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ChatGPT出圈后，加速了AI对设计行业的迭代。

最近B站大神帆哥展示了用简单体块模型做基础，AI经过半小时的训练后，10分钟形成100个方案的视频。

看完是不是感觉有点震撼...

碰巧，昨天正好一位建筑师朋友与小编联系，展示了他最近几天对AI的训练结果：

#AI绘图初试

软件：Stable Deffusion

插件：Controlnet

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

输入草图为下图，用了四组prompt,生成约50张效果图，选了几张很惊艳的

最终生成的方案为下图：

这位朋友的使用感受是：

陆陆续续研究了两周才算入了门。几个想法吧：AI绘画在设计领域确实很能打，他能在极短的时间内生成强烈发散性的极多设计方向，在设计的初期相当于具有多年设计经验的多个设计师连续几天的头脑风暴；其次能依托成熟或者设计师自己训练的模型以及文字prompt控制生成合理的表达效果，同样极短时间（成熟了大概三分钟十张图），不断更新的插件能够很好的完成对于形态、结构的控制，AI可以在发散表达效果的同时保留最核心的设计内容，例如两周前更新的controlnet使得线稿甚至草图直接有控制的转化为效果图成为可能，这是之前AI绘画的主要平台midjourney无法实现的；

最后，我自己观察的结果，ai并不是简单的在对线稿上色和叠加背景，而是试图在训练模型的基础上理解建筑本身，例如这个案例中，他既给出了线稿作为建筑主体的解法，又给出了作为建筑支撑结构的解法，这一点是让人惊艳的，目前AI是在训练的基础上寻找一种建筑的普遍存在的合理的形态，假以时日也可能会从结构角度提出创新。总之，controlnet刚刚发布两周，带来的空间是巨大的，lora又可以解决dreambooth训练模型繁杂的问题，先不谈取代不取代的问题，配置这个工具的设计师效率提升几十倍是没有问题的……

随后小编发了一张规划草图给他，经过简单的训练后，AI生成的效果如下：

可能是因为模型的问题，这款AI对群体建筑的处理并不理想，但明显能感觉到，经过迭代与训练后，城市设计方案被取代也是指日可待的！

如果这款Stable Deffusion软件只是负责方案创作的话，前几天文章只靠甲方的模糊要求，就能够完成全套图纸设计的AI已诞生...中的SWAPP软件负责施工图，未来的设计公司只需要两个人，一人负责AI训练，一人负责审图。大概能节省传统设计院十几个人，半年时间的劳动价值....假以时日，甲方也不用请设计师了，老板直接画几张草稿，用AI生成一下，直接可以去盖房子了...

但还是不禁感叹：多少人的价值已经不存在了....

与多位朋友沟通下来，感觉到ChatGPT出圈后，明显的加速了AI对设计行业的迭代速度，这种冲击对传统设计行业来讲是绝对不讲道理的，颠覆性的...

朋友们，你们有什么想说的，请在留言区留言...

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