AI / 都研建筑事务所

时间：2022-11-05 11:37 | 阅读: 492

建筑师瑟瑟发抖？

本文经授权转载自：青年建筑

ID：i80arch

作者：青年建筑

编辑：卝生

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这个建筑设计是由AI和建筑师共同完成。建筑师提出的设计要求和指引尽量克制，工作的进程更多由AI完成

都研建筑事务所

将AI纳入到建筑设计生产力的实践

这个建筑并不需要有特别强的标志性，或者过分夸张的异形外观，但却希望有符合小型休闲商业特征的建筑形式。刚开始会有惯性思维，高权重的电脑介入设计通常会是在制作异形建筑时用得多。如果是方方正正的设计，还需要使用AI工具吗？这次的实践完全颠覆了这个认知。因为AI不容分说加快了设计进度，大幅减少了人力工作量。更重要的是，从建筑师未接触过的角度拓宽了设计思维。

这次尝试，使用到了Midjourney、Runway、Stable Diffusion等主流的AIGC工具。让AI尽可能多介入到建筑方案设计工作流程的各个阶段之中。从方案构思、草图绘制、素材生成、动画输出等多阶段进行AI介入。

开始AI生成

一切从这张草图开始。（手画的和AI无关）草图线条包含了关键信息,特别是用人物定义了这张图的全局比例关系，以免出现完全不着边际的巨大建筑物。另外就是绘制出建筑的基本体量关系，明确出需要设计的是几栋楼。然后就是生成图纸。

黑白线稿生成成果

黑白线稿生成了20张左右的图纸，AI很快就理解到了这个建筑的商业功能，并自主往上贴了招贴广告。接下来一轮生成开始出现了阴影关系和更真实的建筑构件。

线稿到素描

我们选择了右下角的图作为Init Image的工作底图。配合Prompt生成底图的变体，同时对底图风格和材质进行了稍精确一些的控制。对CFG_Scale开始调整，以获得不同跟Prompt匹配度的生成结果。

粗略的方案思路出现 

赋予更多要素

明确主要的方案要素

到这个阶段已经有了很好的基础，需要往一个目标走了。我们尝试了两组SD模型，一组是基于插图艺术家的，一组是基于初步用Zaha Hadid、Frank Gehry、Santiago Calatrava、Alvaro Siza、Norman Foster、Tadao Ando作品作为训练数据的能读懂现代建筑语汇的模型。

对照组01生成的作品对照组02生成的作品这个融合了多位建筑师风格的人工智能表现出了极大的作品多样性，实际上这个时候可以无限的生产现代建筑方案草图了。 





在无限可能中，还是回到自己的主观选择。我们想要一个有独特商业氛围的建筑，她有一种类似自然景观的风貌，所以立面上需要像树又像岩石，屋顶要有树冠的形态，光线可以穿过其间撒下来。走到这里，建筑的基本样子就已经出来了。过程中产生了很多精妙和大胆的方案，但最终还是选择了符合建筑师设想，建造难度和成本适中的方案。

生成过程的动图

有趣的巧合

AI演绎出屋顶是龙的想法

生成过程中AI产生了很多屋顶是龙的想法，可能是因为屋顶有鳞片的样子，也可能是数据中有巴特罗公寓。 

补充缺失细节

首先完成的是这个视点的图，以此为基础用Runway的Infinite Image工具做了图幅的扩展。

图幅扩大过程动图建筑的右半边就出现了，同理用Infinite Image工具可以将各个位置的细节补全。剩下的就是出成果了。

这次工作的体验无疑是革命性的。AIGC（AI Generated Content，AI内容生成）将协同和创作融合在一起，并且从最源头的灵感开始，在开放的机制下激发创造力和生产力。资源分享网页端的Stable Diffusion

https://beta.dreamstudio.ai/

网页端打开就能用了，但最好是使用本地部署的SD以获得更强大的使用体验。目前所有代码、模型和权重参数库已经在 Huggingface 的 Github 上开放：https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3或https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion

Stability Diffusion 可以部署在 10G 显存的消费级显卡上使用，生成 512*512 尺寸的图片只需要几秒。大大降低了当前开源 TTI 模型的使用门槛。

Prompt是生成图片抓取的提示词，这对于方案产生的内容至关重要。我们使用了Stable Diffusion prompt 搜索引擎 —— 抓取了大量 SD 的prompt对应的生成结果以学习Prompt的写法。

https://lexica.art/

CLIPRanked Artists列出了各艺术家在 CLIP各模型里的的感应度评分，以及相似艺术家。可以根据艺术家的风格来定义草图内容

https://drive.google.com/u/0/uc?id=1N6zBC27TrZldJOp5ca6lb4A1MX6zD_yi&export=download

下载安装包后点击在浏览器打开，稍需要一点点Colab基础。

Stable Diffusion prompt Generator – promptoMANIA

https://promptomania.com/stable-diffusion-prompt-builder/

这个网页可以辅助生成Prompt

网页端的Runway人工智能工具

https://app.runwayml.com

完成了动画人物、Infinite Image扩展等工作，甚至有的方面比SD更方便。

关于甲方的顾虑其实是设计成果权属的问题，在建筑设计领域这时常被疏忽。目前SD 开源模型的授权协议是 Creative ML OpenRAIL-M license，在 非有害目的 的条件下，允许商用和非商用。Stability.ai还提供了两种选择：

1，自己部署已经开源的 Stable Diffusion，也就是说用的是自己的 GPU 资源，所生成图片（Output）的著作权，Licensor（Stability.ai）claims no rights。图片著作权和如何对外授权都归你自行定义，Stability.ai 不做约束，也不会共享你的著作权和收益。

2，使用 dreamstudio 网站、官方 discord bot 或 其它 Stability.ai 直接提供的生成服务, 作品著作权归属就需要注意了。TOS 里明确了，你拥有生成作品的著作权，但同时也强制你将作品以 CC0 1.0 授权给 Stability.ai 和 通用公共领域。你可以商用或非商用自己创作的图像，但你的图像只要是通过上述服务生成的，就自动变成了 CC0 1.0  授权。成为通用公共领域 royalty-free 的图片资源。服务提供商 Stability.ai 和该服务上其它用户跟你享有同等的，对作品进行分发、复制、改编、修改等权益，无需经过同意，无需付费，包含商用目的。

设计单位：上海都研建筑设计事务所项目名：雨片街

方案主创：雷敏、江波

团队成员：满瑶、唐欣

AI生产：MrStreety

动画制作：601Studio

资料整理：Mori

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