哈喽这里是海绵
在[建筑设计]和可视化领域，将建筑线稿图转化为逼真的3D效果图一直是一项具有挑战性的任务。然而，通过结合AI技术中的ChatGPT和StableDiffusion，我们可以实现快速、高质量的建筑线稿图到3D效果图的转换。本文将介绍这一创新方法的原理、应用以及其在建筑设计中的潜在影响。
文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，无需自行查找，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。
ChatGPT关键词提取
随着计算机图形学和人工智能的迅速发展，传统的建筑可视化流程面临着效率低、质量不高的挑战。在过去，将建筑线稿图转化为逼真的3D效果图通常需要大量的手动劳动和时间。然而，随着ChatGPT和Stable
Diffusion技术的引入，我们可以通过自动化生成3D模型的方式，快速实现建筑线稿图的转换，从而大大提高建筑设计的效率和质量。
那么废话少说，下面开始进入实际操作，首先我们需要给ChatGPT一个身份赋值 ，让他以资深的建筑设计师给我们的建筑外立面列一个装修方案。
方案有了接下来就是提取方案里的关键词，将提取出来的关键词作为Stable Diffusion的正向提示词。
将提取出来的关键词翻译成英文。
Stable Diffusion基础参数设置
到这一步ChatGPT的部分就完成了，接下来就是将处理好的提示词复制到Stable
Diffusion的正向提示词栏中，并给一些基础的起手式，比如：8k、masterpiece、high quality、best quality等
反向提示词内容：(normal quality), (low quality), (worst quality), paintings,
sketches,fog
选择一个建筑大模型作为底模，调整迭代步数、采样方法、图片尺寸、总批次数量、提示词引导系数。
导入线稿图
基础参数调整好之后，将事先准备好的建筑线稿图导入到Controlnet中(线条越干净明了出图越准确)。勾选启用、允许预览，预处理器我们这里选择invert，模型选择lineart
，根据小集的测试，这样的预处理器和模型组合可以使线稿图生成的效果图更好。invert预处理器适用于白底黑线的线稿图，且处理效果比其他预处理器对于白底黑线的线稿图要优秀，点击预处理后面的爆炸图标可以查看预览图效果。预处理分辨率和前面的图片分辨率要保持一致。
开始跑图
到这里我们跑图前的准备工作都做好了，下面就是大家最喜欢的跑图环节，将总批次数调整为4。下面是小集用以上步骤跑出的3D效果图和初始线稿图，对比一下效果还是很不错的，Stable
Diffusion很好的提升了建筑效果图的设计效率。
线稿图1：
3D效果图1：
线稿图2：
3D效果图2：
线稿图3：
3D效果图3：
ChatGPT+Stable
Diffusion的结合为建筑线稿图到3D效果图的快速生成带来了新的可能。这一技术的应用潜力巨大，将对建筑设计和可视化领域产生积极的影响。随着技术的不断进步和发展，我们可以期待看到更多创新的应用，以提升建筑设计的效率和质量。
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