Генерация массинга и визуальных концепций для девелопмента с помощью ИИ
Aвтоматизация ранних стадий проектирования с помощью нейросетей и алгоритмов генеративного дизайна.
В рамках пилота были созданы рабочие прототипы модулей для:
В рамках пилота были созданы рабочие прототипы модулей для:
- генерации массинга и квартальной застройки,
- генерации 3D-моделей,
- автоматической подготовки и очистки данных,
- визуализации концепций по упрощённым моделям и изображениям.
О клиенте
Крупный федеральный застройщик жилой недвижимости с портфелем масштабных квартальных проектов в разных регионах.
Проблема и задачи
Типовой процесс старта проекта выглядел так. Есть участок. Нужно быстро понять, какие здания на нём могут стоять:
Этот этап называется массингом — формированием объёмной модели будущей застройки из простых геометрических форм. Массинг задаёт общие пропорции, высотность, ритм застройки и логику размещения зданий, ещё до детальной архитектуры и фасадов.
На практике массинг обычно требует 7–8 месяцев ручных итераций архитекторов и градостроителей.
- сколько корпусов,
- какой высоты,
- какой формы,
- с каким распределением площадей и плотностью.
Этот этап называется массингом — формированием объёмной модели будущей застройки из простых геометрических форм. Массинг задаёт общие пропорции, высотность, ритм застройки и логику размещения зданий, ещё до детальной архитектуры и фасадов.
На практике массинг обычно требует 7–8 месяцев ручных итераций архитекторов и градостроителей.
Бизнес-задачи:
- ускорить этап концепции и эскизов;
- быстро получать десятки вариантов массинга и планировочных решений;
- сразу учитывать нормативы (высотность, инсоляция, плотность, отступы);
- снизить зависимость от длительных ручных итераций и дорогостоящих визуализаций;
- повысить качество коммуникации с внутренними командами и инвесторами.
Решение
Команда Nord Clan реализовала исследовательский пилот, направленный на автоматизацию ранних стадий проектирования с помощью нейросетей и алгоритмов генеративного дизайна. Все изображения в кейсе представляют собой тестовые генерации.
1. Подготовка данных для обучения моделей
Ключевая проблема — нехватка качественных 3D-моделей зданий у заказчика.
Решение: разработан алгоритмический парсер OpenStreetMap. Он автоматически собирал данные по зданиям по всему миру, фильтровал, очищал, приводил в единый формат.
В результате была сформирована масштабная обучающая выборка, пригодная для генерации массинга и обучения моделей.
2. Генерация массинга с помощью ИИ
Был создан прототип, который по входным данным (границы участка, ограничения, примеры застройки) генерирует отдельные здания либо целые кварталы в виде карт высот или 3D-объёмов.
Результаты можно:
- автоматически проверять на нормативы,
- передавать архитекторам для доработки,
- использовать как основу для дальнейшего проектирования.
Это позволяет переносить идею из плоскости сразу в объём — без десятков ручных эскизов.
3. Очистка и восстановление 3D-геометрии
Часть имеющихся моделей содержала разрывы, некорректную топологию, ошибки в геометрии. Были разработаны алгоритмы, которые:
- автоматически исправляли геометрию,
- превращали модели в замкнутые, корректные тела,
- делали их пригодными для обучения, генерации и визуализации.
4. Генерация 3D по изображениям
После генерации массинга команда разработала следующий этап: превращение объёмной модели в презентационное изображение с высокой наглядностью.
Для этого использовалась Stable Diffusion — современная генеративная AI-модель, которая умеет создавать изображения по текстовому описанию или исходным визуальным данным.
- Система принимала упрощённый массинг, эскизы или фотографии участка.
- На их основе Stable Diffusion генерировала готовые визуализации зданий и кварталов в разных стилях, с разными материалами и окружением.
- Полученные изображения можно было использовать для презентаций, демонстраций инвесторам, обсуждений с архитекторами и выбора декоративных элементов.
Преимущества такого подхода:
- заказчик и инвесторы видят понятный образ будущего здания, а не абстрактные объёмы;
- можно быстро создавать десятки вариантов оформления и окружения для обсуждения;
- сокращается потребность в дорогостоящих 3D-рендерах и ручной визуализации;
- ускоряется согласование проекта и принятие решений на ранних этапах.
Особенности и техническая логика
В итоге система не делает проект за архитектора, а автоматизирует самые черновые и итеративные шаги.
Система работает как генератор вариантов: десятки концепций за часы, из которых человек выбирает и дорабатывает нужные. Даже неудачные генерации становятся данными для анализа и улучшения моделей.
Результат
В рамках пилота были созданы рабочие прототипы:
Бизнес-эффект:
- генерация массинга и квартальной застройки,
- генерация 3D-моделей,
- автоматическая подготовка и очистка данных,
- визуализация концепций по упрощённым моделям и изображениям.
Бизнес-эффект:
- сокращение стадии концепции с месяцев до недель;
- возможность быстро демонстрировать варианты заказчику, инвесторам и внутренним командам;
- снижение затрат на классические визуализации и ручные итерации;
- снижение рисков несоответствия ожиданиям на ранних этапах;
- ускорение принятия решений и выхода проекта в стадию разработки.