L’intelligenza artificiale sta modificando rapidamente il modo in cui produciamo e utilizziamo le immagini in architettura. La possibilità di ottenere in pochi secondi visualizzazioni realistiche a partire da indicazioni testuali o immagini di riferimento apre a nuove possibilità, soprattutto nelle fasi iniziali del progetto. Ma cosa succede quando l’immagine non deve soltanto suggerire un’atmosfera, ma rappresentare un progetto preciso?
In che modo usare l’intelligenza artificiale nell’architettura?
Nelle fasi di concept, l’intelligenza artificiale può essere uno strumento molto efficace: permette di esplorare rapidamente materiali, atmosfere e soluzioni differenti, senza la necessità di costruire ogni volta una scena completa. Il problema cambia quando proporzioni, geometrie e inquadrature sono già state definite e devono essere rispettate.
Da qui nasce una domanda: ha ancora senso utilizzare i motori di rendering tradizionali?
I motori di rendering sono diventati obsoleti?
Un motore di rendering tradizionale richiede un processo piuttosto preciso. Il modello viene costruito, vengono assegnati i materiali, posizionate le sorgenti luminose e definite le camere. È un processo che richiede tempo, ma che permette di controllare praticamente ogni aspetto dell’immagine.
L’intelligenza artificiale riduce drasticamente i tempi, ma introduce un diverso livello di interpretazione. Un’immagine può essere molto convincente pur contenendo piccole variazioni rispetto al progetto originale: un mobile può cambiare proporzione, un dettaglio essere reinterpretato o un materiale comportarsi diversamente da quanto previsto.
Un possibile metodo: modellazione tradizionale e rendering AI
Abbiamo quindi provato un approccio intermedio. Il progetto viene prima costruito attraverso una normale modellazione 3D, definendo geometrie, proporzioni, arredi e punto di vista. Lo screenshot del modello non renderizzato viene poi utilizzato come base per la generazione dell’immagine.
In questo modo la parte maggiormente legata al progetto rimane sotto il controllo del progettista, mentre all’intelligenza artificiale vengono affidati materiali, illuminazione e fotorealismo.
Per il test abbiamo utilizzato lo stesso modello e lo stesso prompt:
“Transform this screenshot of an architectural 3D model into a photorealistic architectural visualization. Preserve the source image as faithfully as possible. Maintain the exact camera viewpoint, perspective, architectural geometry, spatial proportions, openings, built-in elements, furniture geometry, furniture placement and overall composition. Do not redesign, add, remove, resize or reposition any architectural element, furniture or object visible in the source image. Apply the specified architectural materials and finishes while preserving the existing geometry. Use realistic natural daylight and physically plausible materials. Prioritize fidelity to the original 3D model over aesthetic reinterpretation or creative enhancement.“
Al prompt sono state aggiunte le indicazioni relative ai materiali del progetto: essenza del pavimento, colore della cucina, finiture delle pareti, tessuti degli arredi e caratteristiche degli elementi metallici.
ChatGPT e Gemini a confronto
Lo stesso procedimento è stato testato con ChatGPT e Gemini. In entrambi i casi il passaggio da un semplice screenshot del modello a un’immagine fotorealistica è estremamente rapido e il risultato mantiene in maniera sorprendente la struttura generale dello spazio.
Le differenze emergono osservando le immagini con maggiore attenzione. Alcuni arredi vengono reinterpretati, alcune geometrie semplificate e determinati dettagli modificati nonostante la richiesta esplicita di mantenere invariato il modello originale.
Il risultato prodotto da Gemini raggiunge comunque una qualità visiva molto elevata, soprattutto considerando il tempo necessario per ottenerlo. Per visualizzazioni rapide, studi preliminari o situazioni in cui non è richiesto il controllo di ogni singolo dettaglio, il vantaggio è evidente.
Il controllo dell’illuminazione
Abbiamo infine provato a modificare esclusivamente l’illuminazione dell’immagine, chiedendo di sostituire una luce solare piuttosto bassa e scenografica con una condizione neutra di mezzogiorno, mantenendo invariato tutto il resto. È proprio in questa fase che emerge una delle differenze principali rispetto a un motore di rendering tradizionale. Nonostante indicazioni precise, la posizione apparente del sole e le caratteristiche delle ombre sono rimaste sostanzialmente simili.
Con un motore di rendering è possibile intervenire direttamente sui parametri della scena: posizione e intensità del sole, temperatura, esposizione e singole sorgenti luminose. Con un sistema generativo il controllo avviene invece attraverso indicazioni sull’immagine e il risultato non è necessariamente altrettanto deterministico.
Considerazioni finali
Il test mostra come l’intelligenza artificiale sia già in grado di produrre visualizzazioni architettoniche di ottima qualità in tempi estremamente ridotti. Più che sostituire completamente il processo tradizionale, può quindi essere interessante ripensare il modo in cui i due strumenti vengono utilizzati insieme. La modellazione 3D permette di mantenere il controllo sulle proporzioni, sulla geometria, sulla disposizione degli elementi e sulla scelta dell’inquadratura. A partire da questa base, l’intelligenza artificiale può accelerare notevolmente la costruzione dell’immagine, occupandosi di materiali, luce e atmosfera.
Il limite rimane il controllo puntuale. Quando è necessario definire con precisione una particolare sorgente luminosa, il comportamento di un materiale o mantenere completamente invariata la scena durante successive revisioni, il rendering tradizionale offre ancora strumenti più precisi. Questo aspetto diventa particolarmente importante quando il rendering non è soltanto uno strumento di studio o di suggestione, ma viene utilizzato a fini commerciali e di vendita. In questi casi l’immagine deve mantenere una corrispondenza il più possibile precisa con il progetto che rappresenta: proporzioni, materiali, aperture e caratteristiche dello spazio non possono essere liberamente reinterpretati senza rischiare di comunicare al cliente qualcosa di diverso da ciò che verrà effettivamente realizzato. È un tema che abbiamo approfondito anche nell’articolo dedicato al rapporto tra intelligenza artificiale e architettura,
L’intelligenza artificiale rappresenta quindi uno strumento estremamente efficace, soprattutto quando rapidità e qualità visiva sono prioritarie. La domanda non è necessariamente se sostituirà i motori di rendering, ma quali parti del processo abbia già senso affidarle e quali richiedano ancora il controllo diretto del progettista.
