En esta lección verás cómo usar la IA generativa como una herramienta más dentro de un proyecto real de visualización arquitectónica, sin perder el control técnico. Partimos del pipeline clásico de ArchViz (ideación, materiales y composición final) y vemos en qué momentos tiene sentido apoyarse en modelos como Midjourney, Flux, Stable Diffusion, Nano Banana o Stable Diffusion ejecutado en ComfyUI.
Analizaremos tres fases clave: cómo generar moodboards y estados de ánimo para la escena a partir de prompts bien construidos; cómo crear y variar materiales PBR (maderas, mármoles, hormigones, etc.) generando mapas difuso, normal, roughness y displacement con herramientas como ComfyUI y Materialize; y cómo realizar ediciones “in-context” sobre renders o fotografías ya terminadas usando ControlNet, inpainting y ediciones conversacionales para añadir detalles, cambiar iluminación o introducir personajes sin romper la arquitectura original.
También veremos qué tareas sí es recomendable delegar a la IA (moodboards, texturas, vegetación, variantes de mobiliario, pequeños detalles narrativos) y qué aspectos deben seguir bajo tu control como artista: geometría arquitectónica, perspectivas definitivas, iluminación técnica y coherencia entre vistas. Todo ello se ilustra con ejemplos prácticos antes/después sobre escenas propias y sirve como introducción al bloque de IA del curso, donde en las siguientes lecciones trabajaremos con ComfyUI instalado en local para construir flujos de trabajo reproducibles para ArchViz.
En la galería de imágenes verás algunos ejemplos aplicados de lo que trabajamos en la lección: partiendo de una misma escena interior, utilizo IA generativa para explorar variaciones de encuadre, iluminación, materiales y pequeños detalles narrativos. Son casos reales extraídos del propio flujo de trabajo del curso, pensados para que puedas visualizar cómo estos métodos se integran en un proyecto de ArchViz y qué tipo de resultados puedes esperar al combinarlos con tu trabajo en Blender.
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