From Sketch to Photorealistic Facades—No As-Built Model Needed

From Sketch to Photorealistic Facades—No As-Built Model Needed

Renovate, don’t demolish

Producing facade proposals that respect existing structures usually requires painstaking as-built modeling. This research shows a faster path: turn a rough sketch and a short text prompt into a photorealistic renovation concept.

  • Spot changes: a vision–language model reads your sketch and words to mark where to add or modify elements.
  • Draft details: a diffusion model generates detailed new components and merges them with the original outline via inpainting.
  • Make it real: ControlNet refines everything into a consistent, photorealistic image.

Across datasets and real industrial buildings, the framework preserved structure while improving facade quality, enabling rapid iteration and clearer client communication—without building a full as-built model first.

Read more: https://arxiv.org/abs/2601.08531v1

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.08531v1

Register: https://www.AiFeta.com

AI architecture adaptive-reuse generative-design computer-vision diffusion-models ControlNet VLM sustainability

Read more

Pienet, huomaamattomat muutokset opetusdataan voivat ohjata tekoälyn käyttäytymistä

Pienet, huomaamattomat muutokset opetusdataan voivat ohjata tekoälyn käyttäytymistä

Keittiössä pieni muutos reseptiin – ripaus suolaa vähemmän tai tilkka sitruunaa enemmän – voi muuttaa ruoan luonteen. Tekoälyä opetettaessa resepti on data: kuvat, tekstit ja äänitteet, joista malli oppii. Uusi esijulkaistu tutkimus väittää, että aivan pienet, lähes huomaamattomat muokkaukset tähän aineistoon voivat riittää kääntämään mallin käytöstä haluttuun suuntaan. Moni on tottunut ajatukseen,

By Kari Jaaskelainen
Äly ei synny yhdellä äänellä: tekoäly paranee, kun se vaihtaa ajattelutapaansa kesken tehtävän

Äly ei synny yhdellä äänellä: tekoäly paranee, kun se vaihtaa ajattelutapaansa kesken tehtävän

Ihminen harvoin ratkaisee ongelman yhdellä tavalla alusta loppuun. Ensin hahmotellaan, sitten ideoidaan, sen jälkeen karsitaan ja lopuksi tehdään täsmällisesti. Tuore tekoälytutkimus väittää, että myös koneet hyötyvät tästä rytmistä. Kokoonpanopaketin avaava huomaa pian, ettei sama ote riitä joka vaiheessa. Ensin täytyy katsoa, mikä osa sopii mihin (tilan hahmottaminen). Kun jokin ei

By Kari Jaaskelainen