Künstliche Intelligenz – Digitale Medien 4

Wintersemester 23/24 | Prof. Oliver Fritz

Das vierte Semester im Fach Digitale Medien zeichnet sich in der Regel durch einen experimentellen Ansatz aus. Im Wintersemester 2024 standen die Studierenden vor der Frage, inwieweit künstliche Intelligenz und digitale Simulations- sowie Optimierungsmethoden das Berufsbild des Architekten zukünftig beeinflussen könnten.

In diesem Kontext wurden mithilfe von Technologien wie ChatGPT, Midjourney, DALL-E, Prome AI, Adobe Firefly und anderen, Bilder, Texte, Grundrisse und Ansichten generiert. Zusätzlich wurden mittels Grasshopper parametrische Architekturen, Lichtsimulationen und Optimierungen erstellt, die im Rahmen von Seminaren präsentiert wurden.

Während dieser Präsentationen wurden die Vor- und Nachteile dieser neuen Möglichkeiten eingehend und kritisch diskutiert. Abschließend erfolgte die Vorstellung der Gruppenarbeiten im Rahmen kleiner wissenschaftlicher Vorträge, in denen die gewonnenen Erkenntnisse prägnant dargestellt wurden.

Direct Sun Study

Ayla Aydin | David Friederich | Hannah Grenz | Lisa Wyrwoll

Bei dieser Arbeit sollten die Direct Sunhours unseres Campus (Campusflächen und Gebäudefassaden) zu verschiedenen Jahreszeiten analysiert und im zweiten Schritt ein Ausblick auf eine mögliche pflanzliche Neugestaltung unseres Campus gegeben werden. Dafür wurden verschiedene Tools angwewndet: Rhino > Grasshopper > Ladybug (in Verknüpfung mit Openstudi und Radiance).

Experiment

epw (EnergyPlus Weather File) Wetter Daten > Verknüpfung mit dem Ort (location) > gewählter Zeitraum (AnalysisPeriod) > Sonnenverlauf berechnen und darstellen lassen.

Direct Sun Hours ist Hauptbestandteil der Direct Sun Study > berechnet und visualisiert die Anzahl von Stunden, in denen direktes Sonnenlicht auf eine Fläche strahlt.

Die Geometry bilden die Flächen, die analysiert werden sollen
(der Hochschulcampus)
Im Context stehen Flächen/Objekte, die die direkte Sonneneinstrahlung
hindern (die Campusgebäude)

Mit der Legende lassen sich Werte wie min./max. hours verändern man erhält eine passende Darstellung für das jeweilige Experiment.

Ergebnis

Eine aufschlussreiche Sun Hour Analysis für den längsten Tag, den kürzesten Tag und den Durchschnitt des Frühling bis Winter.

Auf Grundlage der Direct Sun Study und der Sun Hour Analysis einen Bepflanzungsplan für das Campusgelände entwickeln (lassen).

Comic – Zeitreise der Architekten: Ein ungewöhnliches Team auf Baugeschichtsmission

Laura Mayer | Hanna Michalski | Nathalie Klöhr

Bei dieser Arbeit sollte die Frage gestellt: „Wie detailliert kann KI die einzelnen Epochen der Baugeschichte darstellen. Wirken sich die Darstellung Comic Figuren auf die Darstellung der historischen Gebäude aus?“ Dabei wurde untersucht ob der Stil der Comicfigur auf das Gebäude übertragen wird und wie sich das Bild bei mehreren unterschiedlichen Comicfiguren verändert. So entstand der Comic „Zeitreise der Architekten: Ein ungewöhnliches Team auf Baugeschichtsmission“. Verschieden Comicfiguren, von Baby Yoda über Batman und Cinderella bis hin zu Grafield, sind alle durch die Baugeschichtsprüfung gefallen und wurden auf eine Zeitreise durch verschiedene Epochen der Baugeschichte geschickt, um diese besser zu verstehen. Umgesetzt wurde dies mithilfe der KI Microsoft Bing AI image creator, um Bilder zu generieren und Chat GPT, um eine Stroyline zu erzeugen.

Griechische Antike

Wichtige Merkmale der griechischen Antike sind Beispielsweise eine gerade Anzahl an Säulen entlang der Hauptseite und der Dreiecksgiebel mit Metopen-Triglyphen-Fries. Diese Merkmale hat die Ki sehr gut wiedergegeben. Probleme gab es bei der Darstellung des dorischen Eckkonflikts, welcher nicht gut oder zu ungenau dargestellt wurde.

Römische Antike

Die Säulen Bogen Architektur der römischen Bauwerke, hat KI immer erkannt und ohne Aufforderung auch immer dargestellt. (Eingabe „Antikes Rom“). Mit der Supraposition der Säulen hatte KI nur etwas Schwierigkeiten, KI hat diese immer gezielt ausgelassen, bzw. überblendet das man es nicht genau erkennen kann.

Gotik

Mit der Gotik hatte KI die wenigsten Probleme, aber hier war es auch einfacher im allgemeinen die Gebäude zu suchen. (Eingabe „gotische Kirchen“). Gezielte Gebäude hat es nur selten getroffen z.B. die Notre Dame hat es fast 1 zu 1 getroffen. (Spitzbogen, Fensterrose, zwei Türme, Aspiden, Gesimse erkennbar)

Renaissance

In der Renaissance hat KI hauptsächlich die Innenräume gut dargestellt, konnte weniger die Bauwerke von außen generieren. Z.B. Petersdom von innen, sehr detaillierte Darstellung, Kuppel und Lichtsituation eingefangen, die ganze Stimmung wird eingefangen.

Barock

Die wichtigsten Merkmale des Schloss Versailles wurden übernommen (3 Flügel Anlage, Ehrenhof, Symmetrie). Im KI generierten Bild, befindet sich Park auf der falschen Seite, Geschosse richtig, Symmetrie im Fokus, Gartenanlage französisch.

Moderne

Erstaunlicherweise hatte KI mit der Moderne die meisten Probleme. Hat aber teils auch Gebäude sehr detailgetreu getroffen. Z.B. Flat Iron Building. Umgebung/Hintergrund sehr genau. Hauptperspektive getroffen. wirkt generell mehr wie Photoshop als generiertes Gebäude. KI kannte moderne Bauwerke kaum, die Bauwerke wurden jedoch im Stil des jeweiligen Gebäudes oder des Architekten generiert. z.B.: Villa Savoye -> Anklänge an das „Dampfschiff“ Neue Nationalgalerie -> Kasettendecke, Stützen

Allgemein war die Darstellung je nach Comicfigur und Epoche unterschiedlich. Nicht immer konnte die KI die eingegebenen Prompts in „richtige“ Darstellungen umsetzen. Zum Einen entsprachen die Gebäude im Hintergrund nicht der Realität (Beispielsweise wurde bei der Eingabe „Baby Yoda vor der Weißenhofsiedlung in Stuttgart“ ein klassizistisches Landhaus dargestellt). Zum Anderen gab es Fehler im Bild selbst (z.B. Cinderella wird zu Pferd).

Comic – Wir im Comic

Zoe Kainacher | Justus Recken | Pauline Reimer | Svenja Zimmermann

Bei dieser Arbeit war es es das Ziel der Studierenden, sich selbst als Personen darzustellen und bestmöglich den Alltag eines Architekturstudenten darzustellen. Daraus wurde folgende Fragestellung formuliert: „Wir im Comic – Ist es möglich, mit KI einen Comic zu erstellen, der unseren Alltag als Architekturstudenten darstellt?“ Zuerst wurde überlegt, welches der vielen KI-Tools am besten dafür geeignet ist (Midjourney, Chat GPT, Comic Ai, Comic Maker Ai, …). Die Wahl fiel auf Midjourney, wobei man über Befehle an einen Discord Bot (man gibt einen kurzen „Promt“ mit einer Beschreibung ein), ein Bild generieren kann. Damit wurden dann versucht für jeden der Studierenden einen Charakter, welcher ihnen ähnlich sieht, zu erstellen und diese dann in einen Comic einzubinden. Hierbei traten verschiedene Probleme auf, wie dass auch durch ausfürhliche Beschreibung ni die gewünschte Frisur erstellt wurde oder die Charaktere im Comic vermischt wurden.

Als die Studierenden merkten, dass sie mit Midjourney so nicht weiter kommen werden und keine Möglichkeit sahen das gewünschte Ergebnis mithilfe von Midjourney zu erreichen, haben sie angefangen auch andere KI- Programme auszuprobieren. Dafür haben wir Chat GPT, Comic
Maker Ai und Comic Ai ausprobiert. Auch bei all diesen Programmen stellte sich schnell heraus,
dass es unglaublich schwierig und zeitaufwendig ist Bilder zu erstellen auf denen das abgebildet wird, was sie sich vorstellen – Eine Erkenntnis, welche sich durch das ganze Experiment ziehen sollte: Der Mensch hat eine Idee, die KI hat aber leider eine Andere!

Die Studierenden haben sich dann dazu entschieden die 4 Programme anhand verschiedener Kriterien zu vergleichen und herauszufinden welches Programm für welche Aufgabe am besten geeignet ist. Dabei haben sie das Gestalten eines Comics in 4 Abschnitte unterteilt und anhand derer eine kleine Analyse durchgeführt.

1. Das generelle Gestalten von Personen anhand einer kurzen Personenbeschreibung
2. Das weiter Arbeiten der KI mit der ertstellten Person. Sie soll sich also den Charakter „merken“.
3. Das Gestalten einer Geschichte. Kann das Programm unterschiedliche Charaktere gleichzeitig in ein Comic bringen? Wie lassen sich die Comiccharaktere in verschiedene Alltagssituationen bringen? Kann die KI die Personen den verschiedenen Kontexten anpassen?
4. Die Benutzerfreundlichkeit des Programms (also wie die Webseite des Programms aufgebaut ist)

Leider kann keines der Programme vollends überzeugen. Alle weisen insgesamt große Defizite auf, welche das Gestalten von Comics sehr erschweren. Am schwierigsten wird es, wenn man ein gewünschtes Ergebnis im Kopf hat und probiert mit der KI genau dieses Bild zu generieren. Das kann unglaublich frustrierend sein und ist in jedem Fall sehr zeitaufwendig. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Comic Ai am meisten überzeugen konnte. Die Webseite ist sehr Benutzerfreundlich aufgebaut und das Gestalten von Personen funktioniert recht gut. Comic Maker Ai kann durchaus Spaß machen und man kommt nach etwas Zeit auch zu zufriedenstellenden Ergebnissen.