运用AI进行方案迭代的建筑设计方法

业界对人工智能（artificialintelligence,AI）在建筑领域如何应用争执不下之际，本文在对国内外人工智能在建筑领域的应用探索进行了一定梳理，同时主要针对建筑方案设计阶段如何将人工智能技术工具与建筑设计流程相结合，通过设计解读提炼文字语言，建立与总结同AI模型沟通的有效方式，优化设计方案，对降低投入成本的方法进行了研究，探索人工智能技术在建筑领域应用的前沿。

前文中所提到的三个目前较为主流的AI绘图工具各有其侧重，甚至在某些程度上呈现了一定的互补。

首先，DALL·E2最突出的特点是其可以轻松地实现将上传的图像中的一部分抹除，然后根据使用者输入的文字进行修改补全；但是因为不能手工设置相关参数，即便是输入一样的关键词，生成的结果也是不同的，因而更适合用于找灵感；同时由于DALL·E2训练所使用的程序都是经过授权的，所以更适合用于企业，并且其更高质量、更快速的版本也将在未来持续推出。

其次，Midjourney的开发者并不是以计算机视觉研究为主，而是更关注人机交互方面的研究，以及如何用新的技术让人类的创作变得更好。目前Midjourney大量使用了已有的开源模型基础（例如Discoddiffusion），但是会逐渐更换成自己研发的后端。

最后，从设计角度来看，目前在创意性和真实程度做到比较平衡，整体效果比较突出的StableDiffusion是基于所有种类的图片进行训练的，由于其最初的目标是为了建立一个人类图像知识基础的设施平台，所以Emad在做出StableDiffusion后就将整个模型进行了开源，方便所有人使用并一同对这个模型进行改进。

几种AI绘图工具的应用可以与使用者建立高效的沟通，可以说与其背后的程序本身逻辑是具备一定的相似性的：当文本输入到经过大量运算训练（可能已经接受了数亿张图像及相关标题的训练）过后的文本编码系统中，AI模型对文字本身的语义进行分析和拆解，提炼出句子中最为主要的关键词。以CLIP模型为例，该模型通过学习给定图像与文字描述相关联的强弱将文本与相应的图像编码联系起来，使得文字的含义与图像所表达的内容进行一一对照，其逻辑中所表达出的对比而非预测，使该模型可以更加精准地建立起文字与图像之间抽象的逻辑；图像解码系统随机生成一连串的图像，由模糊逐渐清晰，每一次更新迭代都会再次经过CLIP的验证以保证图像符合文本中所描述的内容。

建筑师应该如何将人工智能引入建筑智能领域？建筑师群体能否充分地利用AI作画工具来为自己的方案提供更多的灵感参考，并辅助自己的设计创作？就目前来看，从设计文本中对建筑的描绘里提取出Prompt，然后选择所需的AI工具生成图形方案已经是非常高速便捷了。

从目前应用的经验来分析，如何抓准想要表达的方案重点并且通过AI所能理解的角度灌输给AI是整个工作流程中较为关键的把控点。同时，向AI模型中传递方案重点并非终点，无论是办公楼、厂房、商业建筑还是住宅等不同功能的建筑，建筑师想要得到合理且清晰的图像成果，还需要对建筑场景进行控制和描述。首先在文本的设计上需要对于镜头的使用和位置、视图的角度等进行一定的编排，其次需要对建筑周边的环境加以概括，至少不能犯沙漠中出现成片寒带松林这样的常识错误（这在AI模型中是有可能出现的），最后需要对于建筑师设计建筑场景中合适的建筑配景进行适当的描绘，以更好地提升最终成品的真实感。当完成了上述建筑设计细节文本表述的精心设计和逻辑梳理后，建筑师还可以尝试为整个建筑设计加上某位大师的建筑风格（这里所涉及的艺术版权等问题还在不停地争论当中，在目前的网络语境下依旧有待更加深刻的探讨）。

不同AI模型下生成的结果会有较大的差异，但均提供了根据已生成的结果进一步衍生或者按照同样的描述完全重新生成的接口，这一点给予了整个创意工作流程中人为与AI模型演算不停交互运行，以趋近最终理想的效果。

当建筑师们将建筑本身功能描述进行固定，但对其他描述加以修改，或改变场景的布置，或改变天气环境，或改变时间设定，或改变植被的搭配，或改变立面材质，或改变风格的设定，通过任意组合产生了无尽的可能性。建筑师们通过AI模型的辅助可以快速地对设计思路进行尝试，根据生成结果判断该成果是否符合项目设计逻辑、工作室风格以及环境场地的整体氛围，快速试错并快速找到正确的方向，这一过程加速了建筑师前期思维的梳理，并且拓宽了项目设计的广度，让建筑师在尝试大量风格之余，更加趋近那个符合“各类限制因素”的正确答案，同时节约大量的时间和精力进行细节设计的推敲，从而进一步提升整体设计的质量。但是，尽管在不少场景中AI绘图软件能基于前面文本所描述的内容生成较为完整的设计成果，但是AI本身对建筑的理解与人类其实是非常不同的。当AI模型通过训练达到“理解设计意图”的程度时，那么也许在AI看来，理解和设计后的施工图等设计部分的人类工作实际上对于AI而言非常简单。目前，在设计流程中融合AI绘图工具可以帮助建筑师快速捕捉一些转瞬即逝的灵感，还可以将脑海中的那一丝闪光以图像化的方式呈现出来，为建筑师提供在摸索阶段就可以快速判断整体方向的能力，将精力和时间投入设计当中。

在社会分工不断细化的背景下，独立的建筑工作室或个人唯有经过长期实践得出区别于他人的形式与风格方能产生区别于他人的价值，而随着人工智能应用的逐渐成熟，上述团体和个人都可以通过建立AI模型或者直接利用网络计算资源，将自己独特的风格和形式语言数字化，在之后应用于不同项目时只需要根据项目的具体情况做出调整。

可以预见的是，在未来建筑师通过人工智能进行的工作流程可以分成两种，一种通过把建筑的形式按照逻辑转译成某种算法，建立形式生成的规则，利用计算机高速的计算能力提升创建形式的速度，面对明确的对效率有要求的目标这一流程将很大程度释放出生产力；而另一种则像前面所提到的，利用成熟的AI绘图工具的深度学习矩阵，或通过设计文本，或通过草图，或以环境与场景的某些局部为依据来创造出不同寻常的形式，让建筑师在面对没有明确的目标，需要经过探索，创造性地解决问题时受到启发，从而使其在当自身局限性无法彻底打开对于问题认识的情况下，可以客观多元地打开解决问题的思路。

在目前阶段，当人工智能工具解决了人们曾经需要花费大量时间来处理的基础工作后，通过模拟人类思维并进一步介入方案创作等更具复杂性和创造性的设计阶段将完全改变建筑设计的工作流程；而伴随着相关算法和模型的进一步完善，当AI绘画类的人工智能应用能够完善地表达出建筑师所要的各种建筑风格时，甚至在建筑师解决其他问题的过程中轻松地帮助建筑师尝试任何风格时，风格———这一命题本身的特殊性就已经被消解，建筑师被彻底地从风格创作的某些深层约束中释放出来，从而去追逐探索建筑学本身的核心价值。