Меню

Топ-10 нейросетей для архитектора

Тест-драйв платформ

Катя Пестрякова,
Настя Демидова

17.10.2025

Время чтения 14 минут

Эта статья — вторая часть большого материала с разбором основных AI-инструментов для архитекторов. В первой мы разобрали особенности и возможности всех инструментов, поговорили про удобство использования, уровень контроля, фишки и стоимость подписки. В этой части мы провели практический тест-драйв с наглядными примерами и оценками. Читайте обе статьи — они дополняют друг друга и помогут выбрать именно то решение, которое подойдет под ваши задачи.

Исходные данные: промпт и изображения

Для оценивания возможностей инструментов мы использовали одинаковый промпт:

A modern architectural visualization of a sculptural building made of stacked cylindrical volumes wrapped by a continuous spiral ramp, bold and geometric, with smooth flowing curves. The structure is placed in a landscaped setting with trees, bushes, and a walking path leading to the entrance. The scene includes a few people for scale and liveliness, birds in the sky, and natural planting in the foreground. Rendered in the style of a soft architectural collage, with muted pastel tones, delicate textures, a hand-crafted atmosphere, and subtle grain. Balanced between realism and artistic expression, evoking contemporary architectural illustration.

Некоторые инструменты не поддерживали работу с таким промптом. ReRender и MyArchitectAI не позволяют добавлять промпт при работе или лимитируют его длину до небольшого количества знаков, которое не оказывает влияния на результат.

При работе с Nano Banana и генератором картинок, встроенным в ChatGPT, к промпту добавлялся текст "
Can you take the bw sketch and turn it into an image with a style as of the colored reference?". Для text-to-image и для ретекстуризации изображений — "Can you change the season to winter?"

В качестве исходного изображения для стилевого трансфера мы использовали скетч из книги Дэвида Дрейзела "100 Buildings and Architectural Forms", а в качестве референса — коллаж студии deDraft к проекту жилого дома.

Оценка работы инструментов

Мы сравнивали работу 10 инструментов: Midjourney, Dall-e 1(через ChatGPT), Prome AI, Xfigura, Nano Banana (через Gemini), Invoke AI, Lookx, MyArchitectAI, ReRender.

Чтобы оценить, как разные сервисы справляются с архитектурными задачами, мы провели три типа тестов. Сначала проверяли генерацию изображения по тексту — описывали в промпте и геометрию объекта, и желаемый стиль визуализации. Затем загружали в инструмент два файла — эскиз с формой и референс со стилем — чтобы посмотреть, как нейросеть совмещает их и как сохраняет пропорции. На заключительном этапе тестировали редактирование: просили модель изменить сезон на готовом изображении. Этот шаг показывает, насколько корректно инструмент работает с уже созданным результатом и способен ли он развивать изображение дальше.

Midjourney

Генерация в Midjourney работает заметно лучше, чем у большинства аналогов: изображения получаются выразительными, но применимыми для архитектурных концепций. Редактировать изображения удобно — можно выделить нужную область и изменить ее по промпту или референсу.

Сложности начинаются, если область выделения слишком большая: инструмент начинает искажать геометрию. Например, при попытке заменить отражение в зеркале начинает менять форму самого зеркала.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Сравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

4.5

Стилевой трансфер:

3.8

Точность:

4.2

Уровень контроля:

4.5

Удобство использования:

4.5

Сумма баллов:

21.5

Комментарий Софт Культуры:

Лучший вариант для генерации концептуальных изображений с нуля, подходит для поиска идей и архитектурных концепций, но требует навыка работы с промптами.

Dall-e (через ChatGPT)

Инструмент хорошо справился с генерацией геометрии: результат функции text-to-image можно развивать в реальных проектных решениях. В image-to-image тестах модель почти идеально следовала контурам — и при генерации, и при постобработке. Однако стилевой трансфер оказался слабее: модель пыталась перенести цвет и фактуру, но в более художественной манере, из-за чего итог выглядел скорее как иллюстрация, а не архитектурный рендер.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Cравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

4.4

Стилевой трансфер:

3.8

Точность:

4.9

Уровень контроля:

3.6

Удобство использования:

4

Сумма баллов:

20.7

Комментарий Софт Культуры:

Универсальное решение для архитекторов, совмещает генерацию и редактирование с интуитивным чатом. Отлично справляется с геометрией, умеет переносить стили и дает гибкость при формулировке задач естественным языком.

Prome AI

Основной недостаток Prome AI — довольно плохая работа стиль-трансфера. Похожие стили нужно подбирать вручную из каталога, где примеры применения показаны на изображениях людей, а не архитектуры. Можно выбирать “building style”, “building type” и “environment” — это удобно для типовых коммерческих визуализаций, но не для креативных задач.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Сравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

4

Стилевой трансфер:

3.5

Точность:

4.7

Уровень контроля:

4

Удобство использования:

4.4

Сумма баллов:

20.6

Комментарий Софт Культуры:

Удобен для типовых архитектурных задач и коммерческих визуализаций, но стилевой трансфер ограничен — для креативных задач подходит меньше.

Xfigura

Xfigura — полезный инструмент для превращения скетчей и скриншотов моделей в презентационные изображения. Стиль-трансфер у инструмента один из лучших — точно сохраняет геометрию, хорошо передает характер стиля. 

Генерация с помощью модели Nano Banana работает слабее: результат скорее похож на детскую иллюстрацию, чем на архитектурный визуал. С постредактированием изображений Xfigura тоже справляется не слишком удачно: приходилось перезагружать изображение и ретекстурировать его заново, теряя исходную геометрию.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Сравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

3

Стилевой трансфер:

4.8

Точность:

4.8

Уровень контроля:

3.5

Удобство использования:

3.5

Сумма баллов:

19.6

Комментарий Софт Культуры:

Сильный инструмент для превращения скетчей и скринов моделей в презентационные визуализации с точным стилем и геометрией. Генерация новых изображений слабее, постредактирование нестабильно.

Nano Banana (через Gemini)

Функция text-to-image сгенерировала изображение, которое больше напоминает иллюстрацию из детской книги. Корректировка промпта улучшила качество, но по первичному запросу другие инструменты показали более убедительные результаты. Стилевой трансфер сработал хорошо: геометрия сохранилась, изображение выглядит качественно.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Генерация по промпту с уточнением (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Cравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

3

Стилевой трансфер:

4

Точность:

4.8

Уровень контроля:

3.6

Удобство использования:

4

Сумма баллов:

19.4

Комментарий Софт Культуры:

Неплохой инструмент для стилевого трансфера и генерации архитектурных иллюстраций. Лучше подходит для иллюстративных задач и быстрой генерации — особенно если важны скорость и простота работы.

 

Invoke

Для text-to-image использовалась Nano Banana, поэтому результаты оказались схожими с другими инструментами, работающими на той же модели. Image-to-image показал неплохой результат: контуры сохранились, хотя стилевой трансфер сработал не идеально. Результаты обоих запросов можно улучшить за счет ручной настройки дополнительных параметров. В этом — главное преимущество сервиса: если что-то не работает, можно изменить настройки и попробовать другой подход. В инструментах с меньшей степенью контроля таких возможностей значительно меньше.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Cравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

3

Стилевой трансфер:

2

Точность:

4.8

Уровень контроля:

4.8

Удобство использования:

4

Сумма баллов:

18.6

Комментарий Софт Культуры:

Лучший выбор для тех, кому важен полный контроль над процессом и кастомизация: поддерживает собственные модели и тонкие настройки. Идеален для профессиональных сценариев, но требует времени на освоение.

Lookx

Если вы ищете инструмент для работы с реалистичными рендерами, вам отлично подойдет Lookx. Инструмент генерирует в основном визуализации, которые могут подойти для рекламы недвижимости — отлично сохраняется точность линий и геометрия. Но если вам нужен свой кастомный стиль и художественный язык — лучше поискать другой инструмент: добавление референсов и настройка параметров почти не влияют на результат генерации.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Сравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

4.6

Стилевой трансфер:

1.5

Точность:

4.8

Уровень контроля:

3.5

Удобство использования:

4

Сумма баллов:

18.4

Комментарий Софт Культуры:

Ориентирован исключительно на реалистичные рендеры — сохраняет геометрию и точность линий, но плохо поддается кастомизации стиля.

MyArchitectAI

Функция text-to-image показала себя неплохо — результат можно использовать как основу для реальных проектных решений. А вот функция image-to-image со стилевым референсом сработала слабее: стиль почти не повлиял на итоговое изображение, и оно осталось реалистичным. А также слабого качества — в изображении много артефактов и признаков генерации. При этом точность генерации впечатляет — контуры совпадают идеально. Если вам нужен реалистичный рендер, инструмент может вам подойти.

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Cравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

4.8

Стилевой трансфер:

1

Точность:

4.9

Уровень контроля:

3

Удобство использования:

4

Сумма баллов:

17.7

Комментарий Софт Культуры:

Простая платформа с понятной инструкцией. Хорошо подходит для быстрой генерации реалистичных рендеров, но не дает глубоких настроек и выраженного стилевого трансфера.

Krea

Функция text-to-image генерирует интересные варианты с архитектурной точки зрения и попадает в заданный стиль. Image-to-image с моделью FLUX Kontex работает хуже: контуры исходного изображения модель воспринимала скорее как ориентир, чем как строгие границы. Корректировка промпта улучшила результат, но другие сервисы справлялись с запросом без дополнительных уточнений. Смена сезона в изображении сработала отлично — геометрия полностью сохранилась. 

  • Генерация по промпту (text to image)  
  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Cравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

4.6

Стилевой трансфер:

3.3

Точность:

2

Уровень контроля:

3.6

Удобство использования:

4

Сумма баллов:

17.5

Комментарий Софт Культуры:

Неоптимальный инструмент для рендеринга эскизов или скриншотов из софта для моделирования, но хорошо подходит для правок готовых рендеров. Отличается простым интерфейсом и легкостью тестирования, но не всегда точно сохраняет геометрию оригинала.

Вне конкурса: ReRender

Мы тестировали этот инструмент вне основного конкурса, так как его функциональность заметно отличается: ReRender не позволяет создавать изображения с нуля, поэтому оценка по этому параметру оказалась невысокой.

Стилевой трансфер сработал идеально с первого раза. На наш взгляд, для этой задачи ReRender показал лучший результат среди протестированных инструментов — линии повторяются достаточно точно, но не идентично. Постредактор тоже показал хороший результат: сохранил геометрию и стиль, но изменил сезон.

  • Исходное изображение (input)  
  • Референс (reference)  
  • Результат стилевого трансфера (output)  
  • Сравнение с исходным изображением (mixer)  
  • Изображение после редактирования (post generation editing)  
Text-to-image:

0

Стилевой трансфер:

5

Точность:

3.8

Уровень контроля:

2

Удобство использования:

5

Сумма баллов:

15.8

Комментарий Софт Культуры:

Хорошо подходит для редактирования готовых изображений и скетчей, включая исправление материалов и освещения. 

Вывод

В этом материале мы собираем сравнительный обзор инструментов. Наша суммарная оценка по ключевым параметрам учитывает генерацию, редактирование, стилевой трансфер, точность и удобство использования. Все это — наш опыт и субъективная оценка. То, что одному архитектору кажется идеальным, другому может не подойти. AI-инструменты работают по-разному в зависимости от задач, стиля и привычек пользователя — пробуйте и выбирайте то, что реально работает для вас.

★★★★★ — Midjourney, Dall-e, Rerender

Midjourney — лучший вариант для генерации концептуальных изображений с нуля, отлично подходит для поиска идей и архитектурных концепций, но требует навыка работы с промптами. 

Dall-e — универсальное решение, совмещающее генерацию и редактирование через интуитивный чат. Он отлично справляется с геометрией, умеет переносить стили и дает гибкость при формулировке задач естественным языком. 

Rerender хорошо подходит для редактирования готовых изображений и скетчей, включая исправление материалов и освещения. Стилевой трансфер сработал лучше всех протестированных инструментов — линии повторяются достаточно точно, но не идентично. 

★★★★ — Xfigura, Prome AI, Nano Banana

Xfigura хороша в превращении скетчей и скриншотов моделей в презентационные визуализации с точным стилем и геометрией, но постредактирование в инструменте нестабильно. Для генераций использовалась модель Nano Banana — результат был менее удачным. 

Prome AI удобен для типовых архитектурных задач и коммерческих визуализаций, но стилевой трансфер у него ограничен, и для более креативных задач он подходит меньше.

Nano Banana хорошо подходит для стилевого трансфера и создания архитектурных иллюстраций, особенно если важна скорость и простота работы.

 

★★★ — Invoke AI, Lookx, MyArchitectAI, Krea

Invoke AI — лучший выбор для тех, кому важен полный контроль над процессом и возможность кастомизации. Сервис поддерживает собственные модели и тонкие настройки — это делает его идеальным выбором для профессионалов, но освоение инструмента требует времени.

Lookx ориентирован на реалистичные рендеры, хорошо сохраняет геометрию и точность линий, но слабо поддается кастомизации стиля. 

MyArchitectAI подходит для быстрой генерации реалистичных рендеров, но не дает глубоких настроек и выразительного стилевого трансфера.

Krea не оптимальна для рендеринга эскизов или скриншотов из программ для моделирования, но хорошо справляется с правками готовых рендеров, отличается простотой интерфейса, хотя не всегда точно сохраняет геометрию оригинала.

Еще статьи
Наш сайт использует файлы cookie. Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на работу с этими файлами.