TRANSFORMANDO MODELAGENS ARQUITETÔNICAS EM VISUALIZAÇÕES REALISTAS

Uma abordagem com CycleGAN

Resumo

Este artigo aborda o desenvolvimento de um modelo baseado em CycleGAN para converter modelagens arquitetônicas em imagens realistas. O projeto envolve a criação de dois datasets distintos: um com imagens de projetos arquitetônicos variados e outro com fotos reais de casas modernistas. O modelo, treinado na plataforma Google Colab usando TensorFlow, foi ajustado para otimizar a geração de imagens realistas. A eficácia foi avaliada através do Índice de Similaridade Estrutural (SSIM). Espera-se que os resultados demonstrem a capacidade do modelo de criar visualizações detalhadas e contribuam para a comunidade de Inteligência Artificial, promovendo novos avanços na geração de imagens.