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不可否认ai发展至今已然渗透进诸多行业之中，不论是个人娱乐，还是完成设计前期概念，都已经有了大量的应用案例，这对可视化领域也造成了极大的冲击。
但ai的弊病也依旧存在，比较显著的就是可控性的不足，虽然使用controlnet、lora等技术可以对最终出图结果拥有一定的控制性。但对于建筑可视化领域依然存在一个比较显著的缺陷：
建筑可视化往往有非常明确的方案，controlnet的控制性依旧不足
但是并不意味着我们就无法在建筑可视化方面使用ai完成项目，我们完全可以结合传统建筑可视化流程的高可控性与ai的低成本形成混合式工作流。
众所周知，传统的建筑可视化流程中，想要做出精细的细节、丰富的层次是需要投入大量的成本的，我们可以将这种情况称为边际效益，即——将作品做到80分并不难，但想要完成后面的20分所需投入的精力往往会比完成前面的80分更多。
但是运用传统流程+ai的方式可以非常好地解决这种边际效益。
案例：
如上图，这是一个非常常见的3dmax + corona的效果图文件，它拥有非常高的可控性，我们可以非常精细准确地调控每一处细节，但是对部分内容的调节需要投入大量的精力，例如：混凝土的污垢、缺损、地面的青苔、植被的自然观感。如果以建模+材质的方式去完成，不仅耗时，对电脑性能也是巨大的考验。
下图为渲染出图效果：
而自然观感方面的表现恰恰是ai所擅长的，下面是重绘的结果：
可以看到，Ai非常容易地就拥有比传统流程更多的细节、质感。但同时，它也对我们建筑的表现造成了极大的破环。而这时候我们就需要结合二者的优势了。
传统流程中我们时常会用到id图，而id图对ai后的图同样也是适用的。如下图，这就是我们在渲染时一般会一并导出的物体id通道。
由于是ai重绘的效果，所以id图和重绘后的图也是几乎能匹配上的，我们只需要在ps中对建筑部分使用渲染图，对自然植被、道路、配景等不需要那么准确的部分使用ai，那么就可以实现在保持原有建筑不变的同时，用低成本实现更优秀的画面效果。
不难感受到，这种流程不仅大大降低了我们在建筑可视化工作中对于前期建模、材质的要求，也仅仅在原有的工作流程中添加了一步ai重绘的步骤。至于ps，这本就是我们建筑可视化工作中的一环。
我们放大看一下细节部分。
可以注意到，最终的画面不仅在大面积的草地上拥有更优秀的表现力，同时沥青路面的磨损、水泥的斑驳、地面的碎石、墙角的青苔等大量细节都为我们的图面实现了加分。
当然从结果图中看，各位也不难注意到，ai所擅长的领域是植被、自然的质感等方面，因此在使用ai的时候也需要注意ai的适用范围。
下面展示一个纯自然植被ai方面的对比：
原图是使用D5渲染器完成的效果，使用ai重绘完成后并略作ps即可达到传统工作流中难以企及的效果。
其实也不难想象，如果我们使用建模、调材质的方式想到达到右图的效果，仅仅是在多边形数量上就需要数倍甚至数十倍于前者，且不说设计师是否有精力、能力制作如此高精度的模型，恐怕电脑已经率先扛不住了。
私以为，如此的工作流程几乎没有带来任何缺点的同时，解决了建筑表现工作中存在的边际效应问题。
希望我的分享能为各位提供一些帮助与思路。
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