AISEED by estudio.bang

Categoría: Casos de uso

  • Nuevo bloque de AISEED Training probado y aprobado!

    Nuevo bloque de AISEED Training probado y aprobado!

    Aprovechando un viaje a Santa Fe, organizamos una serie de trainings presenciales con el objetivo de poner a prueba un nuevo formato. Desde el año pasado venía apareciendo la idea, varios estudios lo pedían, pero no terminaba de tomar forma. Ahora decidimos estructurarlo como un tercer bloque dentro del AISEED Training: una instancia práctica en equipo, trabajando directamente sobre un proyecto real del estudio.

    Probamos este formato en dos estudios: CAPITEL y Botta Volpatti Arquitectura. En ambos casos, el feedback muy positivo y una sensación clara de que la implementación real sucede cuando el equipo se involucra directamente en el proceso. Hay que usar, equivocarse, iterar y tomar decisiones en tiempo real. Ese es el punto donde la IA deja de ser novedad y empieza a ser herramienta.

    En el caso de CAPITEL, trabajamos sobre un proyecto concreto: un hall de ingreso que ya tenían modelado en SketchUp. Partimos de una captura simple del modelo, sin render ni postproducción. En menos de una hora logramos el objetivo, una imagen viable, útil para validar ideas dentro del equipo o incluso presentar a cliente.

    El objetivo era tener una imagen sólida de su proyecto que muestre el ingreso al edificio, la espacialidad del Hall y la continuidad del cantero de plantas que empieza en la vereda y remata en el interior. Los pasos de cada generación se pueden deducir leyendo directamente los prompts utilizados en NanoBanana 2.

    Primera Imagen Hall Interior: Captura Sketchup

    Prompt 1: Genera una visualización arquitectónica fotorrealista de interior que utilice estrictamente la geometría, la perspectiva y la composición de la @img1 , sin modificar ningún elemento estructural ni proporción. Convierte este modelo 3D en un render de alta calidad aplicando el estilo, materiales, iluminación y atmósfera de la @img2. Mejora la calidad de los materiales con imperfecciones sutiles, microtexturas y reflejos controlados. Añade profundidad de campo ligera, rebotes de luz realistas y una atmósfera tranquila, elegante y minimalista tipo fotografía arquitectónica editorial, estilo V-Ray, ultra realista, alta resolución.

    Prompt 2: Agrega mas plantas, que no se vea la piedra en el cantero, que sea todo planta y
    cambia la luminaria por la de la imagen de referencia.

    Imagen referencia de estilo @img2
    Imagen referencia Luminaria

    Segunda Imagen Corte del Hall: Captura Sketchup + Imagen Render 1.

    Prompt 3: Genera una visualización arquitectónica fotorrealista que utilice estrictamente la geometría, la perspectiva, el encuadre y el corte de sección de la @img1 , es una continuacion exterior del hall de la @img2 manteniendo la puerta de vidrio en corte y sin alterar ningún elemento estructural. Aplica el estilo, materiales, iluminación y atmósfera de la @img2 . En el exterior agrega una calle urbana de Buenos Aires y una vereda con gente. Complementa con iluminación cálida indirecta en cielorraso. Añade reflejos realistas en el vidrio, profundidad de campo ligera y materiales con microtextura para lograr un acabado tipo fotografía arquitectónica editorial, estilo V-Ray o Corona, ultra realista, alta resolución.

    Prompt 4: Haz la vegetacion exterior similar a la interior para darle continuidad al cantero, hazle un borde bajo minimalista a todo el cantero que vaya desde afuera hasta adentro de hierro color gris oscuro, debe ser de la altura del zocalo interior y llegar hasta la vereda rodeando todo el cantero. tambien corrige las lamparas por las de la imagen de referencia.

    Prompt 5: Quita un poco de plantas del cantero interior en la parte del muro de marmol, y agrega mas plantas en la parte del cantero mas cercano a la vereda. Agrega en la pared de marmol el logo de la imagen de referencia, hazlo de metal cromado con luz calida led por detras. hazlo que este centrado tanto en altura entre el techo y las plantas como en su ancho en ese sector de la pared entre la puerta y la madera. No modifiques las paredes.

    Imagen referencia Luminaria
    Imagen referencia logotipo
  • Como empezar con la IA en Arquitectura/ Interiorismo: Ejemplos prácticos.

    Como empezar con la IA en Arquitectura/ Interiorismo: Ejemplos prácticos.

    Adoptar IA en un despacho no empieza con querer hacer un proceso completo, sino con ir tomando pequeños atajos dentro de las metodologías habituales de trabajo. La IA no sustituye el modelado 3D, ni el render, ni la mirada del diseñador. Lo que sí hace es acelerar, ampliar el rango de alternativas, permitir validar decisiones, potenciar las presentaciones con imágenes propias… A continuación, comparto cinco ejemplos prácticos que cualquier estudio puede aplicar mañana mismo para integrar IA en su flujo de trabajo.

    1. Storytelling y narrativa visual para proyectos

    Una serie breve de imágenes puede definir tono, luz, materiales, lenguaje y carácter espacial del proyecto. La IA permite generar desde cero relaciones coherentes, no imágenes aisladas, que funcionan como un marco narrativo. Este tipo de visuales no buscan representar el proyecto final, sino establecer la estética base que guiará todas las decisiones posteriores: curvas vs líneas rectas, luz dura vs difusa, atmósferas cálidas vs neutras, etc. Es un recurso ideal para comenzar un proyecto con claridad conceptual, especialmente cuando el cliente aún no logra imaginar el “mood” general y sobre todo levantan mucho la calidad visual propia de presentaciones iniciales reemplazando el típico uso de Pinterest.

    Blog post sobre esta metodología aplicada a un proyecto.

    2. Material moodboards con IA

    Los moodboards siguen siendo un lenguaje universal entre diseñadores. La IA permite construirlos de manera rápida, con materiales creíbles y composiciones precisas: travertinos, maderas, textiles, cobre, yeso, cerámicas. Esto no reemplaza el material real, pero sí acelera la validación temprana: qué combina, qué no funciona, qué texturas tienen coherencia con la narrativa del proyecto. En AISEED dedicamos un bloque completo a la generación consistente de este tipo de imágenes justo al storytelling con Chatgpt + Midjourney.

    3. Variaciones estéticas antes del modelado

    Partiendo de un render existente, fotografía o una imagen generada con IA, luego la edición es infinita. Podemos explorar atmósferas completamente distintas: Nordico minimalista → Mediterráneo con piedra → Madera escandinava → Mid-century verde y mostaza. Esta etapa permite que el equipo elija una dirección estética sin invertir horas de modelado previo, especialmente útil en concursos, anteproyectos y decisiones tempranas de interiorismo.

    4. Cambio de estación u hora del día

    Un render a veces no es suficiente para entender un proyecto. La iluminación natural, su comportamiento en verano/invierno, y la atmósfera de día/noche condicionan la percepción del diseño. La IA permite convertir una misma imagen en múltiples escenarios sin re-renderizar: amanecer, tarde, noche, golden hour, cielo nublado, invierno con vegetación fría, etc. Esto ayuda a estudiar reflejos, sombras, volúmenes y clima emocional del proyecto, además de aportarnos ese factor sorpresa con nuestros clientes de una manera muy sencilla y rápida.

    5. Exploración en interiores con catálogo de productos

    Partiendo de una misma escena, podemos generar múltiples configuraciones variando sofás, coffee tables o textiles, manteniendo la coherencia espacial y un criterio de diseño claro. A través de un trabajo de prompting, es posible probar con rapidez distintas combinaciones sin modelar cada opción, evaluando cómo dialogan los productos dentro de una misma narrativa. Para la toma de decisiones con cliente, permite comparar alternativas con claridad y acelerar el proceso sin perder control creativo.

    Todos estos ejemplos funcionan por sí solos, pero cuando se ordenan dentro de un proceso y un criterio, su impacto se multiplica. En AISEED trabajamos la IA como una extensión del diseñador, no como un atajo ni como un reemplazo del método. La base es siempre la misma: la IA es poderosa cuando está guiada por intención, y es caótica y genérica cuando se improvisa. La metodología insiste en un punto clave: no se trata de usar herramientas porque prometen ahorrar trabajo o den soluciones sin pensar, justamente lo contrario, usarlas desde el conocimiento, la coherencia y el criterio.

    La base de AISEED es justamente esa: dar ejemplos aplicables y al mismo tiempo, generar autonomía creativa dentro del despacho. Que cada equipo pueda tomar estos métodos, extenderlos, combinarlos y usarlos para construir su propio lenguaje visual con IA. La idea no es depender del método, sino desbloquear una nueva forma de pensar, donde cada estudio pueda ser más rápido, más claro y más creativo… sin perder nunca su autoría.

    Puedes ver Workflows completos aquí: Charla en Barcelona Design Week 2025

  • Aplicando AISEED Training: Tremendo + Parovina Arq

    Aplicando AISEED Training: Tremendo + Parovina Arq

    Hace unos días terminamos el AISEED Training con Parovina Arq (La Plata) junto a Tremendo Studio (Barcelona). Lo interesante no fue la sesión en sí, sino lo que pasó después: a los dos días ya estaban aplicando el método con un caso real. Y ese es siempre el indicador de que la semilla prendió.

    Tomaron un render existente que ya estaba cerrado, aprobado y listo para presentar. Lo sometieron a una serie de iteraciones con el flujo del módulo de AISEED Rendering. El objetivo era simple: mejorar la imagen sin volver a abrir el modelo, sin recalcular luces, sin reconfigurar cámaras. Solo afinar lo que ya tenían.

    El primer paso fue un refinamiento general: mejorar materiales, corregir algunas zonas planas y subir la calidad de bordes y detalles. Esto lo resolvieron en minutos usando el criterio aprendido en el training con la nueva herramienta de google Nanobanana Pro. Un simple cambio de angulo también para enriquecer el entorno es lo que ven a continuación.

    Después vino la transición día → noche. Siguiendo con Nanobanana Pro generaron una versión nocturna manteniendo geometría, escala y encuadre. La misma vista, dos momentos totalmente diferentes y pueden ver en la imagen la calidad de las luces que logra la IA, como ilumina el coche o la sobra de la planta sobre la pared de la derecha. Lo que antes requería rehacer iluminación en 3d y luego renderizar, ahora se convierte en una iteración instantánea.

    Y por último, el paso que demuestra comprensión metodológica: explorar nuevos ángulos con consistencia estética para elevar la presentación. Usaron la imagen original como referencia y generaron perspectivas adicionales coherentes con la atmósfera del proyecto. Todo esto con Nanobanana Pro, logran una narrativa visual para su proyecto que se relaciona imagen tras imagen.

    Con este material que me pasaron, dimos movimiento a la escena y construimos un pequeño timelapse infinito utilizando sus propios frames con Midjourney, la animación del principio del post. Todo este proceso sigue siendo guiado con creatividad y criterio de arquitectos. La dirección es nuestra, una vez que pasamos al pensamiento asistido por IA, potenciamos nuestros niveles de presentación con una agilidad que nos sigue sorprendiendo.

  • Automatización de generación de contenido con IA + Tutorial !!

    Automatización de generación de contenido con IA + Tutorial !!

    Si miramos para atrás, mi primer trabajo que para Breex Drinks fue casi artesanal. Hace más de 1 año, Midjourney funcionaba en Discord, no aceptaba referencias y no existía la edición de imagen. Pero nos manteníamos muy creativos, generábamos imágenes con latas blancas, las recortábamos y les pegábamos la etiqueta a mano. Y lo gracioso es que estábamos felices: era rápido, era novedoso y nos abría mundos visuales que antes requerían horas de producción.

    Hoy ese proceso “mágico” dejó de ser suficiente. Las marcas hoy necesitan volumen, consistencia y velocidad. No solo imágenes aisladas. Necesitan sistemas de contenido. Y lo que empezó como un juego se transformó en un laboratorio: ¿qué pasaría si pudiéramos automatizar la generación visual de contenido que mire un producto, parámetros de marca y más?

    Eso nos llevó a Weavy, una plataforma que funciona como un Grasshopper para IA: nodos conectados, cada uno haciendo una parte del proceso. Los diseñadores computacionales lo entendemos al instante. Antes parametrizábamos geometrías; ahora parametrizamos nodos de IA, uno lee la marca, otro genera prompts, otro produce la imagen, otro escribe el texto, otro valida consistencia, y el último entrega un paquete cerrado listo para publicar. Es un concepto que una vez que se entiende, todo se puede editar.

    Aquí puedes ver el tutotial de Weavy con la automatización para BREEX

    En el caso de Breex el desafío era, que el modelo haga imágenes de la lata cambiando escenarios, personajes, luz, clima, ángulos… pero la coherencia visual tenía que sostenerse. Ese fue el criterio que guió el árbol completo. Y lo interesante es que no partimos de cero: partimos del ejercicio muy manual de “lata blanca + etiqueta”, y lo convertimos en un sistema. Lo que antes era un proceso largo que incluía la imagen generada con IA, pero había que hacer los prompts uno por uno, luego editar en Photoshop, ahora es una estructura capaz de generar 20 variaciones distintas con 1 clic, literal.

    Weavy tiene algo que para mí es clave: permite integrar múltiples IA dentro de un mismo flujo, usando créditos centralizados. Eso te da flexibilidad para elegir modelos según consistencia, velocidad o estética. En paralelo armé un tutorial completo en YouTube mostrando el proceso desde cero. No para “enseñar Weavy”, sino para mostrar cómo se piensa una automatización creativa: cómo se ancla un concepto, cómo se decide qué debe ser controlado y qué debe ser libre, cómo se mezcla criterio humano con la plasticidad de los modelos.

    Les dejo un REEL que hicimos con todo este contenido, generando animaciones a partir de las frames.

    Con AI SEED venimos trabajando cada vez más este tipo de flujos, como parte del proceso creativo de estudios, marcas y equipos que necesitan velocidad sin perder autoría. Nos obliga a pensar qué parte del trabajo queremos automatizar y qué parte queremos seguir haciendo a mano, nuestra creatividad sigue siendo el eje conductor. En este caso pasamos de “usar IA” a “construir sistemas con IA”.

  • Mentoría AISEED, un Concept para un Restaurante en horas.

    Mentoría AISEED, un Concept para un Restaurante en horas.

    Este proyecto nació en una mentoría después de que el despacho completara el AISEED Training. En tres horas desarrollamos el concepto visual de un Restaurante, aplicando IA de manera práctica y guiada sobre un proyecto real.

    A diferencia de las sesiones de formación, donde vemos herramientas y metodología, la mentoría se centra en un proyecto puntual del estudio. Analizamos el encargo, elegimos el enfoque y trabajamos juntos para traducir las herramientas de IA en un workflow aplicable al día a día del despacho. Es un ejercicio real donde el equipo valida el método AISEED dentro de su propio trabajo, entendiendo dónde aporta valor, cómo se organiza y cómo se integra en el ritmo natural del proyecto.

    Empezamos por la etapa conceptual con ChatGPT. Definimos la narrativa del proyecto, la atmósfera que queríamos lograr, los materiales, los elementos clave y el tipo de experiencia espacial del restaurante. Esta primera parte les mostró que la IA conceptual es tan importante como la visual: nos permitió ordenar las ideas, establecer criterios y dejar claro el tono general del proyecto antes de pasar a Midjourney.

    Con la narrativa ya definida, pasamos al AISEED Prompt Builder, el GPT entrenado específicamente para generar prompts técnicos para Midjourney. Esta herramienta agiliza la generación de prompts consistentes con la estructura: objetivo, contexto, medio + estética y parámetros. Nos ayudó a mantener coherencia entre todas las imágenes del proyecto, ya que cada prompt se generaba con las mismas bases conceptuales. Sin esto, la serie visual se hubiera dispersado. El equipo entendió rápidamente que la IA se controla desde la claridad del prompt, no desde la improvisación.

    Con los prompts listos, pasamos a Midjourney. Generamos una imagen para cada sector del restaurante: bar, salón principal, lounge, terraza, privado, baños, wine cellar. En cada uno iteramos, corregimos, retexturizamos y ajustamos atmósferas usando variaciones, editor y retexture. La IA no inventaba nada: respondía a la intención definida por el plano y la narrativa. Ese ida y vuelta entre el plano, prompt, imagen, refinamiento.. fue clave para que las visuales mantuvieran coherencia estética y sentido espacial. Les dejo los prompts a continuación:

    A semi-private lounge with cozy alcoves, soft lighting, handcrafted ceramic vases, wooden slats, and a warm earthy ambiance. Architectural visualization. Organic color palette.
    A sophisticated cocktail placed on a polished stone counter, with a delicate glass and refined garnish. The blurred background reveals a luxurious indoor bar with warm ambient lighting, travertine textures, and wooden details. Fotorrealistic. Warm luxury feeling.
    A luxurious restroom entrance hall with travertine stone multiple sink, warm terracotta walls, warm light, and minimalist decor. Architectural visualization. Sand-toned color palette.
    A close-up editorial photo of soft striped cushions in white and warm orange tones, resting on a curved bench. The linen texture catches soft sunlight, evoking a relaxed Mediterranean ambiance. The blurred background hints at an elegant open-air patio. Fotorrealistic. Warm luxury feeling.

    El resultado fue una presentación mixta que armamos en tiempo récord. En el centro quedó la planimetría del equipo, y alrededor colocamos todas las imágenes generadas, manteniendo la misma estética, paleta y mood conceptual. Esa combinación permitió presentar al cliente un concepto sólido. La sesión funcionó como un puntapié: mostró al estudio cómo integrar la IA en su proceso sin romper su forma de trabajar, reforzando que la IA no reemplaza el diseño, sino que acelera y nos presenta una nueva forma de pensar.

  • BIMDay 2025 x AISEED en el Colegio de Arquitectos de Santa Fe: la IA más allá del BIM

    BIMDay 2025 x AISEED en el Colegio de Arquitectos de Santa Fe: la IA más allá del BIM

    Fui invitado por el Colegio de Arquitectos de la Provincia de Santa Fe (CAPSF) a participar del BIMDay, esta vez como Arq. Espartaco Degano, especializado en IA aplicada al diseño. El objetivo fue claro: mostrar la IA más allá del BIM.

    Durante años mi trabajo estuvo muy vinculado al BIM, la coordinación y los procesos técnicos. En esta ocasión quise romper ese marco y presentar la IA desde un ángulo que a veces queda desplazado en los estudios con mucha carga operativa: la parte conceptual del diseño. La charla fue una invitación a hacer una pausa en los conceptos BIM y mostrar la IA como una oportunidad a los despachos para trabajar mejor esas partes blandas que quedan relegadas. Muchísimos estudios hoy están saturados, concentrados en documentación y entregas, y dejan poco espacio para pensar nuevas formas de trabajar en etapas tempranas. La IA, bien utilizada, puede convertirse en esa puerta de entrada para recuperar creatividad y capacidad de exploración de una manera dinámica.

    Bajo ese enfoque, mostré una serie de workflows aplicados a estudios de arquitectura donde la IA funciona como motor conceptual y visual. Presenté ejemplos del método AI SEED sin entrar en detalle excesivo, la idea era mostrar el potencial sin vender. Vimos cómo los equipos pueden generar direcciones visuales claras antes de modelar, acelerar iteraciones internas recuperando tiempo para el diseño.

    Puedes ver la Charla completa aquí.

    Fue una charla distinta dentro del contexto BIMDay. Compartí mi transición desde el BIM hacia la IA, cómo esta nueva etapa profesional abrió puertas a otra forma de trabajo, y por qué creo que los estudios deberían empezar a invertir en creatividad tanto como invierten en producción. Para quienes quieran ver el enfoque completo, les dejo el link de la grabación.

  • Workflow AISEED completo: del concepto al render y de ahí a la animación.

    Workflow AISEED completo: del concepto al render y de ahí a la animación.

    Este es uno de los Workflows que vemos dentro de los Trainings: explorar, dibujar, renderizar y animar. En este caso el diseño de un Stand que combina casi todas las IA del método AI SEED.

    La secuencia empieza con ChatGPT para construir el marco conceptual del stand: estética, materiales, lenguaje visual, referencias y palabras clave para los prompts. Después pasamos a Midjourney para generar direcciones visuales iniciales: volúmenes, atmósferas, iluminación y variantes rápidas. Es en esta etapa donde multiplicamos ideas y donde encontramos la identidad visual del proyecto. Con esa base generamos una imagen guía que después usamos para continuar el workflow.

    La segunda etapa es la transición del dibujo a mano al render. Un sketch en iPad o un pantallazo de una volumetría 3d básica funciona como input para PromeAI, que convierte líneas básicas en una imagen con lenguaje arquitectónico que se nutre también de nuestras referencias anteriores con Midjourney. Luego esa imagen se refina en Photoshop con IA generativa para mejorar definición y materiales. Este proceso evita modelar una escena completa y permite llegar a un render creíble en pocas iteraciones. Con nuestro dibujo convertimos una idea conceptual en un espacio donde ya damos dimensiones, proporciones y ubicamos objetos.

    Pueden ver aquí una parte del proceso en el post de Linkedin

    La tercera etapa es la animación. A partir de la imagen final usamos NanoBanana de Google para generar imágenes que nos sirvan de Frames iniciales y Finales a partir de nuestro render: Le pedimos que convierta el Stand en una construcción y también que le quite todos los productos y personas. Esta IA es la más consistente para realizar modificaciones dentro del mismo contexto, como pueden ver a continuación.

    Ahora que tenemos nuestras 3 imágenes podemos pasar a Midjourney finalmente para generar 2 videos. El primero empieza con la construcción y termina con el Stand vacío y el segundo empieza con el final del primero y termino con el render final. Además hay que hacer un prompt que mencione algunas palabras como «timelapse effect, construction animation, fast motion people» . Ya con esos 2 videos podemos armar la animación final. El workflow completo resume la filosofía AI SEED: combinar herramientas, mantener criterio y avanzar desde la idea hasta una presentación final aportando toda nuestra creatividad.