AIGC技术的兴起，彻底颠覆了设计行业，各类AI生成工具在建筑设计领域的应用迎来爆发式增长。其中，Midjourney与StableDiffusion凭借其卓越的建筑效果图生成能力，成为建筑设计师的效率利器。
C站建筑AI模型爆发式的增长
B站AI辅助设计视频爆发式的增长
“用起来”才是AIGC浪潮下的双钻模型
英国设计协会研究表明，设计可分为四大阶段，设计过程中对创意的需求随设计过程变化呈双钻型函数变化。而对应到建筑设计中，可分为概念设计、方案设计、扩初设计以及施工图设计，在概念设计到方案设计的过程中达到峰值
然而，在AI技术的支持下，“创意”的边界被无限拓展，“创意”的展现变得更加轻松便捷。在建筑设计过程中，AIGC技术可以通过学习和分析大量的建筑数据与设计准则，并基于现有的建筑案例和经验，为设计师们提供灵感，快速生成多种设计方案，并根据设计师的要求进行调整和优化，帮助设计师更快速地探索各种设计可能性。
设计灵感：ChatGPT+Midjourney
前期沟通阶段，我们可以利用ChatGPT+Midjourney来寻求设计灵感，关于两者在此方面的应用，我们在之前的ChatGPT+Midjourney，1分钟智能生成建筑设计文章里有讲过。ChatGPT：需求文档、竞品分析、信息整理
Midjourney：文生图、图生文、风格融合、以图生图
概念设计：StableDiffusion
不同于Midjourney，StableDiffusion在细节方面具有较强的控制能力，能够帮助设计师将创意转化为更符合实用性的概念方案，并生成可进行细节修改的效果图。
StableDiffusion：概念效果图、细节修改、方案优化、风格迁移与重组、方案比选
建筑设计工作流中的AI辅助设计应用下面我们以一个简单的案例，展示AI工具在建筑设计工作流中的辅助应用。案例场景设定、整体流程及对应会用到的AI工具如下所示。
场景设定：一个2万平米的商业综合体
AI基于建筑设计工作流的应用
第1步：运用Midjourney中/imagine命令寻找灵感，选择能最大程度代表项目风格的图片保存。
第2步：运用Midjourney中/describe命令生成图片的描述词，作为StableDiffusion的Prompt。
第3步：用SketchUp/Revit/Rhino等任一软件对项目进行草模创建并按ControlNet语义分割颜色列表进行着色，并选择适当的视角导出图片。
第4步：运用第2步中生成Prompt，以及第3步生成的草图在StableDiffusion中用ControlNet的Seg模型进行初次生成。
第5步：利用Photoshop对草图进行细节优化与调整导入优化后的图片，用StableDiffusion中的MultiControlNet功能对效果进行叠加。
鸟瞰效果图
第6步：利用Prompt修改以及XYZ脚本可以进行不同场景的方案比对。
立面场景图
方案对比图
第7步：对满意的图片进行高清修复出图。
运用Al技术进行建筑设计既有优势又有挑战性，它可以帮助建筑师更好的展现设计的创造性和艺术性，更快的生成和优化设计方案，但就目前来看，算法的可靠性和准确性仍有待提高。我们相信随着技术的不断发展和完善，Al将会越来越多地被应用到建筑设计工作流中，辅助我们创造更好的建筑设计方案。
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