Em 2025, a inteligência artificial já transformou profundamente a renderização arquitetônica. De geradores de imagem como Midjourney e ComfyUI a renderizadores com IA integrada como D5, Enscape e V-Ray, as ferramentas evoluíram para acelerar o processo criativo, automatizar ambientações e gerar imagens hiper-realistas. Mas essa revolução traz desafios: riscos de estéticas homogêneas, falta de controle técnico e questões éticas de autoria. A IA não substitui o arquiteto, mas redefine seu papel — quem domina essas ferramentas com senso crítico e criatividade sai na frente. Prepare-se para explorar, testar e renderizar com inteligência (humana e artificial).

Este artigo é a primeira parte de uma série. Na segunda parte, entrevistamos os fundadores do @studiodoisdois, artistas visuais que vêm expandindo os limites da renderização como expressão, para entender como transformar tecnologia em linguagem criativa.

Imagens desse artigo foram cortesia do @studiodoisdois. Obrigado!

A visualização de projetos arquitetônicos nunca mais foi a mesma desde a chegada da Inteligência Artificial (IA). Ferramentas que há poucos anos soavam futuristas agora fazem parte do dia a dia de escritórios e estúdios internacionais, como BIG e MVRDV. Mas a pergunta é: será que a IA vai mesmo "renderizar" tudo para nós? Bem, não exatamente — mas ela já revoluciona como arquitetos produzem imagens, economizam tempo e exploram ideias.

Este artigo explora o estado da arte da IA na renderização arquitetônica em 2025: apresentamos as principais ferramentas, as tendências emergentes e os desafios para quem trabalha com visualização. 

DALL.E / Midjourney - Gerador de imagens (text-to-image)

Aplicação: Conceituação rápida, moodboards, estudo de massas
Recursos Integrados: Gerar imagens originais a partir de descrições em linguagem natural, combinando conceitos de forma inédita. Expande a criatividade "misturando" referências de movo visualmente atraente

Stable Diffusion (ex.: ComfyUI) - Gerador de imagens personalizável

Aplicação: Exploração visual customizada, estilos específicos
Recursos Integrados: Modelo de código aberto que pode ser treinado pelos usuários com conjuntos de imagem próprios. Interfaces como ComfyUI permitem montar pipelines sob medida, ajustando parâmetros finos para obter estética desejada. Ideal para quem quer controle total sobre o processo.


D5 Render - Renderizador 3D tempo real
Aplicação: Visualização arquitetônica em tempo real
Recursos Integrados: Integra path tracing com IA. Possui AI Atmosphere Match (ajustando iluminação e clima de acordo com imagem de referência) e AI Material / Texture Match Conta também com AI denoising e upscaling embutidos para detalhes refinados.

Lumion - Renderizador 3D
Aplicação: Renderização arquitetônica intuitiva e acelerada
Recursos Integrados: Reconstruído com núcleo híbrido de rasterização + ray tracing para maior realismo. Suporta efeitos de iluminação global avançados e deve incorporar recursos de IA (como denoisers ou até suporte para DLSS para manter performance elevada em tempo real.

Enscape - Renderizador 3D tempo real
Aplicação: Visualização durante o processo de projeto e em tempo real
Recursos Integrados: Geração de cenas navegáveis instantaneamente. Conta com o Chaos AI Enhancer embutido, que melhora automaticamente a qualidade de pessoas e vegetação nas imagens

V-ray - Renderizador 3D
Aplicação: Renders finais fotorrealistas de alta qualidade
Recursos Integrados: Motor de ray tracing consagrado. Utiliza AI Denoiser para limpar ruídos da imagem final de forma acelerada.

Krea - Ferramenta freemium
Aplicação: Melhoria da qualidade inicial e edição contextual
Recursos Integrados: Oferece controle de estilo e composição mais precisos que geradores de imagem convencionais, ideal para refinar visualizações arquitetônicas com ferramentas de manipulação direta.

MNML - Ferramenta freemium
Aplicação: Estilização e criação de renders finais a partir de modelos brutos
Recursos Integrados: Especializado em transformar renders básicos em imagens com estilos arquitetônicos específicos. Inclui filtros de materialidade que podem converter texturas genéricas em acabamentos realistas e ferramentas de harmonização de iluminação que simulam condições atmosféricas complexas sem necessidade de re-renderização.

Renderização Neural: o que é e por que importa?

O termo “renderização neural” refere-se ao uso de redes neurais para gerar ou aprimorar imagens, substituindo (total ou parcialmente) as técnicas tradicionais baseadas em cálculos físicos. Em vez de depender unicamente de raios de luz simulados e equações de iluminação, a ideia aqui é treinar um modelo de IA para sintetizar imagens realistas a partir de dados. O resultado? Visualizações rapidíssimas e incrivelmente fiéis.

Na prática, já vemos renderização neural em ação nos pós-processos de muitos programas: os denoisers de V-Ray e Blender, por exemplo, são redes neurais treinadas para “imaginar” como fica a imagem sem ruído, acelerando o render. O DLSS nos games também é considerado uma forma de render neural (pois um modelo preditivo reconstrói detalhes da cena). Mas a tendência vai além: pesquisas recentes exploram NeRFs (campos de radiança neurais) que, a partir de fotos de um local, aprendem a representar aquele espaço e permitem gerar vistas 3D dele de qualquer ângulo, sem modelagem manual.

Outra faceta promissora é a síntese direta de imagens a partir de modelos simplificados. Por exemplo, fornecemos à IA um modelo 3D conceitual (com geometria básica) e ela produz uma imagem final realista daquele modelo no ambiente — “pintando” materiais, luz e detalhes. Essa abordagem já surge em plugins experimentais que conectam o Stable Diffusion a softwares de modelagem: a IA interpreta a cena e gera um render estilizado por cima. Embora ainda embrionário, esse tipo de solução aponta para um futuro em que boa parte do rendering pesado pode ser predito pela IA em vez de calculado do zero. Em resumo, a renderização neural promete imagens mais rápidas e até hiper-realistas, mas traz também questões de controle: será que o arquiteto vai conseguir direcionar a IA para refletir exatamente sua intenção? Esse equilíbrio entre automação e direção de arte é o novo desafio (e também o encanto) dessa tendência.

Automação de Ambientes: menos trabalho braçal, mais contexto.

Quem nunca se pegou perto de uma entrega escolhendo quais livros colocar na estante de um projeto ou colocando latas de Coca-Cola no frigobar ao invés de terminar o que tinha para fazer? Montar a cena de um render muitas vezes consome mais tempo do que modelar o edifício em si. Escolher e posicionar objetos, móveis, vegetação, pessoas, configurar iluminação conforme a atmosfera desejada — é um esforço que a IA começa a simplificar drasticamente. Automação de ambientação significa usar IA para preencher a cena inteligentemente, poupando o arquiteto de tarefas manuais repetitivas.

Um exemplo prático já disponível é o AI Atmosphere Match do D5 Render, citado anteriormente, que ajusta automaticamente o céu, a luz e até condições meteorológicas da sua cena para combinar com uma referência imagética. Ou seja, se você quer que seu ambiente tenha o clima de um fim de tarde ensolarado, basta fornecer uma foto de referência e o software regula tudo para você. Outro recurso notável é a aplicação automática de materiais: importe um modelo cru no D5 e com um clique a IA atribui materiais “prováveis” (vidro nas janelas, concreto nas lajes, etc.), inclusive gerando mapas de relevo e rugosidade para dar realismo. É claro que ajustes finos ainda podem ser necessários, mas o grosso do trabalho ganha agilidade.

Outra faceta da automação é a inserção de elementos de entourage (pessoas, carros, árvores) de forma dinâmica. A Chaos/Enscape, por exemplo, trabalha em uma IA que melhora calungas e vegetação no render final, mas podemos imaginar o próximo passo: a IA selecionar automaticamente modelos de pessoas apropriados (perfil, escala, posição) para sua cena assim que você definir o tipo de ambiente. Daqui para frente, configurar um cenário poderá ser tão simples quanto dar comandos de alto nível — “deixe o ambiente com aparência de sala de estar habitada” — e deixar a IA cuidar de detalhes como colocar alguns livros na mesa, uma xícara esquecida no braço do sofá e ajustar a luz de abajur para dar clima acolhedor.

Nem tudo são flores, temos também mãos com 6 ou mais dedos e objetos que desaparecem de uma cena para outra. Com o entusiasmo, é fundamental discutir os principais desafios e riscos que o uso (especialmente o uso excessivo ou desorientado) de IA traz para a renderização arquitetônica. A seguir, destacamos quatro grandes pontos de atenção — e alguns conselhos para navegar por eles:

Fidelidade construtiva e realismo técnico: As imagens geradas por IA são impressionantes, mas muitas vezes “não servem para muita coisa no mundo construtivo da arquitetura”. Em outras palavras, a IA pode criar figuras deslumbrantes, porém inexequíveis. Um render feito via Midjourney, por exemplo, não vem com plantas, cortes ou detalhes construtivos — ele pode apresentar volumes flutuantes, estruturas impossíveis ou espaços incoerentes. Conforme uma análise prática, pedir “uma casa rosa nas montanhas” ao Midjourney resultou em um pôster fantástico, mas longe de gerar um projeto de arquitetura . A imagem não sabe obedecer normas, proporções funcionais ou limitações de engenharia. Portanto, é preciso cautela: usar a IA para conceber ideias conceituais é ótimo, mas ao trazer essas ideias para a realidade, o arquiteto precisa traduzir e muitas vezes ajustar o design para que ele seja construível. Vale lembrar também que, até segunda ordem, modelagem BIM e detalhamento técnico não são tarefas dominadas pela IA — ferramentas generativas não entregam arquivos editáveis com plantas utilizáveis. Ou seja, a etapa de documentação ainda recai sobre métodos tradicionais.

Autoria, originalidade e propriedade intelectual: Se uma imagem de arquitetura foi criada por uma IA, de quem é a autoria? Do arquiteto que escreveu o prompt, do modelo de IA, ou de todos os artistas cujas obras treinaram aquela IA? Já no âmbito legal, não há consenso: em alguns países, discute-se que obras geradas integralmente por IA não poderiam ser protegidas por direitos autorais, por não haver um autor humano claro. Além disso, há a questão ética de originalidade: se todos os escritórios usarem os mesmos modelos e referências, será que não corremos o risco de projetos diferentes acabarem com cara similar? (Ver próximo ponto sobre homogeneização.) A dica aqui é: seja transparente e estratégico. Use a IA como parte do processo criativo, mas documente suas decisões e não baseie todo o seu projeto em um único output da máquina. Insira sua própria bagagem e repertório no resultado – afinal, esse é o valor único que você, humano, agrega. Com bom senso, dá para aproveitar a IA sem diluir a assinatura do arquiteto.

Homogeneização estética e perda de diversidade: Uma das críticas recorrentes é que os modelos de IA tendem à “média” estética, ou seja, produzem resultados baseados no que já viram muitas vezes. Se todos os arquitetos começarem a usar as mesmas IAs treinadas nas mesmas referências, podemos ver uma repetição de estilos “da moda” em detrimento de soluções originais. Há um risco de pasteurização visual: projetos concebidos por algoritmos diferentes podem acabar parecidos entre si, faltando aquele toque de diversidade e riqueza cultural que nasce da criatividade humana. Por exemplo, imagine que a IA aprendeu milhares de imagens de casas minimalistas sem graça com cimento queimado disponíveis na internet — ao pedir para gerar uma casa nova, provavelmente ela entregará algo nessa linha, mesmo que o contexto (ou bom senso) do seu projeto pedisse outra abordagem. Por fim, algumas plataformas já permitem treinar modelos customizados (por exemplo, com imagens do seu próprio portfólio ou de arquitetura local), o que pode gerar resultados mais alinhados com uma visão específica, evitando a cara genérica.

Falta de transparência, controle e vieses ocultos: As IAs generativas são muitas vezes verdadeiras caixas-pretas. Elas sputam um resultado sem fornecer muita explicação de seu processo decisório. Na arquitetura isso pode ser problemático. Por exemplo, se uma IA sugere uma configuração urbana, com base em que premissas ela fez aquilo? Podemos descobrir, depois do fato, que ela incorporou vieses presentes nos dados de treinamento — talvez privilegiando certos estilos eurocêntricos, ignorando soluções vernáculas ou sustentáveis. Já houve alertas de que modelos de IA treinados em dados históricos podem perpetuar desigualdades e preconceitos no ambiente construído se usados sem critério. Sem supervisão, a IA poderia reforçar, por exemplo, padrões de desenho excludentes para certos grupos sociais. Também é recomendável buscar IA responsáveis — plataformas que permitam alguma auditabilidade, ou ao menos que tenham filtros para mitigar preconceitos graves. No fim do dia, a IA é uma ferramenta: quem deve estar no comando é você. Use-a como um “co-piloto”, mas mantenha as mãos no volante do processo de projeto. E tenha a transparência como princípio: se uma solução foi gerada por IA, verifique e deixe claro os pontos fortes e fracos dela, em vez de apresentar como verdade. Assim, evitamos cair em armadilhas de confiar cegamente em um sistema cujo funcionamento interno não compreendemos totalmente.

Em tempo: todos esses desafios reforçam uma mensagem central — IA é poderosíssima, mas não infalível. O uso excessivo ou sem reflexão pode levar à dependência criativa, erros construtivos ou resultados genéricos. Já o uso equilibrado, consciente de riscos, tende a potencializar o melhor dos dois mundos: a velocidade e abundância de ideias fornecidas pela máquina, aliadas ao senso crítico, ético e criativo humano. Encontrar esse equilíbrio é a nova habilidade que estudantes e profissionais de arquitetura precisam desenvolver.

A IA na renderização de arquitetura já deixou de ser uma curiosidade e se tornou uma ferramenta transformadora — estamos vivendo o início de uma nova era na forma de projetar e visualizar espaços. Como vimos, há um leque enorme de oportunidades: desde gerar aquela imagem conceitual de cair o queixo em minutos até integrar fluxos complexos em tempo real com ajuda de algoritmos inteligentes ou transformar imagens simples em vídeos complexos. Também identificamos os cuidados necessários para usar essas tecnologias com sabedoria, sem perder de vista a realidade construtiva, a originalidade e os valores que norteiam uma boa arquitetura.

O mais empolgante é que você, estudante ou profissional, pode se posicionar na vanguarda dessa mudança. Aprender a dominar essas ferramentas hoje significa ganhar vantagem competitiva e, mais importante, expandir seus horizontes criativos. Teste novos programas, experimente incorporar uma IA nos seus próximos projetos-piloto, exercite seu olhar crítico frente aos resultados — enfim, seja um explorador. O campo está maduro para inovadores que aliem conhecimento arquitetônico à fluência digital.

A IA na renderização de arquitetura já deixou de ser uma curiosidade e se tornou uma ferramenta transformadora. Como vimos, há um leque enorme de oportunidades: desde gerar aquela imagem conceitual de cair o queixo em minutos até integrar fluxos complexos em tempo real com ajuda de algoritmos inteligentes.

Porém, o uso consciente é essencial: não basta clicar em um botão e esperar resultados milagrosos. É preciso entender os limites técnicos, as questões éticas e as implicações para o design arquitetônico. A tecnologia está aí — cabe a nós, arquitetos e artistas, decidir como usá-la de forma crítica e criativa.

Quer ver como estúdios estão aplicando essas ideias na prática? Confira a entrevista com o studiodoisdois, referência no uso autoral de IA em visualização arquitetônica no nosso próximo artigo!

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