивных приложениях. Это достигается путем рендеринга изображения в более низком разрешении (что повышает повышает частоту кадров (FPS)), а затем использования собственно обученного ИИ для его масштабирования до более высокого разрешения с минимальной потерей качества. На основе анализа нейронная сеть реконструирует изображение, улучшая детали и текстуры, освещение, отражения и тени. То есть, DLSS — это не простое масштабирование изображения, а интеллектуальная реконструкция с использованием глубокого обучения.
- DALL E / Stable Diffusion
Модели искусственного интеллекта для генерации изображений из текстовых описаний, "text-to-image" модели.Эти модели помогают генерировать новые идеи и вдохновение, особенно на ранних этапах проектирования, а также создавать визуальные прототипы для презентаций и обсуждений. Отличаются только разной архитектурой и доступностью. DALL-E предлагает более контролируемую среду с акцентом на креативность и изображения с высокой степенью детализации, а Stable Diffusion предоставляет большую гибкость и контроль благодаря открытому исходному коду и возможности локального запуска.
Повышение качества визуализаций
- Pix2Pix
Эта модель подходит для преобразования изображений, например, для автоматического преобразования чертежей, эскизов или 3D-моделей в фотореалистичные визуализации.
- StyleGAN
Эта модель специализируется на генерации новых изображений и позволяет контролировать такие аспекты, как текстуры, освещение, цвета и общая композиция. Главное преимущество — это возможность создавать бесконечное количество уникальных и реалистичных изображений с высокой степенью контроля над стилем.
- GAN (Generative Adversarial Networks)
На этапе детализации проекта GAN может улучшить текстуры материалов (кирпич, дерево, металл), освещение, тени в 3D-моделях, добавив реалистичные детали и неровности, которые сложно смоделировать вручную.
Архитектура VR и AR сред
Нейросети позволяют создавать адаптивные и интерактивные VR/AR среды, реагирующие на запросы пользователя, например, демонстрируя изменения освещения, времени суток или погоды.
- Unity3D / Unreal Engine
Два ведущих игровых движка, которые все чаще используются не только для создания игр, но и для архитектурной визуализации, проектирования и обучения. Их интеграция с ИИ позволяет вместо статических 3D-моделей, получать динамические виртуальные среды. Вы можете изменять планировку комнат, материалы отделки, освещение, время суток и другие характеристики, а нейросеть автоматически подстраивает остальное пространство и предлагает оптимальные решения.
Автоматизации и оптимизация
- GAN (Generative Adversarial Networks)
Тип нейросети, который может анализировать большие объемы данных (например, существующие архитектурные проекты) и создавать новые, оптимизированные варианты. Как один из вариантов применения — может анализировать функциональность и удобство различных планировок, предлагая варианты с оптимальным распределением пространства в зависимости от назначения помещения и предпочтений заказчика и пользователей.
