ChatGPT+Midjourney 智能生成设计

1 项目背景

自纸张和绘图板时代以来，建筑师或设计师的角色已经在过去的几十年中已经发生了巨大变化。技术、自动化和数字化已经彻底改变了我们设计的方法。比起许多其他行业，建筑和设计一直受到技术进步的推动。在创作过程中，与传统的建筑设计方法相比，人工智能（AI）也给建筑师和设计师带来了更多的潜在可能性。AI能够扩展设计师的能力，并帮助我们在大环境的演变中挖掘出更高效的设计方法，超越我们自身想象力的限制。对于建筑师和设计师来说，了解最新技术并将技术转化为我们的自身技能可以帮助我们更好地应对高强度的学习和工作需求。

©Rron

目前越来越多的独立事务所在不断新增AI辅助设计的实验室和团队，例如Zaha 基于DALL·E 2模型训练符合该事务所项目风格的生成类AI，逐渐尝试使用AI工具开展其前期的创作。 则认为机器可以承担一些任务，比如规划停车场，这使设计师能够花更多的时间探索能够产生真正社会影响的想法。在一些高校，例如UCL， at 等先锋类院校也逐渐开始使用AI辅助学生进行形体和空间探索。AI设计工具将颠覆我们设计的方式。等免费在线人工智能平台可以快速生成逼真的建筑视觉效果，而和等文本服务现在提供了在几秒钟内起草设计说明书的可能性。以前需要数小时的熟练劳动力，对行业来说成本很高的工作现在可以立即被模仿，为客户、设计师和在校大学生提供了一种可能颠覆既定设计和商业模式的新工具。

AI 基于Zaha 风格的住房设计

AI 社区图书馆设计

AI 为黑山正在进行的布德瓦长廊竞赛提供创意

AI 为伦敦南部的区社会住房提供创意

设计师传统上遵循客户的需求，而且期限通常很紧，所以在前期开展AI概念的实践将逐渐成为我们新一代的工作流程。尽管AI技术仍处于起步阶段，AI生成的文字设计要点和渲染图距离能够取代人类手工建模还有很长的路要走，但在前期调研和初期概念设计阶段，AI仍然可以根据现实生活中的素材高效整理初期设计思路，这可能会给设计带来快速的变化和意想不到的结果。

导师介绍

Wan Feng

of York

MSc

of

Part 2

UCL of

BSc Part 1

2 课程设置

在艺术领域中，AI的自然语言和图像生成是易学难精的。本次课程将通过学习文字和图像生成，在混乱方向中找到语言和图像之间的关联，并控制AI模型迭代发展以获得有限且可行的设计结果。

Hall ©wan feng

A

（2h）

介绍

注册、使用、对话和概念生成

设计作品语言描述优化介绍

设计前期调研题目训练

导师点评 答疑

（Chat Pre- ）是由于 2022 年 11 月推出的聊天机器人。该机器人接受过来自互联网的大量文本数据的训练，从而可以对用户提出的自然语言问题生成答案，使其能够以连贯和自然的方式与用户进行对话。其训练的文本数据包括书籍、新闻文章、网站等，这使其能够对广泛的主题有广泛的理解。换句话说，这个模型可以理解上下文并对其生成回应。在应用方面，同样可被应用到建筑和设计的前期调研和概念生成。在 中，学生将学习注册并熟练使用生成设计要点, 优化设计的背景故事，通过AI的帮助提升项目逻辑的同时美化项目的文字说明。

要点生成

B

（3h）

及 介绍

注册，AI使用介绍

使用 ，生成素材，风格介绍

表皮生成题目练习

导师点评、答疑

--生成类设计迭代工作流介绍

迭代生成题目练习

导师点评、答疑

是一款当前热度很高的生成类AI程序，该程序根据文本描述创建图像。在 中，学生将学习快速制作生成设计草图，选择出满意的方案进行迭代设计演变。同时，学生将会接触-工作流，将语义生成转变为图像化的设计测试，并在后期建模深化的过程中利用进行方案调整。除了 AI的技术技能外，学生还将学习一些建筑学和AI模型的理论基础，将 AI作为艺术和建筑的媒介进行更加深刻的理解。

AI 表皮生成

输入 - Zaha The Neil shop in shop

输出 - AI 迭代演变

输入 – RSHP劳埃德大厦

输出 - AI 迭代演变 日间

输出 - AI 迭代演变 夜间

导师介绍

Shi Yu

宾夕法尼亚大学MSD- AAD

四川美术学院建筑学

擅长领域：计算机辅助设计

C

（1h）

是一个在线平台，它使用人工智能算法，通过将两张或更多的图片以独特的方式组合起来，创造数字艺术。用户可以上传自己的图片，或从平台上预先存在的图片中选择。然后，的算法会分析这些图像，并创建一个新的混合图像，结合两者的元素，输入的两张图片一般分为 和 。在图片结合生成的过程中，用户可以通过调整混合程度和色彩平衡等参数，进一步定制生成的图像。的技术是一种使用深度神经网络将一个图像的风格转移到另一个图像内容的技术。这项技术已被用于各个领域，包括计算机视觉、自然语言处理和数字艺术。

1. AI图像生成允许设计师为他们的项目快速创建广泛的视觉参考和灵感来源，并且可以根据需求随时调整生成结果，以适应不同项目的需求。

2. AI图像生成减少了设计师需要完成手工设计工作，从而加快设计过程，使设计师能够专注于项目的其他方面。

3. AI图像生成也可以使视觉资产的定制化和个性化程度更高。通过输入特定的参数和设计要求，人工智能算法可以生成适合特定项目或品牌的图像和图形。

4. 独特和创新的视觉效果。人工智能图像生成也可以导致创建独特和创新的视觉效果，这可能是传统设计方法无法做到的。与人类思维不同，AI通过结合不同的图像和使用复杂的算法来处理它们，可以作为人类所能创造出的视觉效果的补充。

5. 一致性。通过使用人工智能来创建视觉资产，设计师可以确保所有的图像和图形都坚持一致的风格或设计愿景。

在设计中过于依赖AI图像生成的一个风险是，它可能会限制创造性思维和构思过程。此外，人工智能生成的视觉效果可能受到用于创建它们的算法和数据集的限制，这可能导致最终产品缺乏多样性和原创性。因此，人工智能图像生成工具只能被用来增强而不是限制设计思维，必须以批判和深思熟虑的心态来对待它们的使用。因此，批判地使用AI 图片生成，设计师必须做到：

a. 将人工智能作为一种工具，而不是一种替代。设计师应该把人工智能图像生成工具看作是对他们现有设计技能和方法的补充，而不是取代。

b. 设定明确的设计目标和参数，以确保产生的视觉效果与项目的整体愿景相一致。

c. 对生成结果进行不断地迭代和测试，以确保人工智能生成的视觉效果。

d. 融入设计师本身创造力和判断力，自主评估人工智能生成的视觉效果的质量和有效性。

工作流（1h）

1. 从图片生成到设计成果的设计流程介绍及案例分享（设计工作流）使用生成5-10组图片，并逐一进行分类和比较，选定最终作为设计基础来源的图片。

2. 归纳选定AI图片的元素、特点和组织逻辑等等，制定基础模数并绘制2D ，对AI图片中的元素实现从2D到3D的转化，进行各种组合实验。

©

3. 提炼设计主导概念（单个或多个），将各类元素及其组合根据主导概念进行修改与再组合将设计成果拼合成完整的建筑立面/建筑空间，并参考AI图片开始材质考虑和细节深化。

4.建筑立面/建筑空间的功能化及平立剖绘制

©

5. 3D打印技术及其方法介绍，3D打印版本模型的建模与组合考虑；3D打印模型拼装、模型渲染，最终成果展示。

©

3 目标人群

技能要求：零基础可报名

建筑设计

城市设计

游戏设计

空间设计

交互设计

4 授课方式

线上直播+答疑授课

每个节点汇报成果

课后录频复习

开课时间4月8日，

共7课时，每周1-2次课。

5 课程费用

课程原价¥699

前10位报名学员优惠至¥499

11-20位报名学员优惠至¥599

之后恢复课程原价