Midjourney i Stable Diffusion dla architekta – generowanie koncepcji projektowych z AI

Midjourney i Stable Diffusion oczami projektanta – jak naprawdę pracują w architekturze

Kiedy pierwszy raz wrzuciłem koncepcję budynku do Midjourney, wrócił do mnie obraz, który bardziej przypominał okładkę magazynu niż klasyczny render. Klient był zachwycony, ale od razu pomyślałem: “OK, to jest świetne do budowania nastroju, ale jak to przełożę na rysunki wykonawcze?”. I dokładnie o tym jest ten tekst – o praktycznym łączeniu Midjourney i Stable Diffusion w realnym workflow architekta, który projektuje rzeczy, a nie tylko ładne obrazki.

Dziś te dwa narzędzia bardzo mocno zmieniają etap koncepcji. Oba oparte są na deep learning i machine learning – zamieniasz opis tekstowy na obraz, bez żmudnego modelowania 3D. Z perspektywy biura projektowego oznacza to jedno: zamiast tracić godziny na dopieszczanie koncepcyjnego renderu, możesz w tym czasie dopracować detale, sprawdzić kolizje w BIM albo poukładać logistykę budowy.

Midjourney działa w chmurze, przez Discorda – nic nie instalujesz, nie martwisz się o sprzęt. Stable Diffusion idzie w drugą stronę: to open source, który uruchamiasz lokalnie, o ile masz kartę graficzną z minimum 8 GB VRAM. Dzięki temu masz pełną kontrolę nad procesem, modelem, prywatnością i możesz dopasować narzędzie do konkretnych typów projektów – od wnętrz po urbanistykę.

W praktyce coraz częściej widzę jedno: najlepiej działa podejście hybrydowe. Midjourney robi szybkie, malarskie koncepcje i moodboardy, Stable Diffusion – doprecyzowane, fotorealistyczne sceny, które później łatwiej spiąć z BIM-em i wykonawstwem.

Od testu Turinga do AI w architekturze

Alan Turing zastanawiał się, czy maszyna może udawać człowieka w rozmowie. Dziś na co dzień używam narzędzi, które nie tylko “rozumieją” tekst, ale na tej podstawie generują całe wizje budynków, wnętrz i miast. To naturalna kontynuacja drogi od testu Turinga, przez wczesne systemy eksperckie, aż po obecne artificial neural networks, Computer Vision i Natural Language Processing.

Kiedy rozmawiam z młodszymi architektami, widzę, że dla nich AI jest tak samo oczywiste jak kiedyś AutoCAD dla mojego pokolenia. Różnica jest taka, że dziś nie chodzi już tylko o rysowanie linii czy brył, ale o generowanie całych scen – od urbanistyki, przez fasady, po klimat wnętrza – na podstawie jednego promptu.

AI wchodzi też tam, gdzie od lat królują narzędzia parametryczne czy BIM. Midjourney i Stable Diffusion zaczynają uzupełniać klasyczne CAD/BIM nie na poziomie dokumentacji, ale komunikacji wizji – tej najbardziej miękkiej części procesu, gdzie decyduje się bardzo dużo, a formalnie nie powstaje żadna dokumentacja.

Piotr Kurpiewski z PJATK w Warszawie dobrze podsumował ten etap, mówiąc, że Stable Diffusion “skraca proces projektowy i pozwala eksplorować koncepcje bez dokładania kolejnych zasobów, szczególnie w personalizacji wnętrz”. Pod tym podpisuję się obiema rękami – zamiast dziesięciu wersji renderu od grafika, mam dziesięć wersji konceptu z AI w godzinę.

Midjourney – malarskie wizje, które sprzedają klimat

Midjourney z natury “myśli” jak malarz. Domyślnie lubi symetrię, ostre detale, artystyczny światłocień. Dla architektury to złoto, jeśli chcesz zrobić estetyczną wizualizację, a nie suchy techniczny render. Gdy pierwszy raz wygenerowałem “cyberpunkowe miasto nad wodą, w stylu Zaha Hadid”, dostałem obrazy, które spokojnie mogłyby wisieć w galerii. Do prezentacji koncepcji – idealne.

To narzędzie szczególnie dobrze sprawdza się, gdy:

• potrzebuję szybko złapać klimat projektu: światło, materiały, proporcje,
• buduję moodboard dla klienta,
• tworzę nastrojowe sceny typu “jezioro z architekturą wieczorem, mgła, minimalizm”.

Midjourney działa przez Discorda, co ma plusy i minusy. Z jednej strony:

• nic nie instaluję, wystarczy konto,
• działa praktycznie na każdym sprzęcie, bo wszystko liczy chmura.

Z drugiej – w większych, zatłoczonych kanałach panuje po prostu chaos. Nowi użytkownicy wrzucają prompty co kilka sekund, wszystko skacze, zdarzają się lagi. W pracy zawodowej szybko kończy się to prywatnym serwerem albo wyższym planem, żeby mieć święty spokój.

Co ważne – Midjourney jest wyraźnie wolniejsze niż DALL‑E2. Obraz powstaje etapami: od rozmytej plamy po finalne HD. Dla mnie to akurat plus, bo w trakcie widzę, w którą stronę to idzie.

⚡ PRO TIP: do architektury promptuj Midjourney jak artystę, nie jak technika. Zamiast “dom jednorodzinny, płaski dach”, użyj:
“modernistyczny dom jednorodzinny, duże przeszklenia, beton i drewno, miękkie światło wieczorne, w stylu Tadao Ando”. Dodanie artysty robi ogromną różnicę.

Jak naprawdę wygląda praca z Midjourney na Discordzie

Typowy scenariusz u mnie wygląda tak: klient prosi o “nowoczesny budynek biurowy nad wodą, ale bez przesady z futurystyczną formą”. Zamiast otwierać Revit czy Archicada, odpalam Discorda.

Najpierw dołączam do serwera Midjourney (albo korzystam z firmowego). W dedykowanym kanale wpisuję prompt. Dla takich zleceń często łączę język architektoniczny z opisem atmosfery:
“office building by the river, human scale, brick and glass, soft afternoon light, subtle reflections on water”.

Midjourney używa do interpretacji tekstu modelu CLIP od OpenAI, który zamienia słowa na tzw. embeddings – wewnętrzne reprezentacje znaczenia. Dzięki temu zaskakująco dobrze ogarnia styl: jeśli dopiszesz “in the style of brutalist architecture” albo “w stylu Zaha Hadid”, obraz natychmiast balansuje w tym kierunku. W praktyce czasem bawię się bardziej ekstremalnymi promptami typu “wskrzeszenie Zaha Hadid w małym domu nad jeziorem” – efekty są dalekie od normy, ale potrafią otworzyć ciekawą ścieżkę koncepcyjną.

Po wpisaniu promptu:

• Midjourney zaczyna generować 4 warianty obrazu,
• proces jest mniej więcej 2x wolniejszy niż w DALL‑E2,
• widzę na żywo, jak z szumu wyłania się kompozycja – najpierw plamy, potem bryły, na końcu detale.

Ten moment jest kluczowy. Jeśli widzę, że kompozycja “ucieka” w złą stronę (np. za dużo ornamentu albo kompletnie nie ten materiał), od razu poprawiam prompt, zamiast czekać do końca.

Kiedy pierwsza paczka jest gotowa, wybieram wariant, który rokuje najlepiej, i:

• robię upscale (podniesienie rozdzielczości i detali),
• albo proszę o wariacje (mutacje na bazie danego obrazu).

W jednym z projektów wnętrz biurowych klient nie mógł się zdecydować między trzema stylami. Wygenerowałem w Midjourney po 6–8 wariantów każdego kierunku. Spotkanie, które zwykle trwałoby dwie godziny na omawianie opisów, zamknęliśmy w 30 minut, patrząc tylko na obrazy.

⚠ UWAGA: Midjourney świetnie sprzedaje klimat, ale nie licz, że zachowa Ci precyzyjne wymiary, moduły czy logikę konstrukcji. Traktuję to narzędzie jak superutalentowanego ilustratora, a nie jak inżyniera. Rzuty, przekroje i detale nadal robię w klasycznym oprogramowaniu.

Stable Diffusion – fotorealizm i kontrola po stronie architekta

Jeśli Midjourney to malarz, to Stable Diffusion jest bliżej inżyniera, który też ma zmysł estetyczny. Tu wchodzimy na poziom Latent Diffusion Models (LDM). W praktyce oznacza to, że model:

• bierze obraz (także “wyobrażony” na bazie tekstu),
• dodaje do niego szum,
• a potem uczy się go krok po kroku odszumiać i rekonstruować w tzw. przestrzeni latentnej.

Brzmi abstrakcyjnie, ale ma bardzo konkretne konsekwencje: można generować wysoką rozdzielczość z drobnymi detalami, a jednocześnie zachować semantyczną strukturę obrazu. W architekturze jest to kluczowe np. przy rzutach – ściany pozostają ścianami, okna oknami, a nie losowym zbiorem plam.

W jednym z projektów wnętrz mieszkalnych klient przyniósł rzut od dewelopera w PDF-ie. Po kilku iteracjach w Stable Diffusion miałem serię wizualnych wariantów tego samego układu funkcjonalnego – z różnymi materiałami, kolorystyką, sposobem umeblowania. Tego typu “szybkie scenariusze wizualne” kompletnie zmieniają rozmowę z klientem. Zamiast abstrakcyjnego “czy woli Pan bardziej jasne, czy ciemne wnętrze?”, pokazuję trzy konkretne sceny.

Architekci, tacy jak wspomniany Piotr Kurpiewski, mówią o Stable Diffusion jako o narzędziu, które realnie skraca proces projektowy. Szczególnie w personalizacji wnętrz: zamiast jednej, dopieszczonej wizualizacji robionej tygodniami, generujesz serię bliskich realizmowi wariantów w ciągu jednego dnia.

Sprzęt i próg wejścia w Stable Diffusion

Tutaj kończy się “lekkość” Midjourney, a zaczyna prawdziwa technika. Żeby sensownie pracować ze Stable Diffusion lokalnie, potrzebujesz:

• karty graficznej z min. 8 GB VRAM (to absolutne minimum),
• odrobiny obycia z instalacją oprogramowania, środowiskami, modelami.

Pierwszy raz, kiedy stawiałem Stable Diffusion na swoim komputerze, miałem otwartych pięć zakładek z tutorialami i w głowie lekki mętlik. Ale po kilku dniach wszystko zaczęło działać jak trzeba – od tego momentu nie musiałem płacić za wygenerowanie ani jednego obrazu.

Krzywa uczenia jest wyraźnie bardziej stroma niż w Midjourney. Musisz:

• zrozumieć, jak działają modele i checkpointy,
• ogarnąć parametry (steps, guidance scale itd.),
• nauczyć się pracy z dodatkami typu ControlNet, które pozwalają np. lepiej trzymać się geometrii rzutu czy bryły.

Z drugiej strony, jeśli projektujesz zawodowo, to inwestycja, która szybko się zwraca. Jedno porządne GPU kosztuje mniej niż kilka miesięcy intensywnych subskrypcji w chmurze, a daje Ci prywatną, lokalną “fabrykę wizualizacji”.

⚡ PRO TIP: jeśli nie chcesz od razu inwestować w drogi sprzęt, przetestuj Stable Diffusion w chmurze (np. na serwerach z wynajmowanym GPU), a dopiero gdy zauważysz, że narzędzie realnie skraca projekty – kup własny sprzęt i przenieś workflow lokalnie.

Stable Diffusion w praktyce: wnętrza, detale, iteracje

Z mojego doświadczenia Stable Diffusion błyszczy przede wszystkim w szybkich iteracjach. Szczególnie we wnętrzach. Na lokalnym GPU mogę w kilka minut wygenerować serię wersji tego samego pomieszczenia:

• z różnym światłem (dzień, wieczór, światło sztuczne),
• z innym wykończeniem materiałowym,
• z odmienną stylistyką (minimalizm, japandi, industrial).

Tutaj naprawdę czuć, że LDM robi różnicę – zmieniam prompt, a układ funkcjonalny czy logika przestrzeni zostają zachowane. Zmieniamy atmosferę, nie plan mieszkania.

Stable Diffusion świetnie sprawdza się też przy dopieszczaniu wizualizacji pod konkretne wymagania marki. Możesz trenować własne modele, dopasowane np. do charakterystycznych detali Twojej pracowni: typowych balustrad, detalu okapu, sposobu kadrowania. To już poziom, którego Midjourney (jako zamknięty system w chmurze) nie oferuje.

W codziennej pracy często stosuję jeszcze jedną technikę: “samopromptowanie”. Najpierw proszę ChatGPT, żeby wygenerował mi serię promptów pod dany temat – np. “10 kreatywnych ujęć luksusowego apartamentu nad morzem, dwa z nich w stylu ‘wskrzeszenie Zaha Hadid’”. Dopiero potem podaję te prompty Stable Diffusion. Efekt? Zamiast kręcić się wokół typowych schematów, dostaję naprawdę świeże kombinacje.

Midjourney vs Stable Diffusion – w czym które jest lepsze?

W rozmowach z architektami najczęściej słyszę pytanie: “To które jest w końcu lepsze do architektury?”. Odpowiedź brzmi: zależy, na jakim etapie jesteś i jakim zespołem dysponujesz.

Midjourney jest jak szybki szkicownik z bardzo drogim, ale genialnym zestawem flamastrów. Obsługa jest prosta, interfejs (przez Discorda) zrozumiały dla każdego, kto choć raz pisał na czacie. Ograniczeniem jest to, że poruszasz się w ramach pewnych z góry zdefiniowanych stylów i logiki obrazu, ale za to rezultat jest bardzo spójny, dopieszczony i “instagramowy”.

Stable Diffusion to raczej własne studio graficzno‑badawcze. Możesz:

• trenować własne modele,
• kalibrować styl pod biuro,
• automatyzować generowanie wizualizacji na poziomie całej firmy.

Ceną jest wyższy próg wejścia i wymóg sprzętu.

Architektonicznie wygląda to mniej więcej tak:

W praktyce układam to tak: Midjourney do pierwszych wizji i moodboardów, Stable Diffusion do dopieszczonych, bardziej technicznych scen i fotorealizmu.

Podejście hybrydowe – jak łączę oba narzędzia w jednym projekcie

W jednym z projektów osiedla nad jeziorem klient bardzo mocno “czuł” klimat, ale kompletnie nie czytał rzutów. Gdybym został tylko przy klasycznym workflow, spędzilibyśmy tygodnie na iteracjach. Zastosowałem więc hybrydę:

1. W Midjourney wygenerowałem serię malarskich ujęć: panoramy osiedla, wejścia, widoki z mieszkań na jezioro, sceny wieczorne z oświetleniem. To ustawiło klimat i proporcje: ile szkła, ile zieleni, jaką skalę odczuwa pieszy.

2. Gdy koncepcja się “klimatycznie” domknęła, w Stable Diffusion zacząłem dopracowywać konkretne kadry – wejścia, loggie, detale elewacji, fragmenty wnętrz. Tu wchodziła większa precyzja: materiały, struktury, odbicia, zestawienia kolorystyczne.

3. Równolegle w tle działał BIM – modele prowadzone w Revicie. AI nie zastąpiło modelowania, ale niesamowicie przyspieszyło dogadanie się z klientem co do kierunku, zanim cokolwiek zdążyło trafić do dokumentacji technicznej.

Ten schemat powtarzam obecnie bardzo często: najpierw szybka, emocjonalna wizja w Midjourney, potem kontrolowane, fotorealistyczne doprecyzowanie w Stable Diffusion.

Workflow krok po kroku: od szkicu AI do BIM

Jeśli miałbym streścić mój obecny workflow z AI w architekturze, wygląda to mniej więcej tak:

1. Definiuję założenia – funkcja, klimat, budżet, ograniczenia działki.
2. Z pomocą ChatGPT generuję serię promptów startowych – często z odniesieniami do konkretnych architektów i stylistyk (“inspired by Zaha Hadid, minimal brutalism, lakeside, soft fog”).
3. Wrzucam to do Midjourney i wybieram 3–4 kierunki, które “gracą” z oczekiwaniami klienta.
4. Na tej bazie przygotowuję spotkanie – zamiast gadać, patrzymy na obrazy.
5. Gdy kierunek jest zaakceptowany, wchodzę w Stable Diffusion i zaczynam generować bardziej realistyczne, zbliżone do finalnych renderów sceny.
6. Równolegle modeluję w BIM – wizje z AI traktuję jak referencje wizualne, nie jak dokumentację.

Ten proces działa szczególnie dobrze przy projektach, w których klient ma mocno rozbudowaną wyobraźnię, ale słabo czyta rysunki. AI staje się językiem pośrednim między koncepcją a dokumentacją.

Koszty – kiedy subskrypcja, a kiedy własne GPU?

Z finansowego punktu widzenia Midjourney i Stable Diffusion to dwa zupełnie różne modele.

W Midjourney płacisz za subskrypcję. Dla małego zespołu to bardzo wygodne: jedna faktura, zero martwienia się o sprzęt, aktualizacje, backupy. Problem pojawia się, gdy:

• generujesz setki obrazów miesięcznie,
• masz wielu użytkowników,
• zaczynasz potrzebować prywatnego serwera i bardziej zaawansowanych funkcji.

Wtedy suma subskrypcji rośnie szybciej, niż się spodziewasz.

Stable Diffusion na papierze jest darmowe, ale realny koszt leży w:

• zakupie lub wynajmie GPU (lokalnie lub w chmurze),
• czasie na konfigurację i utrzymanie środowiska.

Przy pojedynczym architekcie czy małym biurze koszt może wydawać się wysoki. Przy większym przedsiębiorstwie, gdzie generujesz tysiące wizualizacji rocznie, własna infrastruktura GPU zaczyna się mocno opłacać, zwłaszcza gdy wejdziesz w automatyzację (np. batchowe generowanie wariantów wnętrz na podstawie bazy rzutów).

Z mojej perspektywy układ jest prosty:

• małe biuro, sporadyczne wizualizacje koncepcyjne → Midjourney,
• średnie/duże biuro, systemowe podejście do AI, chęć integracji z BIM i automatyzacją → Stable Diffusion + własne GPU lub wynajęte GPU w chmurze.

AI + architektura = lepsza komunikacja z klientem

Największą rewolucję, jaką widzę po wejściu AI do projektowania, wcale nie dotyczy samych obrazów, tylko komunikacji.

Stable Diffusion i Midjourney pozwalają w kilka minut zbudować realistyczne scenariusze wizualne. Klient widzi:

• jak zmienia się atmosfera mieszkania po zamianie ciepłego drewna na chłodny beton,
• jak działa słońce o 8:00, 12:00 i 18:00 w salonie,
• jak różnią się dwa układy kuchni z dokładnie tym samym metrażem.

Rozmowa przestaje być abstrakcyjna, a staje się oparta na konkretach, ale wciąż wizualna. I tu AI robi ogromną robotę: skraca dystans między naszym “technicznym” językiem a wyobrażeniem klienta.

Najczęstsze pytania, które słyszę od architektów

Które narzędzie jest lepsze dla koncepcji architektonicznych?
Jeśli mówimy o szybkich, artystycznych wizjach, które mają “sprzedać” klimat – zdecydowanie Midjourney. Domyślnie buduje malarskie, symetryczne kompozycje z mocnym światłocieniem, które świetnie wyglądają na prezentacjach. Gdy priorytetem jest kontrola, fotorealizm i dopasowanie do konkretnych wymagań – wtedy lepiej sprawdza się Stable Diffusion.

Jak wyglądają różnice w kosztach?
Midjourney to stała subskrypcja – prostsza, ale potrafi zaboleć przy dużej skali. Stable Diffusion jest darmowe jako oprogramowanie, ale wymaga sprzętu lub chmury z GPU. Przy małym wolumenie i braku zaplecza technicznego taniej i łatwiej wyjdzie Midjourney. Przy dużej skali – dobrze skonfigurowane Stable Diffusion zaczyna wygrywać.

Czy Stable Diffusion wymaga specjalistycznej wiedzy?
Tak, ale nie jest to poziom doktoratu z uczenia maszynowego. Potrzebujesz:

• zrozumieć podstawy działania modeli,
• ogarnąć instalację i konfigurację,
• nauczyć się pracy z parametrami i dodatkami.

Początek bywa szorstki, ale po kilku dniach testów zaczynasz mieć narzędzie, nad którym masz znacznie większą kontrolę niż nad jakąkolwiek “czarną skrzynką” w chmurze.

Na koniec – co naprawdę daje AI w projektowaniu?

Po 10 latach pracy w biurach projektowych mogę powiedzieć jedno: dobry projekt to taki, który da się zbudować. AI w tym równaniu nie jest ani magiczną różdżką, ani zagrożeniem. To po prostu nowe narzędzie:

• Midjourney – do szybkiego łapania klimatu, budowania narracji wizualnej i rozmowy z klientem na języku obrazów.
• Stable Diffusion – do precyzyjnych, skalowalnych, fotorealistycznych scen, które można sensownie powiązać z realnym projektem, BIM-em i wykonawstwem.

Jeśli podejdziesz do tego z głową – zaczynając od małych eksperymentów i stopniowo integrując AI z codzienną praktyką – zyskasz nie tylko ładniejsze wizualizacje. Zyskasz szybszy proces, mniej nieporozumień z klientem i więcej czasu na to, co w architekturze najważniejsze: myślenie o przestrzeni, która rzeczywiście będzie działać.