본 연구는 생성형 인공지능(AI)을 활용한 건축 시각화의 새로운 접근 방식을 소개하며, 특히 텍스트-투-이미지(text-to-image) 기술에 중점을 두어 건축, 엔지니어링 및 건설 산업에서 초기 설계 단계부터 시각화 과정을 현저히 개선하고자 한다. 1만 건이 넘는 이미지를 생성하여 건축가의 개인적 스타일과 특성을 주거용 주택 모델에 반영함으로써, 기본 AI 모델의 효과성을 입증하였다. 또한 다양한 건축 양식을 통합하여 시각화 과정을 향상시켰다. 이 방법은 유사도 비율이 낮은 양식에 대해 추가 학습을 수행하고, 방대한 데이터 준비를 요구한 뒤 이를 기본 AI 모델에 통합하는 절차를 포함하였다. 여러 시나리오에서 효과가 입증된 본 기술은 건축 시각화 이미지의 제작 효율과 속도를 현저히 향상시킨다. 본 연구는 설계 시각화에서 AI의 막대한 잠재력을 강조하며, 사용자가 중심이 되는 보다 개인화된 설계 응용을 용이하게 하는 방향으로의 기술 전환을 부각한다.

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