使用AI绘制建筑线稿图或将其转化为效果图，目前主要通过Stable Diffusion、ControlNet插件、在线AI工具（如建筑学长AI、建E网AI等）实现。以下是具体方法和工具推荐：
一、线稿生成效果图的核心步骤
1. 准备线稿图
确保线稿清晰简洁，避免复杂模糊的线条，否则AI生成时可能出现扭曲或细节丢失。
推荐使用手绘草图或SU/Revit导出的线稿图，背景空白区域可裁剪以减少AI误填充多余元素。
2. 工具选择与设置
Stable Diffusion + ControlNet
上传线稿至ControlNet，启用后选择适合的预处理器（如M或SoftEdge），填写风格关键词（如“现代别墅”“科幻建筑”），调整参数后生成。
关键参数：采样方法推荐DPM++ SDE Karras，迭代步数30左右，尺寸需与线稿比例一致。
在线工具（如建筑学长AI、建E网AI）
直接上传线稿，选择风格（如写实、插画）和底图符合度（高则更贴近线稿，低则更具创意性），点击生成即可。
3. 优化生成结果
若效果图出现材质不符或多余元素，可通过调整提示词（如删除“水体”相关词）或添加地形线条修正。
使用高清修复（如Hires.fix）提升画质，或叠加Lora模型（如建筑专用Lora）增强风格化效果。
二、推荐工具及特点
1. Stable Diffusion
功能强大，支持自定义模型（如Low-Poly建筑Lora）和复杂参数调整，适合高阶用户。
需本地部署，对硬件要求较高。
2. 建筑学长AI
在线操作，支持材质锁定和风格参考图上传，生成效果与模型贴合度高。
3. 建E网AI
免费使用，每日提供500点数，支持批量生成多张效果图，适合快速出图需求。
4. Arko AI
作为SketchUp插件，可一键渲染模型图，无需手动调灯光材质，适合方案前期。
三、进阶技巧
风格控制：通过关键词（如“水彩风”“赛博朋克”）或上传参考图实现风格迁移。
Lora模型应用：叠加多个Lora（如马克风+水彩风）可创造独特效果，权重建议0.7-1.0。
训练自定义Lora：基于特定建筑类型或风格训练模型，实现更精准生成。
四、常见问题解决
线条扭曲：简化线稿或提高底图符合度参数。
细节模糊：选择更大尺寸生成（如2K以上）并启用超清优化。
风格不符：检查提示词是否包含冲突描述，或更换大模型（如写实类换为插画类）。
通过上述工具和方法，即使是手绘线稿也能快速生成专业级建筑效果图，大幅提升设计效率。
