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建築設計における生成AI活用の試み

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建築設計分野における生成AI(Generative AI)の活用によって、革新的なデザインの創出や自動化・効率化、そして持続可能な建築の実現を目指しています。
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2023年11月の記事一覧

PromeAI(その2)

昨日のPromeAIの続きです。 Erase & Replace 指定した範囲の画像を消去したり、別の画像(プロンプト入力)で置き換えることができます。 画像を置換する範囲を選択または塗りつぶして、プロンプト入力すると、指定範囲の画像が入力されたプロンプトの画像で置換されます。 緑地が川になった! Outpainting 上下左右方向に画像生成しながら、範囲を拡大できます。(Adobeの生成塗りつぶしに相当) 拡大する方向とプロンプト入力すると、元画像にはなか

PromeAI(その1)

PromeAI(プロームエーアイ)は、WebベースのAIデザインアシスタントツールです。Stable DiffusionのWeb UIをデザイナー用に使いやすくして、代表的な拡張機能が簡単に使えるようにした感じです。 Sketch Rendering 手描きのスケッチ・線画などから、疑似レンダリング画像を生成することができます。ControlNetと同様の機能ですね。 手描きのスケッチなどをドラッグ&ドロップして、シナリオ(デザイン用途)とスタイル(様式)を選択し、プロ

DALL-E 3で構図などを(ほぼ)維持したまま新たな画像を生成する

2023.11.21 DALL-E 3で、生成した画像のバリエーションを生成させたい時、できるだけ構図などが変わらないようにする方法を試してみる。 画像を生成する際のプロンプトとともに、画像IDとシード値も出力するように指示する。 「いかなる理由があっても、プロンプトは絶対に変更しないでください。」と記述し、次に、DALL-E 3が実際に画像生成に使用したプロンプト①をコピー&ペーストして、バリエーションを持たせたせるためにプロンプトを修正、最後に、画像IDを記載したプ

GPT-4+DALL-E 3による、プロポーザルのコンセプト立案・イメージ画像生成のシナリオ

2023.11.18 マルチモーダルの大規模言語モデル「GPT-4」と、テキストから画像を生成するAIモデル「DALL-E 3」を使用して、プロポーザルのコンセプト立案やイメージ画像を生成し、提案書にまとめるシナリオを考えてみた。 今回が2Dのイメージ画像を生成するが、現状、生成AIで3DやBIMモデルを直接生成するのは難しく、これらを扱う場合、ChatGPTによってマクロプログラムなどを生成し、ソフトウエアを操作して間接的に作成するのが現実的と考えられる。 AIが支援

GPT-4V(GPT-4 with Vision)

2023.11.07 GPT-4に画像解析機能と音声出力機能が追加され、マルチモーダルAI(GTP-4V)になったということで、国立競技場のザハ・ハディド案をアップロードして 説明させてみました。 人間でも、画像をこんな風に 明快に言語化できる人は少ないと思います。まあ 確かに、ザハ案を知らない人ならこんな説明をするかもって感じ。 それから、今後は 説明文をDALL-E 3に入力して、画像を生成させてみました。こちらも、ザハ案と言わずに この説明文でスケッチを描いてみろ

Stable DiffusionのOutpainting/Inpainting

2023.11.06 Outpainting しばらく触れていなかったStable Diffusionですが、Outpaintingで画像範囲を生成拡大するテスト。 Adobe Fireflyの生成塗りつぶしと同様の機能で、そちらの方が高機能で使いやすいですが、こちらは自由度が高いし、フリーなのでw Impainting 今度は Inpainting機能で、指定した画像範囲の範囲を再作成して、部分的に画像を差し替えるテスト。別案を手早く作りたい時にいいね。

"現状"の建築設計分野でのAIマップ的なものを作ってみた。

2023.11.04 "現状"の建築設計分野でのAIマップ的なものを作ってみた。 AI活用が期待できる業務は、大きく「発想支援」「デザイン生成と自動化」「ナレッジの共有と継承」に分類できるかな。 ここから、建築設計のプロセス自体がどう変わっていくのか見ものですね。

VERAS

2023.07.03 以前、知人に教えてもらったVERASを試してみました。テキストプロンプトベースでAI画像が生成ができるRevit、SketchUp、Rhinoceros用のアドインツールです。 以前試してみたように、Stable DiffusionとControlNetがあれば、手動で同じようなことができますが、3Dモデラーのアドインになっているので、コンセプトデザインを元に気軽にいろんなイメージを試してみることができます。 トライアル版は無料で30回まで画像生成

画像生成AIでレンダリング

2023.06.09 「これって何でレンダリングしたの?」「えーっと、Stable Diffusion」っていう日が来るかもね... まあ、来ないと思うけどw

生成画像を3Dモデルへ貼り戻し

2023.05.16 前回の続き。テクスチャ無しの都市・建築の3Dモデルから作成した深度マップを元に Stable Diffusion + ControlNet で生成した画像を、Blenderのカメラマッピングで3Dモデルへテクスチャとして貼り戻してみた。 ↓ ↓ ↓ 3Dモデルへ貼り戻し まあ、PCスペックもあって あまり綺麗にできなかったけど、3Dモデルのテクスチャを自動生成させる一つの試みとして。。。

Stable Diffusion + ControlNet(その4)

2023.05.18 Stable Diffusion + ControlNetで、立面図(中央)の輪郭やパネル割等を維持しながら、外観デザインをいくつか提案させるというシナリオで生成してみた。 元の立面図がシンプルだったせいか、期待したほどはバリエーションが出なかったけど、検討段階の外観CGだとしたら、まあまあの出来かなあ...

Stable Diffusion + ControlNet(その3)

2023.05.14 今度は、ゼンリンさんがUnityアセットストアで配布している3Dの都市モデルを元ネタにして、オフィス街の昼景風、繁華街の夜景風、サイバーシティ風の画像を生成させてみた。 建築ボリュームが法規制や必要面積などでほぼ決まってしまうような建物は、ざざっと3Dモデルを作って呪文を唱えたら、外観デザイン案なんかはいくらでも作れそうだ。まあ、そのうち、3DモデルごとAIで作れるようになるんだろうね。 ↓

Stable Diffusion + ControlNet(その2)

2023.05.14 テクスチャなしの都市・建築の3Dモデルの画像を元に、Stable Diffusion + ControlNetで、それぞれマンハッタンの昼景風、夜景風、東アジアの繁華街風?の画像を生成させてみた。 そのうち、CGの作成工程にマテリアルやテクスチャ、背景や点景の設定やらレンダリングは必要なくなって、呪文を唱えればそれらしいCGが出来上がるようになるんじゃないだろうか... ↓