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ChatGPT出圈后，加速了AI對設(shè)計行業(yè)的迭代。

最近B站大神帆哥展示了用簡單體塊模型做基礎(chǔ)，AI經(jīng)過半小時的訓練后，10分鐘形成100個方案的視頻。

看完是不是感覺有點震撼...

碰巧，昨天正好一位建筑師朋友與小編聯(lián)系，展示了他最近幾天對AI的訓練結(jié)果：

#AI繪圖初試

軟件：Stable Deffusion

插件：Controlnet

模型：AARG-Mi-sd-v1.5和dvarchMultiprompt_dvarch

輸入草圖為下圖，用了四組prompt,生成約50張效果圖，選了幾張很驚艷的

最終生成的方案為下圖：

這位朋友的使用感受是：

陸陸續(xù)續(xù)研究了兩周才算入了門。幾個想法吧：AI繪畫在設(shè)計領(lǐng)域確實很能打，他能在極短的時間內(nèi)生成強烈發(fā)散性的極多設(shè)計方向，在設(shè)計的初期相當于具有多年設(shè)計經(jīng)驗的多個設(shè)計師連續(xù)幾天的頭腦風暴；其次能依托成熟或者設(shè)計師自己訓練的模型以及文字prompt控制生成合理的表達效果，同樣極短時間（成熟了大概三分鐘十張圖），不斷更新的插件能夠很好的完成對于形態(tài)、結(jié)構(gòu)的控制，AI可以在發(fā)散表達效果的同時保留最核心的設(shè)計內(nèi)容，例如兩周前更新的controlnet使得線稿甚至草圖直接有控制的轉(zhuǎn)化為效果圖成為可能，這是之前AI繪畫的主要平臺midjourney無法實現(xiàn)的；

最后，我自己觀察的結(jié)果，ai并不是簡單的在對線稿上色和疊加背景，而是試圖在訓練模型的基礎(chǔ)上理解建筑本身，例如這個案例中，他既給出了線稿作為建筑主體的解法，又給出了作為建筑支撐結(jié)構(gòu)的解法，這一點是讓人驚艷的，目前AI是在訓練的基礎(chǔ)上尋找一種建筑的普遍存在的合理的形態(tài)，假以時日也可能會從結(jié)構(gòu)角度提出創(chuàng)新?？傊?，controlnet剛剛發(fā)布兩周，帶來的空間是巨大的，lora又可以解決dreambooth訓練模型繁雜的問題，先不談取代不取代的問題，配置這個工具的設(shè)計師效率提升幾十倍是沒有問題的……

隨后小編發(fā)了一張規(guī)劃草圖給他，經(jīng)過簡單的訓練后，AI生成的效果如下：

可能是因為模型的問題，這款AI對群體建筑的處理并不理想，但明顯能感覺到，經(jīng)過迭代與訓練后，城市設(shè)計方案被取代也是指日可待的！

如果這款Stable Deffusion軟件只是負責方案創(chuàng)作的話，前幾天文章只靠甲方的模糊要求，就能夠完成全套圖紙設(shè)計的AI已誕生...中的SWAPP軟件負責施工圖，未來的設(shè)計公司只需要兩個人，一人負責AI訓練，一人負責審圖。大概能節(jié)省傳統(tǒng)設(shè)計院十幾個人，半年時間的勞動價值....假以時日，甲方也不用請設(shè)計師了，老板直接畫幾張草稿，用AI生成一下，直接可以去蓋房子了...

但還是不禁感嘆：多少人的價值已經(jīng)不存在了....

與多位朋友溝通下來，感覺到ChatGPT出圈后，明顯的加速了AI對設(shè)計行業(yè)的迭代速度，這種沖擊對傳統(tǒng)設(shè)計行業(yè)來講是絕對不講道理的，顛覆性的...

朋友們，你們有什么想說的，請在留言區(qū)留言...

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