当建筑遇见AI：一场关于草图与算法的实验

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在建筑可视化不断被技术重塑的当下，人工智能正从一种“辅助工具”逐步演变为能够介入设计逻辑本身的关键媒介。

Jose Luis Perez Hermo，正是这一转变中的典型实践者。作为一名活跃而富有探索精神的学生，他系统性地拓展了自己对建筑可视化流程的理解，也由此开启了一段从概念生成到精细控制、从“被 AI 牵着走”到“反向驾驭 AI”的实验路径。

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Archigram，Walking City

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对于关注建筑与人工智能交叉议题的人而言，Midjourney、ControlNet、Stable Diffusion 等工具并非被当作快速出图的捷径，而是被重新嵌入到建筑思维的生成逻辑之中。

正如 Jose 所展示的那样，这是一种既回望建筑史、又面向未来的实践方式——过往的经典建筑、手绘草图与构图法则，并未在算法时代失效，反而成为引导 AI 生成的重要“隐性语法”。

与许多直接从文本生成图像（Text-to-Image）入手的实践不同，Jose 在其名为 “Pencil 2 Pixels” 的项目中，选择了一条更具建筑学意味的路径：他并未从零开始“描述”一座建筑，而是以既有的建筑草图与空间构思为出发点，将 AI 引入到一个已经存在设计意图的系统之中。

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Norman-Foster，UrbanMobility

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正如他本人所言，该项目并不满足于图像层面的“好看”，而是试图在尊重原始图纸准确性的前提下，让 AI 成为主导设计推进的力量，而非仅仅执行命令的工具。

在这一过程中，如何引导 AI 形成清晰且稳定的视觉风格，成为最具挑战性的环节之一。最初，Jose 将重点放在对基础几何关系的反复推敲与生成之上，通过多轮实验逐步筛选出既符合建筑师直觉、又能体现项目气质的视觉语言。

在这一阶段，对生成结果的人工筛选与图像策展显得尤为关键——如果缺乏足够严格的判断标准，AI 往往会“过度发挥”，生成带有强烈算法痕迹、却脱离建筑逻辑的视觉效果。

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Hans Hollein，Guggenheim Salzburg

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当单体图像的风格逐渐稳定后，项目随即进入更高难度的阶段：建立整体视觉叙事的连贯性。这并非一次性完成的任务，而是一个不断回溯、修正与迭代的过程。Jose 从总平面入手，清醒地意识到，随着项目的推进，回到早期生成图像进行调整几乎是不可避免的。

真正的难点，在于如何引导软件保持一种“整体性视角”——即便面对不同建筑师的风格原型、不同空间尺度的转换，项目中的所有图像依然能够被识别为同一设计体系的组成部分。

在工具选择层面，Jose 的实践同样体现出清晰的判断。当 Firefly 与 Photoshop 的协同无法满足精细调整需求时，他则直接回到 ControlNet，以更“硬核”的方式对图像结构进行校正。这种在不同 AI 平台之间灵活切换的工作方式，本身就反映了当下建筑可视化实践的一种新常态。

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Norman Foster Administration，Centre for Fred. Olsen Vestby Norway

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AI 工具在该项目中所展现的价值，并不局限于效率层面。首先，它使得在没有完整建筑建模的前提下，依然能够生成具备高度精确性的空间图像；其次，其所呈现的真实感，在许多情况下已超越传统渲染软件所能轻易达到的水平。

更重要的是，在设计早期阶段，AI 为同一项目提供了多种并行的可能性路径，从而深刻影响了建筑师的决策方式。在这一逻辑下，Jose 选择 Stable Diffusion 而非 Midjourney，正是出于对精度控制与时间成本的综合考量。

通过这一系列前沿 AI 工具的协同使用，不仅向建筑史中的经典作品致敬，更在方法论层面推动了当代建筑设计边界的延展。对经典建筑草图的再诠释，将历史原型与未来想象融为一体，生成了一种既熟悉又陌生的视觉语言。

这种技术与创造力的交汇，清晰地揭示了人工智能在建筑领域的变革潜力，也为专业人士与建筑爱好者提供了新的思考路径。

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Paul-Rudolph，City Hall

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