AI в архитектуре и дизайне: гид по ключевым инструментам и их функционалу

Несмотря на то что многие существующие AI-инструменты еще не имеют четких инструкций, их уже активно используют энтузиасты по всему миру. За это время они успели зарекомендовать себя как эффективные помощники профессионалов из разных областей, и архитектура и дизайн — не исключение. Специально для Design Mate архитектор и AI-амбассадор образовательной платформы STEMPS Николай Фанеев собрал подробную инструкцию по использованию востребованных нейросетей, которые помогут освободить больше времени для творчества.

Николай Фанеев архитектор, AI-амбассадор образовательной платформы STEMPS, руководитель проектной группы в студии IND

Сегодня нейросети, наравне с BIM — одной из основополагающих технологий проектирования, — значительно упрощают повседневные рабочие задачи архитектора, поэтому важно иметь хотя бы минимальное понимание их функционала. В то же время вокруг искусственного интеллекта бродит множество стереотипов: одни воспринимают его как магию, а другие уверены, что вскоре он и вовсе заменит архитекторов. Многие пытаются заработать на очевидном тренде и выпускают всевозможные приложения. На фоне такого информационного шума может показаться, что нейросети не способны принести в нашу индустрию ничего полезного. И все же это не так. Для начала давайте разберемся, с чем AI может помочь архитектору.

1. Автоматизация. Нейросети способны составить из нескольких фрагментов текста внятный лонгрид, проанализировать техническое задание, найти недостающую для проекта информацию и поработать с нормативными документами.
2. Генерация идей. Речь не только про картинки, но и про неоднозначные истории с точки зрения смыслов и новых ракурсов. Нейросеть может вывести специалиста на нестандартные мысли и поделиться историями, которых не найти в интернете. В ее алгоритмах прописана случайность, что позволяет получать не самый популярный ответ.
3. Ускорение рутинных задач. Сформулировать текст официального письма на любом языке, собрать саммари с обсуждениями из пяти чатов — с этими задачами нейросеть тоже легко справится.

Сгенерировано AI / STEMPS

Основные типы нейросетей

Если разделить AI-инструменты по выполняемым задачам, существует два основных типа: языковые и диффузные модели.

Большие языковые модели

LLM (Large Language Model) – это самые используемые сейчас нейросети. Они работают с текстом как основой для генерации итогового результата — понимают наши запросы на естественном языке и выдают грамотные ответы. Если еще два года назад мы часто сталкивались с непроверенной информацией, то сейчас языковые модели могут расшифровывать текст и изображения, работать с математическими исчислениями, писать код на бытовом уровне и делать многое другое. Если хочется проверить, как это работает, попробуйте запросить ChatGPT написать код для простейшей игры «Змейка».

Машинное обучение (Machine Learning) предполагает, что мы не даем программе точный алгоритм действий, а говорим: «Это стул, запомни его таким». И далее программа сама создает алгоритм, чтобы понимать и запоминать стул. Языковые модели обучаются на больших объемах текста. Они переводят его в математические векторы и находят в них закономерности. Далее составляются базы данных (модели), которые позволяют статистически находить нелинейные связи и выдавать ответ. Нейросеть не «понимает» информацию так же, как человек, — она просто выдает результат на основе предыдущего опыта.

Сгенерировано AI / STEMPS

Ключевые инструменты и их функционал

ChatGPT — главный инструмент среди больших языковых моделей. Обладает широкими возможностями, от общения до программирования. При этом у него есть ряд недостатков: далеко не всегда способен выдавать точные данные, а еще у него отсутствует визуальное восприятие.

Claude — более гуманная нейросеть с акцентом на безопасности и этике. Лучше других аналогов поддерживает диалог, напоминая живого собеседника. Умеет генерировать тексты, разбираться в сложных графиках и таблицах, программировать и решать математические задачи. В целом, Claude зачастую выдает более креативные идеи, и в этом плане превосходит ChatGPT.

DeepSeek — мощная китайская альтернатива ChatGPT со своими подходами к обучению. Она всегда доступна в открытом источнике для всех AI-энтузиастов — ее модель опубликована, поэтому практически любой человек может внести вклад в улучшение способностей нейросети.

Сгенерировано AI / STEMPS

*Большие языковые модели могут форматировать текст, отдавать формулы при работе с таблицами и решать другие повседневные задачи. Например, собрать первичную информацию о нужном месте в рамках предпроектной аналитики, сделать конспект научных исследований (главное — попросить дать внешние ссылки и проверить информацию), выдать саммари видеозаписи.

Диффузные модели

Такие модели более актуальны для архитекторов и дизайнеров. Они умеют генерировать изображения, включая 3D-графику, по текстовому запросу.

Диффузным моделям «скормили» миллионы подписанных изображений. Например, показывали фото красного стола с его описанием. Алгоритм переводил это в цифровые значения и добавлял так называемый шум по специальному алгоритму. И каждый раз сравнивал этот шум и текст, запоминал, добавлял все по новой и снова запоминал до тех пор, пока картинка не превращалась только в шум. Так было сделано с миллионами изображений, причем не один раз. В результате собралась база данных, в которой хранится информация о взаимосвязях между изображением и текстом. Следовательно, чем больше будет скормлено изображений, тем лучше нейросеть будет выдавать результат.

Важно помнить: нейросеть не генерирует то, чему она не обучалась. Она работает аналогично человеку, который пытается разглядеть комнату в темноте — чем больше света (информации), тем яснее видимость.

Сгенерировано AI / STEMPS

Ключевые инструменты и их функционал

MidJourney — самая известная после ChatGPT нейросеть и самая популярная среди диффузных моделей. Ее создатели выпустили одну из самых качественных моделей в свое время. Ее главное преимущество — простота в использовании. Достаточно просто зайти на удобный сайт с хорошим интерфейсом, вбить текст и получить результат.

*MidJourney способна быстро генерировать референсы и эскизы, а также автоматически стилизовать объект под разные эпохи и материалы. Нейросеть оптимальна для создания мудбордов и сэмплов.

Среди недостатков этой модели — отсутствие тонкой настройки и зависимость от облачного сервиса. В MidJourney нет целого ряда инструментов, которые позволили бы генерировать изображение в соответствии с указанными габаритами. Скорее всего, нейросеть выдаст абстрактное изображение — пока что ей нельзя объяснить, что такое «здание 8 метров в высоту». Кроме того, MidJourney полностью зависим от облачного сервера: это закрытый код, который развивается только в рамках компании, поэтому нейросеть начинает проигрывать на фоне конкурентов, чьи коды находятся в открытом доступе и могут постоянно обновляться AI-энтузиастами по всему миру.

Сгенерировано AI / STEMPS

Stable Diffusion. В отличие от MidJourney, создатели Stable Diffusion сделали open-source модель: они представили нейросеть пару лет назад, и за это время энтузиасты нейронного мира могли как угодно дописывать код. Это было огромным преимуществом и стартом для большого количества инструментов. За это время нейросеть кардинально выросла и сегодня во многом превосходит MidJourney по качеству генераций.

Нейросеть предполагает запуск с локальных компьютеров (можно скачать и установить на свое устройство) и широкие возможности для тонкой настройки и кастомизации итоговых результатов. Несмотря на свою гибкость, Stable Diffusion требует более серьезной подготовки: отчасти поэтому многие бросают работу с нейросетью после первой попытки понять ее в одиночку.

*В архитектуре Stable Diffusion помогает с генерацией концептов, текстур и фасадов, постобработкой рендеров, а еще может встраиваться в BIM-процессы.

Сгенерировано AI / STEMPS

LoRa и ControlNet — два полезных дополнения к нейросети Stable Diffusion, благодаря которым можно получать еще более качественные результаты. LoRa умеет генерировать более детальные изображения, что особенно актуально для генерации интерьеров и архитектуры в определенном стиле. С помощью ControlNet можно задать четкие, определенные правила. Например, взять эскиз и генерировать изображения только в рамках заданного контура и габаритов.

В конечном счете искусственный интеллект определенно придет в жизнь архитекторов и дизайнеров, поэтому я рекомендую каждому постараться сделать нейросети своими друзьями и творить вместе с ними.

Изображение на обложке: сгенерировано AI / STEMPS.