AI w BIM #01 – AI w Renderowaniu i Wizualizacji

Autorka: Oliwia Prochowska
Pod redakcją: Wojciech Jędrosz

Wyobraź sobie pracę nad złożonym projektem budowlanym. Na drodze zespołu stoi dużo przeszkód, jak wielokrotne zmiany w koncepcji, konieczność szybkiej prezentacji efektów w 3D, wykrywanie kolizji, optymalizacja kosztów, kontrola zużycia energii, itd… Każda z tych czynności wymaga czasu i precyzji, a każdy błąd może prowadzić do kosztownych poprawek. A co jeśli sztuczna inteligencja mogłoby przejąć część tych obowiązków, lub przyspieszyć dostarczanie końcowych rezultatów? Sprawdż, jak AI w wizualizacji architektonicznej wspiera projektowanie.

Brzmi jak science fiction? W rzeczywistości AI już teraz stopniowo zmienia sposób, w jaki projektujemy, budujemy i zarządzamy budynkami. Międzynarodowe firmy inwestują miliardy dolarów w rozwój coraz potężniejszych algorytmów, a dostawcy oprogramowania implementują AI w swoich narzędziach. W tej atmosferze innowacyjne start-upy, które obiecują zrewolucjonizować rynek budowlany wyskakują jak grzyby po deszczu. 

Czy AI zmieni zasady gry w branży budowlanej? W tym cyklu artykułów przyjrzymy się konkretnym narzędziom opartym na sztucznej inteligencji – sprawdzimy, jak działają i jakie oferują możliwości. Będziemy przedstawiać narzędzia chronologicznie w kolejności cyklu życia inwestycji budowlanej, dlatego zaczynamy od wstępnej koncepcji.

Publikacje będą pojawiać się cyklicznie, dlatego zachęcamy do subskrybowania naszego newslettera.

Renderowanie scen 3D wspomagane przez AI

Grafika i renderowanie zdecydowanie stały się najbardziej przełomowych obszarów zastosowania AI w branży architektonicznej. Wizualizacja wizji projektowej umożliwia zobaczenie projektów w realistycznej formie, zanim projekt otrzyma zielone światło do realizacji. Sztuczna inteligencja wprowadza ogromne zmiany w tym obszarze, umożliwiając tworzenie wizualizacji w krótszym czasie, w sposób bardziej zautomatyzowany. 

Dzięki AI, proces renderowania wstępnych koncepcji jest szybszy, a same obrazy stają się bardziej realistyczne dzięki automatycznemu doborowi oświetlenia, tekstur i elementów otoczenia. Sztuczna inteligencja “domyśla się” wielu szczegółów, które wymagałyby wielogodzinnej pracy specjalisty do osiągnięcia fotorealistycznych efektów.

AI w renderingu – od poprawy jakości po generowanie całych scen

D5 Render na pierwszy rzut oka przypomina programy takie jak Twinmotion czy Lumion – oferuje intuicyjne ustawianie roślinności, oświetlenia, pogody i bibliotekę materiałów. Podstawowa wersja jest darmowa, jednak tym co go wyróżnia, są wbudowane narzędzia AI w wersji Pro, które wspomagają renderowanie. 

Najbardziej praktyczne narzędzie D5 to AI Enhancer – pozwala na automatycznie poprawienie jakości renderu na etapie post-processingu, znacząco podnosząc jego szczegółowość i realizm w zaledwie kilka minut. Zanim jednak zainwestuje się w wersję “Pro” naszym zdaniem warto sprawdzić inne zaawansowane “poprawiacze AI”, które oferują rozbudowane możliwości dostosowania intensywności efektów – a wiele z nich jest dostępnych w darmowych wersjach.
Drugą ciekawą funkcją, jest AI Style Transfer, pozwalające na stylizowanie wizualizacji – od efektów rysunków i malunków odręcznych po zmianę klimatu sceny, np. na „zachód słońca” czy „noc”. Ta funkcja też ma jeszcze swoje ułomności, gdyż algorytm nie zawsze precyzyjnie odczytuje elementy sceny tworząc “artefakty” na końcowych wizualizacjach.

Sztuczna inteligencja wspomaga również pracę z materiałami dzięki AI Generated Texture Maps, automatycznie generując mapy tekstur w kilka sekund, co znacznie skraca czas potrzebny na ich ręczne tworzenie. AI Atmosphere Match natomiast oferuje gotową bibliotekę „klimatu sceny”, które można łatwo zastosować do renderów, by nadać im określony nastrój.

Wśród bardziej eksperymentalnych narzędzi znajduje się Text to 3D, umożliwiające generowanie modeli 3D na podstawie opisu tekstowego – obecnie sprawdza się głównie w tworzeniu dekoracyjnych elementów, ale ma duży potencjał na przyszłość. Na szczególną uwagę zasługuje także rozwijane D5 HI – eksperymentalne narzędzie, które w przyszłości może umożliwić generowanie całych scen na podstawie tekstu lub wrzuconych zdjęć. Choć wiele z tych funkcji wymaga dalszego rozwoju, plusem D5 Render jest to, że wszystkie są zintegrowane w jednym programie, co może ułatwiać pracę użytkownikom szukającym kompleksowego rozwiązania.

Interfejs – narzędzie D5 Render Atmosphere Match

Veras – inteligentne renderowanie bez wychodzenia z BIM

Dla osób preferujących prostsze rozwiązania, które wygenerują większość otoczenia naszego obiektu, dostępne są aplikacje takie jak SketchUp Diffusion, Veras oraz AI Visualizer. Umożliwiają one uzyskanie powtarzalnych i spójnych wyników renderowania bez wychodzenia z programu do tworzenia modeli BIM.

W szczególności Veras, opracowany przez EvolveLAB zwrócił naszą uwagę. Veras to narzędzie, naprawdę usprawniające pracę z wizualizacjami, zwłaszcza jeśli korzystamy z programów takich jak Revit, SketchUp, Rhinoceros, Vectorworks czy Archicad. Dzięki integracji AI z software’ami BIM pozwala na szybkie generowanie renderów bez konieczności eksportowania plików do zewnętrznych silników. Dużą zaletą tego narzędzia jest możliwość dostosowania poziomu kreatywności AI – od wiernego odwzorowania modelu po bardziej artystyczne, luźniejsze interpretacje, w których render nabiera nastrojowości, bogatszych materiałów i miękkiego oświetlenia.

Kluczem do uzyskania najlepszych efektów jest umiejętne korzystanie z promptów i szczegółowości modelu. Im precyzyjniej naprowadzimy model językowy, tym lepszy rezultat końcowy uda się uzyskać. Jeśli chcemy, aby w renderze pojawiły się konkretne elementy, np. ludzie na tle budynku, najlepiej umieścić ich sylwetki w modelu 3D. Następnie należy wskazać w promptach, w jakim stylu i klimacie powinny zostać wygenerowane. Podobnie jest z materiałami i geometrią. Aby AI dobrze interpretowało powierzchnie, warto zadbać o to, by już w modelu miały odpowiednie właściwości. Jeśli w Revit czy SketchUpie zdefiniujemy szkło, okna, otwory czy konkretne tekstury, Veras znacznie lepiej odwzorowuje je w renderze. Zrobi to zamiast generować losowe interpretacje. 

Co ciekawe, startup niedawno został sprzedany większemu graczowi. Narzędzie trafiło pod skrzydła Chaos Group, twórców V-Ray i Corony. Może to oznaczać duży krok naprzód w jakości i dokładności generowanych wizualizacji. Jeśli więc szukamy prostego i skutecznego sposobu na podniesienie poziomu swoich renderów bez godzin spędzonych na postprodukcji – zdecydowanie warto wypróbować Veras. Z niecierpliwością czekamy, aby zobaczyć, w jakim kierunku rozwinie się to narzędzie. A także jakie nowe możliwości otworzy przed projektantami, bo jego potencjał wydaje się naprawdę imponujący.

Szkice poprawiane promptem

Kolejnym choć dużo prostszym narzędziem jest PromeAI. To intuicyjne narzędzie, które generuje rendery na bazie szkiców oraz opisów tekstowych. PromeAI posiada bogatą bibliotekę stylów. Dzięki nie użytkownik ma możliwość określenia typu sceny – od ogólnych kategorii, takich jak render architektoniczny, po bardziej szczegółowe typy projektów, np. mieszkalne, komercyjne, publiczne, czy nawet specyficzne formy, jak wieżowiec czy willa. Dodatkowo, narzędzie oferuje wybór perspektywy (np. szeroki kąt, dynamiczna perspektywa, widok z lotu ptaka czy z drona). Oferuje także typ oświetlenia, co daje dużą swobodę w kreowaniu wizualizacji dopasowanych do różnych potrzeb projektowych.

Warto jednak mieć na uwadze, że PromeAI nie zawsze trzyma się ściśle dostarczonych szkiców. Czasem dodaje elementy architektoniczne, których w oryginale nie było – n. dodatkowe otwory okienne/drzwiowe czy zmiany w bryle budynku. Może to być świetna opcja dla tych, którzy chcą eksplorować nowe pomysły, ale jeśli kluczowa jest pełna zgodność z modelem BIM. Warto podchodzić do efektów z pewną dozą ostrożności. Mimo to, narzędzie sprawdza się świetnie do szybkiego prototypowania i testowania różnych wariantów wizualizacji. Bez konieczności długiego dopracowywania detali od zera.

Tym przykładem zamykamy chwilowo temat statycznych renderów wspomaganych lub generowanych sztuczną inteligencją. Z zaznaczeniem że powrócimy to przykładów innych narzędzi opisując jak AI może wspomóc koncepcje architektoniczne i tworzenie modeli BIM.

Animacje architektoniczne generowane przez AI w wizualizacji architektonicznej

Statyczne obrazki są ciężkie do przygotowania. To nic w porównaniu z nakładem czasu, jaki należy poświęcić na przygotowanie i wyrenderowanie fotorealistycznej animacji. AI w wizualizacji architektonicznej wspomaga projektantów w procesie generowanie filmów architektonicznych. Sora (od OpenAI) to narzędzie, które umożliwia generowanie filmów z realistycznym oświetleniem, materiałami i przestrzenią na podstawie modeli BIM. Stanowi to przełom w tworzeniu wizualizacji. Użytkownicy mogą nie tylko generować własne sekwencje, ale także przeglądać prace innych. Zapisywać je w swojej bibliotece i analizować tekstowe prompty, które zostały użyte do ich stworzenia. Sora umożliwia także łączenie wielu klipów w jedną sekwencję, co pozwala na budowanie bardziej złożonych narracji wizualnych.

Tim Fu Studiuo i ich wykorzystanie Sora AI w animacjach architektonicznych:

Oczywiście na tym etapie istnieje też wiele wad takiego narzędzia. Fizyka jest piętą Achillesową sztucznej inteligencji. Elementy mogą znikać, zmieniać kształt lub przenikać się nawzajem w sposób nierealistyczny. Problematyczny jest ruch ludzi, zwierząt czy pojazdów, które często zachowują się nienaturalnie. Całe szczęście, obrazując architekturę zazwyczaj każdy woli unikać ludzi plątających się w kadrze. Dlatego kontekście architektury lepiej będą sprawdzać się statyczne ujęcia lub filmy krajobrazowe, gdzie te niedoskonałości nie są tak widoczne. Sora może być wykorzystywana do szybkiego tworzenia wstępnych animacji koncepcyjnych z wykorzystaniem modeli BIM. Pomogą one we wstępnej prezentacji bez konieczności czasochłonnego renderowania tradycyjnych animacji składających się z setek lub czasem tysięcy pojedynczych klatek. Może również ułatwić wizualizację wpływu budynku na otoczenie – narzędzie dobrze radzi sobie z krajobrazami. Sprawia to, że nadaje się do pokazania kontekstu urbanistycznego czy zmian warunków atmosferycznych. W przyszłości prawdopodobnie będzie mogła także znaleźć zastosowanie w symulacjach procesu budowy.

AI w służbie architektury: stylizowane wizualizacje koncepcyjne

Dodatkowym ciekawym zastosowaniem Sory oraz jeszcze kolejnego podobnego narzędzia od Google, czyli Veo 2. Może być także stylizowanie wideo w formie rysunkowej – narzędzia dobrze radzą sobie z tworzeniem animacji przypominających odręczne szkice. Może to być świetnym sposobem na zaprezentowanie koncepcyjnych wizualizacji architektonicznych.

Mimo swoich ograniczeń, narzędzia do animacji oparte na sztucznej inteligencji otwierają zupełnie nowe możliwości do prezentacji koncepcji w branży projektowej.

Podsumowanie – AI w wizualizacji architektonicznej

Choć narzędzia AI wciąż nie są doskonałe i w wielu przypadkach wymagają jeszcze dopracowania, ich potencjał jest naprawdę imponujący! Już teraz wprowadzają istotne usprawnienia w procesie projektowania i wizualizacji. Dzięki integracji tych narzędzi z oprogramowaniem do modelowania, takim jak Revit czy Archicad, możemy liczyć na znacznie usprawnione testowanie koncepcji projektowych dzięki automatycznemu generowaniu realistycznych scen i materiałów.

Nie wszystkie dostępne narzędzia AI działają bezpośrednio w integracji z modelami BIM, ale widać, że jest to oczekiwany kierunek. Pierwsze przykłady już teraz rozszerzają możliwości oprogramowania BIM. Dzięki integracji zmiany w modelu 3D mogą być natychmiast odzwierciedlane w wizualizacjach. Pozwala to na błyskawiczne generowanie realistycznych efektów bez konieczności zbędnego eksportowania danych. 

Mimo że technologia generowania wizualizacji przy pomocy AI w wizualizacji architektonicznej jest już stosunkowo łatwo dostępna, wciąż występują pewne wyzwania. Jednym z nich jest konieczność precyzyjnego definiowania zapytań (tzw. promptów), co w wielu przypadkach wymaga opanowania sztuki pisania. Kontrola nad procesem generowania wizualizacji może być również trudna, szczególnie w przypadku bardziej zaawansowanych narzędzi. 

Zaznaczamy, że rozwój tej niszy jest wykładniczy i przytoczone przez nas przykłady szybko mogą okazać się nieaktualne. Nie zraża nas to jednak do dzielenia się nowinkami tu i teraz (pierwsze półrocze 2025)! Z niecierpliwością czekamy na dalszy rozwój AI w dziedzinie renderowania, ponieważ efekty w przyszłości mogą okazać się naprawdę zaskakujące.  

W kolejnych odcinku z tej serii przyjrzymy się, jak AI w wizualizacji architektonicznej może pomóc w tworzeniu koncepcji architektonicznych i modeli w BIM. Śledźcie uważnie kolejne wpisy!