AISEED

by estudio.bang

Categoría: Renderizado

  • 4 Renderizados al detalle: AISEED Workflow

    4 Renderizados al detalle: AISEED Workflow

    Este caso forma parte de AISEED, una plataforma de formación en IA aplicada a arquitectura, interiorismo y diseño, donde compartimos cursos, recursos y workflows aplicados a proyectos reales. El caso completo incluye 1:30 h de video, recorriendo paso a paso el proceso: desde las imágenes conceptuales y el brief original hasta los renders finales, incluyendo prompts, iteraciones, errores, decisiones y ajustes de detalle realizados durante el ejercicio.

    En AISEED creemos que la mejor manera de incorporar IA no es aprender herramientas de forma aislada, sino entender cómo integrarlas dentro de un proceso real de trabajo. Para este nuevo caso práctico colaboramos con AB12 Studios, un estudio especializado en imágenes conceptuales de arquitectura, trabajando directamente sobre cuatro de sus imágenes y sus indicaciones de diseño.

    El desafío era muy concreto: llevar imágenes conceptuales a visualizaciones de alta calidad sin perder la arquitectura original. Mantener geometrías, proporciones y decisiones de diseño, mientras incorporábamos materiales, vegetación, paisaje, iluminación, personas y un nivel de detalle mucho mayor.

    1. De lo conceptual a un entorno natural completo sin modelar.

    En cada imagen partimos de una base diferente. Algunas requerían construir prácticamente todo el contexto natural, desde bosques y lagos hasta vegetación tropical; otras exigían trabajar sobre materialidad, iluminación o pequeños elementos arquitectónicos. La IA permite resolver estos entornos complejos con enorme rapidez, evitando modelar información que solamente necesitamos para comunicar una imagen.

    2. Cada caso cambia el workflow

    Con un buen análisis y el Prompt Builder de AISEED, las primeras transformaciones pueden conseguirse muy rápido. El desafío aparece cuando queremos ser extremadamente precisos: ahí es cuando nuestro conocimiento con IA, experiencia y criterio nos ayuda a tomar decisiones. Ahí entra el criterio para decidir cuándo volver al prompt, cuándo editar una imagen o cuándo combinar partes de distintas iteraciones.

    3. IA (criterio) + Photoshop (observación)

    Conseguir una buena imagen es relativamente rápido. Llevarla al detalle es otra historia. Aberturas, espesores, encuentros, personas, vegetación o pequeños elementos pueden necesitar intervenciones específicas. El objetivo deja de ser transformar toda la imagen y pasa a ser corregir exactamente lo necesario sin alterar lo que ya funciona.

    4. Cuatro imágenes, cuatro casos diferentes para ver

    Las cuatro imágenes nos enfrentaron a situaciones distintas: paisajes naturales, vegetación tropical, bosques, agua, cubiertas verdes, materialidad, escala humana e iluminación. El objetivo fue siempre el mismo: aumentar el realismo y la capacidad de comunicación de la imagen manteniendo intacta la intención del proyecto.

    Si llegaste hasta acá… Podés ver gratis el primer caso completo del workflow en nuestro canal de Youtube

    El workflow completo AB12 de los cuatro casos, ya está disponible dentro de AISEED. Es una Plataforma privada de formación en IA aplicada a arquitectura, interiorismo y diseño. Accedé a cursos, casos prácticos, workflows completos, Prompt Builders y recursos para integrar IA directamente en tu proceso de trabajo.

  • 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
  • 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.

  • 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.