Исследователи Абольхассан Пишаханг и Марьям Бадиэй представили работу, в которой проанализировали, как генеративные модели ИИ интерпретируют архитектурный интеллект традиционных иранских голубятен. Работа была опубликована на arXiv.org 29 декабря 2025 года и представлена на конференции SIGraDi 2025.
Учёные протестировали три диффузионные модели — Midjourney v6, DALL-E 3 и DreamStudio на базе Stable Diffusion XL — на трёх этапах генерации: референциальном, адаптивном и спекулятивном. Оценка велась по пяти критериям: типология, материальность, окружение, реалистичность и культурная специфика.
Результаты показали, что ИИ надёжно воспроизводит геометрические узоры и общую форму сооружений, но систематически ошибается в понимании материалов (например, глины) и климатической логики постройки. Использование референсных изображений повышает реалистичность, но ограничивает креативность. Свободная генерация даёт более изобретательные результаты, но они теряют культурную специфику.
Исследование определяет границу между визуальным сходством и архитектурным мышлением. Авторы предлагают концепцию «вычислительного вернакулярного мышления» как рамку для анализа того, как ИИ воспринимает, искажает и переосмысливает традиционный дизайн.
