Rendering AI, cos’è?

In questo articolo mostreremo in modo pratico cosa significa rendering AI (rendering con l’Intelligenza Artificiale) utilizzando ChaptGpt per modificare l’aspetto di un semplice modello generato da Domus.Cad.

Quando si parla di rendering si intende normalmente un processo matematico e geometrico che simula il comportamento fisico della luce quando colpisce delle superfici di vaio genere.

Da questo punto di vista parlare di rendering AI è improprio perché non c’è nessun modello matematico, ma si sfruttano le capacità generative di ChaptGpt che statisticamente rispondono meglio a quanto richiesto.

Come vedremo, questo può generare anche immagini che dal punto di vista matematico e costruttivo non rispondono più all’originale.

Esempio pratico

Apro ChatGpt e cliccando su + aggiungo questa semplice immagine:

Nel prompt di ChatGpt scrivo: Inserisci questa casa in un giardino con alberi e fiori

Dopo qualche secondo di elaborazione è stata prodotta questa immagine:

Ho usato una descrizione molto generica, ma avrei potuto descriverei in modo più dettagliato le caratteristiche del giardino..

Provo ad aggiungere un altro elemento con il prompt: aggiuguenngi una persona che taglia l’erba del prato.

Il risultato è il seguente.

Adesso voglio cambiare il tetto, sostituendo il tetto in tegole marsigliesi in un tetto toscano con piane e coppi.

Il prompt è: Sostituisci la copertura del tetto con tegole toscane composte da piane e coppi.

Il risultato è il seguente:

In questo caso il tetto è stato modificato, ma è stata modificata in parte anche la forma della casa, probabilmente perchè per ChapthGpt questa immagine corrisponde meglio a quella di una casa con manto di copertura a piane e coppi.

AI mente spudoratamente

L’intelligenza artificiale generativa può sbagliare in modo plateale, ma non si tira mai indietro e propone le risposte più fantasiose in modo serio senza tentennamenti.

Faccio una prova chiedendo di visualizzare la pianta dell’edificio: Disegna la pianta architettonica della casa

Il risultato è il seguente:

Sembra proprio una risposta buttata là con nessuna attinenza con l’immagine della casa. IA ci sta prendendo in giro.

Limiti del rendering AI

Il rendering AI ha rivoluzionato il modo in cui creiamo immagini e visualizzazioni, ma presenta anche alcuni limiti significativi. Ecco un elenco dei principali limiti del rendering AI:

Comprensione contestuale limitata: L’intelligenza artificiale non può “pensare” in modo astratto come un essere umano. Questo significa che può avere difficoltà a interpretare correttamente le intenzioni artistiche o le specifiche richieste di un progetto.
Problemi di ricorsività: L’AI può affrontare difficoltà nel gestire situazioni complesse che richiedono una comprensione profonda delle relazioni tra gli oggetti o delle dinamiche spaziali.
Trasparenza delle decisioni: Le decisioni prese dall’AI possono essere opache. Non sempre è chiaro come l’algoritmo arrivi a determinate conclusioni, il che può rendere difficile fidarsi completamente dei risultati.
Limitazioni nella creatività: Sebbene l’AI possa generare immagini sorprendenti, la sua creatività è limitata ai dati e agli algoritmi con cui è stata addestrata. Non può inventare concetti completamente nuovi come un artista umano.
Richiesta di risorse: Il rendering AI può richiedere una notevole potenza di calcolo, il che può essere un ostacolo per chi non dispone di hardware adeguato.
Difficoltà con dettagli complessi: In alcune situazioni, l’AI può avere difficoltà a gestire dettagli molto complessi o texture intricate, risultando in immagini che non soddisfano le aspettative.
Bias nei dati: Se i dati utilizzati per addestrare l’AI contengono pregiudizi o limitazioni, questi possono riflettersi nei risultati finali, portando a rappresentazioni distorte o inadeguate.

Nonostante questi limiti, il rendering AI continua a evolversi e migliorare, e molti esperti credono che ci sia ancora un grande potenziale da esplorare in questo campo.

Conclusioni

Come abbiamo visto nell’esempio è molto facile utilizzare la capacità generativa dell’IA per generare immagini partendo da altre immagini in base ad un “prompt”, vale a dire ad una descrizione di ciò che vogliamo.

IA usa la sua enorme base di informazioni per generare una nuova immagine che risponda alle nostre richieste.

Il risultato dipende molto da come è stata fatta la richiesta, può essere interessante e anche sbagliato.

Non utilizza un modello fisico di rendering, come il rendering avanzato di Domus.Cad, ma può partire da un rendering fisico per applicare molto rapidamente ambientazioni, stili, atmosfere ed altro.

Se vogliamo ottenere un rendering che riproduca nel modo più corretto e fedele possibile la realtà, un motore di rendering avanzato, come lo è il rendering Path Rendering di Domus.Cad, è necessario.

Se la fedeltà alla realtà non è l’aspetto principale, ma vogliamo creare rapidamente ambientazioni, atmosfere, stili ecc. l’uso dell’IA può fornire spunti interessanti.

Una cosa non esclude l’altra, posso partire dal un modello rigoroso con Domus.Cad e poi utilizzare IA per inserirlo rapidamente in una via cittadina con traffico, persone, arredo urbano e altro.