用 AI 加速建築提案

為什麼我們開始做 Fast Design Project

在建築提案初期，設計師通常需要同時準備很多不同類型的表現圖。從外部空間視角、剖面立面，到分析圖與材質氣氛，每一張圖都在描述不同層次的設計意圖。

問題是，這些內容往往來自不同工具與不同流程。建模、後製、分析圖拆解與風格渲染通常是分開進行的，導致 early-stage exploration 的成本很高。

我們在做 ReRoom 的過程中，開始嘗試把這些步驟串成一個 AI workflow，讓設計師可以更快從概念進入討論，而不是花大量時間在重複製圖。

從空間視角開始建立設計方向

Fast Design Project 的第一步，我們通常會先生成全部外部空間視角。這類圖的重點不是完整建築，而是先確認空間氣氛、尺度與材質方向。

圖 01. AI生成的全部外部空間視角

接著，我們會快速延伸到建築剖面立面圖與內部向外視角。這兩類圖幫助我們確認空間關係是否合理，而不只是單純的 exterior rendering。

圖 02. 建築剖面立面圖

圖 03. 室內向外的空間視角

我們後來發現，如果一開始只追求漂亮的外觀圖，很容易忽略真正的空間邏輯。因此 workflow 的前半段，我們會刻意降低風格強度，優先確認空間與結構關係。

AI 不只是生成渲染圖

除了空間視角，我們也開始測試 AI 在分析圖與設計拆解上的能力。

其中一個效果最穩定的，是爆炸軸測分析圖（Exploded Axonometric Diagram）。這類圖通常需要大量手動拆件與排版，但 AI 能幫助我們快速建立構圖與圖層關係。

圖 04. 爆炸軸測分析圖

另一個有趣的方向，是把建築轉成手繪淡彩插畫風格。我們原本只是想測試 presentation mood，但後來發現，這類風格反而更容易讓業主聚焦在空間概念，而不是過早討論材質細節。

圖 05. 手繪淡彩插畫風格

我們怎麼控制 prompt

這個 workflow 裡，我們沒有使用同一組 prompt 套用全部圖面，而是依照圖面的目的調整描述方式。

例如在生態分析資訊圖表中，我們會刻意提高資訊結構描述，包括風向、日照、水循環與植栽關係，而降低材質與 atmosphere 描述。

architectural eco analysis infographic, environmental diagram, wind flow, sunlight analysis, water circulation, vegetation layers, minimal layout, clean labels

圖 06. 生態分析資訊圖表

相反地，在立面細節特寫鏡頭中，我們會更強調材料、陰影與細部比例。

architectural facade detail, close-up material texture, soft natural shadows, concrete and wood facade, realistic lighting

圖 07. 立面細節特寫鏡頭

我們後來發現，prompt 的重點不是「描述得越多越好」，而是根據圖面的用途，決定哪些資訊需要被保留。

這樣的 workflow 改變了什麼

透過這種方式，我們可以在幾分鐘內，同步產出空間視角、分析圖與設計氣氛，而不是依序完成每個步驟。

這對我們最大的改變，不是生成速度，而是 iteration 的成本降低了。設計師可以更快測試不同方向，也更容易在 early-stage 與團隊或業主建立共識。

目前 ReRoom 仍然有很多限制，例如空間一致性、分析圖精度與材料控制都還需要人工修正。但我們也正持續優化這些問題，讓 AI 在建築 workflow 裡不只是「生成圖片」，而是真正能參與設計思考。