Девелопер поселка «Павловы Озера» при создании рендеров применили искусственный интеллект для презентации на Федеральной Премии Поселок Года 2024.
Посёлок Павловы Озера стал победителем Премии Посёлок Года в номинации «Лучший мультиформатный посёлок».
Stable Diffusion помогла адаптировать концепцию ландшафтного дизайна в рендеры проекта — добавила натуральности объектов и теней, естественности освещения.
Эта новость меня сподвигла написать более подробный разбор как нейросети помогают визуализировать поселки, которые хотят покупать. Я уже более года изучаю возможности Stable Diffusion в повседневных задачах. Хочется ответить на вопрос: «Как можно улучшить рендеры изображений для показа клиентам достигая более реалистичного изображения?»
Почему рендеры не дают ощущения присутствия?
Начнем с того, что уже существует технология для обсчета реалистичного изображения, это Vray и HDRI. Она позволяет применять карты глобального освещения и получать реалистичные изображения с точки зрения физики.
Однако наш глаз и объектив камеры как правило не видит на столько резкой картинки, как и фото есть глубина фокусного расстояния и с этим некоторые 3D художники научились бороться, но стоимость такой работы может улететь в небеса. Тут на помощь приходит Stable Diffusion, которая уже поселилась в новых версиях PhotoShop, но там она в весьма урезанном варианте, для разбора мы будем использовать более полную версию.
Чем же может помочь ИИ для разнообразия?
Stable Diffusion
Мне любезно предоставили для экспериментов рендеры поселка «Павловы Озера». Начнем с более близких объектов. У нас есть несколько домов на переднем плане и люди. Результат (второе фото) получается более естественным, трава у дома более разнообразная, деревья и ветки выглядят как с фото, ушла резкость. Стоит отметить, что и некоторые объекты стали немного «смазанными».
Как и предполагалось кирпичную кладку нейронки рисуют не очень красиво. Делаем вывод, что доработка понадобится только в части растительности. Стоит заметить, что человек в худи куда лучше вписывается в общую картину.
Теперь берем большой план и меняем только растительность. В результатах более разнообразная растительность. На поле появляются новые детали, а ранее не детальная линия берега становится куда более реалистичной.
Также можно заметить, что типичного для 3D-рендеров резкого шума тоже не наблюдается.
Вывод
Сегодня российские девелоперские компании все чаще обращаются к помощи нейросетей для строительства объектов на всех этапах. Тем не менее далеко не каждый жилой комплекс может похвастаться результативным применением технологий искусственного интеллекта для улучшения характеристик объекта и более эффективного маркетинга и продаж.
Однозначно можно и нужно применять технологии ИИ для улучшения рендеров поселков. Добавляется мягкость света, появляется разнообразность вариаций декора. Полностью все изображение на откуп нейросети отдавать не стоит, так есть там и свои ограничения, как например фасадные решения, которые получаются, откровенно говоря, не презентабельно.
Плюсы:
Доработка рендера нейросетями улучшает реалистичность изображения. Что улучшает восприятие и ближе к тому, что мы видим собственными глазами.
Минусы:
Пока не так много на рынке нейрохудожников умеющих использовать ИИ на полную. Подбор необходимого специалиста может стать настоящей головной болью.
