Я сделал дизайн дома и участка с помощью нейросетей — и вот что получилось

Я решил проверить, могут ли нейросети заменить дизайнера.

Причем не просто обустроить комнату, а выдержать оформление дома и участка в едином стиле и не менять расположение окон и дверей. Я протестировал две модели ИИ и создал 40 картинок, меняя фасад и интерьеры, как в примерочной. Расскажу и покажу, как все было.

Реального дома у меня не было. Поэтому я сначала собрал исходники через нейросети: фасад, пустую гостиную и участок перед домом — так у меня получились три базовые темы для экспериментов. Дальше я использовал их как контрольные изображения «до» и сравнивал, насколько аккуратно разные модели сохраняют исходную форму, окна, пропорции и окружение.

Часть изображений я делал в Nano Banana. Другую — в Intora. Мне было важно проверить не только сами генерации, но и разницу между подходами: где лучше работает подробный текстовый запрос, а где удобнее загрузить фото и выбрать стиль из готового списка.

Результат оценивал по четырем критериям.

Сохранение исходника. В интерьере было важно, чтобы нейросеть не двигала окна, не меняла высоту потолка и не превращала комнату в другое помещение. В фасадах я смотрел, сохраняются ли крыша, основные объемы, входная зона и расположение окон. В ландшафте — остается ли тот же дом и не появляются ли лишние постройки.

Реалистичность картинки. Если газон выглядел слишком гладко, а у мебели нарушались пропорции, я считал результат неудачным, даже если на первый взгляд изображения смотрелись хорошо.

Единый стиль. Мне было важно, чтобы интерьер, фасад и участок не жили отдельно друг от друга. Если фасад уходил в строгий минимализм, а интерьер становился слишком декоративным, цельного образа дома не получалось.

Практичность. Я оценивал, можно ли использовать генерацию как референс для дальнейшей работы. Например, идея дорожки, цвет фасада или расстановка мебели могут пригодиться. А вот слишком сложные посадки останутся просто картинкой.

Такой подход помогал отделить удачные идеи от красивых ошибок. В статье я показываю все результаты, потому что без спорных генераций эксперимент выглядел бы слишком гладко.

Для фасада я выбрал современный дом с двускатной крышей и большим остеклением. На первом исходнике он выглядит почти как дом на этапе отделки: серые стены, черновой вход, неоформленная территория перед крыльцом.

Такой вариант подошел для проверки фасадных генераций, потому что нейросети было что менять: цвет стен, материалы, подсветку, входную зону и общее настроение здания.

Шаг № 1: подбираю стиль дома. Я сгенерировал несколько вариантов в разных стилях. Часть изображений делал в Nano Banana, часть — в Intora. Так было проще сравнить не только стили, но и поведение сервисов: одни аккуратнее сохраняли форму дома, другие свободнее меняли материалы, окна и подсветку.

Я смотрел не только на красоту фасада, но и на то, сохраняет ли нейросеть основные элементы здания. Лучше всего это видно на стилях, которые плохо подходят исходному дому. В моем примере спорными получились концепты в стилях прованс и шале.

В варианте с провансом дом почти полностью потерял исходный вид. Вместо крупного остекления появились классические окна со ставнями, штукатурный фасад, черепичная крыша, каменные углы и декоративная входная группа с перголой. Изображение само по себе выглядит цельно, но это уже не переделка исходного фасада, а другой дом, созданный по мотивам запроса.

В варианте шале нейросеть тоже сильно изменила архитектуру. Панорамное окно исчезло, фасад стал деревянно-каменным, появились маленькие окна, балкон, массивная крыша и декоративные элементы, характерные для горного дома.

Стиль считывается, но исходник почти не сохраняется: современный дом с большим стеклянным фасадом превращается в традиционное шале.

Для сравнения я оставил четыре других направления: минимализм, скандинавский стиль, хай-тек и современный фасад.

В минималистичном варианте фасад стал спокойнее и проще. Нейросеть оставила светлые стены, темную крышу, большое панорамное остекление справа и вертикальные ламели у окна. Входная зона стала более лаконичной: над дверью появился простой прямой козырек, а сама отделка выглядит ровнее и чище. Этот вариант ближе всего к аккуратной доработке исходника без резкой смены характера дома.

Скандинавский вариант получился темным и контрастным. Нейросеть почти полностью закрыла фасад черной вертикальной отделкой, а дерево использовала как акцент — вокруг входа, на двери и в зоне большого окна справа.

Дом стал строже, но не потерял исходную форму. Сохранились две двускатные части, центральный вход, большое остекление и ступени перед домом.

В хай-тек-версии фасад стал более холодным и техничным. Нейросеть использовала светло-серые металлические панели, серебристую дверь, высокий металлический дымоход, стеклянный козырек над входом и вертикальные ламели у панорамного окна.

Деревянных акцентов почти нет, поэтому дом выглядит менее теплым и более строгим. Основная форма при этом сохранилась: две двускатные части, центральный вход, темная крыша и крупное остекление справа.

Современный вариант выглядит мягче за счет деревянных вставок и теплой подсветки. Нейросеть добавила свет у ступеней, подсветила часть фасада с большим окном и сделала входную зону более аккуратной.

Форма дома в целом сохранилась: две двускатные части, большое остекление справа, центральный вход и темная крыша.

Шаг № 2: проверяю, как разные сервисы работают с одним и тем же запросом. Я взял исходный фасад и поставил ИИ задачу сделать современный дом с деревом, темными панелями и мягкой подсветкой. Такой тест удобен тем, что показывает не только результат, но и поведение самой нейросети при минимуме вводных данных. Когда запрос короткий, особенно хорошо видно, что сервис сохраняет, что додумывает и где начинает ошибаться.

Intora сохранила общий силуэт дома, две двускатные части, центральный вход и большое панорамное окно справа. Основные изменения коснулись отделки: левая часть фасада получила вертикальные деревянные панели, центральная зона стала темнее, а справа остались стекло, рейки и теплая подсветка по контуру крыши.

В этом варианте дом выглядит обновленным, но не превращается в другой проект. Участок перед фасадом почти не изменился: остались трава, неровная земля и естественная дорожка. Результат удобен для оценки именно фасада: материалов, света, входной зоны и сочетания дерева с темной отделкой.

Nano Banana сделала контрастный вариант. Левая часть фасада стала темной. Входная зона и правая часть с большим окном получили больше дерева, а подсветка появилась не только справа, но и на левом фронтоне. Дом выглядит более выразительно и ближе к вечерней визуализации.

Участок перед фасадом почти не изменился: остались трава, неровная земля и естественный подход к дому. Основное внимание здесь уходит на фасад — контраст темных панелей и дерева, теплую подсветку и более декоративную подачу.

Я взял семь помещений: кухню, ванную, прихожую, детскую, спальню, кабинет и гостиную. Все исходники были похожи на дом после черновой отделки: белые стены, бетонный пол, выведенные провода, большие окна с черными рамами и вид на лес.

Например, в гостиной уже есть основа, которую важно сохранить: высокие потолки, угловое панорамное остекление, черные оконные рамы, светлый пол и вид на лес. Мебели и декора нет, поэтому по исходнику удобно смотреть, как сервисы расставляют предметы, работают со светом и не ломают ли геометрию комнаты.

В итоговых вариантах почти во всех комнатах повторяются светлое дерево, молочные стены, черные детали, легкие шторы и теплый естественный свет. Благодаря этому помещения выглядят как части одного дома.

В кухне нейросети допускали больше всего ошибок. Главная проблема — они не всегда сохраняли форму комнаты. В исходнике было большое панорамное окно с черными рамами, но в некоторых генерациях оно становилось другим: появлялись новые секции, менялась высота перемычек или дорисовывался дополнительный проем сбоку. В результате интерьер уже не выглядел как переделка исходной комнаты. Скорее это была новая кухня, созданная по мотивам загруженного изображения.

Еще одна частая ошибка — лишние архитектурные элементы. Нейросеть могла добавить окно на стене, где его не было, расширить существующий проем или изменить остекление так, будто у комнаты другая конструкция.

В одной из генераций нейросеть поставила высокий шкаф прямо на фоне панорамного окна. Визуально такое решение может выглядеть аккуратно, но оно противоречит исходнику: вместо открытого остекления появляется глухой мебельный блок. К тому же панорамное окно было главным элементом комнаты, а шкаф закрывал часть света и менял смысл пространства. Это означало, что нейросеть распознает кухню как набор привычных предметов, но не всегда понимает, какие элементы в исходнике нужно сохранить.

В некоторых вариантах ошибка была сложнее: нейросеть не просто добавляла новый проем, а перестраивала все остекление. Менялись рамы, появлялись дополнительные секции, а исходное панорамное окно теряло прежние пропорции. Из-за этого переворачивалась вся логика комнаты. Кухонный гарнитур, остров и высокие шкафы начинали подстраиваться уже не под исходник, а под новую архитектуру, которую придумала сама модель.

После этих попыток я стал точнее формулировать запросы: просил сохранять форму окна, не добавлять новые проемы, не закрывать остекление шкафами, не менять стены и не переносить основные элементы комнаты. Такие ограничения не убирали ошибки полностью, но помогали получать результат ближе к исходнику.

В итоге нейросеть сохранила большое окно и сделала его главным элементом комнаты. Вдоль левой стены появились светлые шкафы и рабочая зона, справа — высокий блок с техникой, в центре — остров с барными стульями. Выглядит решение цельно, но для реального проекта этого мало. Кухню пришлось бы отдельно проверять по размерам, расположению мойки, плиты, розеток и проходов между мебелью.

Ванная получилась одной из самых показательных комнат. На исходнике уже были выводы под сантехнику и высокий узкий оконный проем. Нейросеть превратила черновое помещение в просторную ванную с душевой, овальной ванной, подвесной тумбой, круглыми зеркалами и деревянной мебелью.

По стилю она совпала с остальными комнатами, но именно здесь хорошо видно ограничение нейросетей: они предлагают визуальную идею, но не учитывают уклоны, гидроизоляцию, вентиляцию и реальные точки подключения.

В прихожей нейросеть сохранила свободный проход и добавила все, что обычно нужно у входа: шкаф, скамью, крючки, полку для обуви и консоль с зеркалом. Вместо пустого коридора с проводами получилось оформленное входное пространство.

Декора немного, поэтому помещение не выглядит перегруженным. Такой результат можно использовать как референс для оформления зоны хранения у входа.

Детская заметно отличается от остальных комнат, но не выбивается из общего стиля. Нейросеть добавила зеленую акцентную стену, кровать, рабочий стол у окна, стеллаж с игрушками и мягкую игровую зону с балдахином. Комната стала более живой, но осталась спокойной по цветам.

В этом варианте хорошо видно, как нейросеть добавляет помещению характер, не нарушая общую палитру дома.

Спальня. Отдельно я проверил, как Nano Banana и Intora работают с одним и тем же помещением. Для теста взял спальню — пустую комнату с большим окном, бетонным полом, белыми стенами и видом на лес.

На первый взгляд результаты похожи: нейросети добавили кровать с мягким изголовьем, ковер, прикроватную мебель, растение у окна, настенный декор и светлую палитру. Но Intora сделала спальню более оформленной. Здесь больше текстиля, декора и бытовых деталей: банкетка у изножья, настольные лампы, комод у стены. Комната выглядит более жилой, но при этом сохраняет общую логику исходника.

Nano Banana лучше сохранила ощущение пустой комнаты. Большое окно осталось главным элементом спальни, черные рамы не потерялись, а мебель не перекрыла вид на лес. Кровать стоит по центру, вокруг нее осталось достаточно свободного места. Комната выглядит спокойной и не перегруженной.

При этом нейросеть заметно сгладила исходник: бетонный пол стал визуально теплее, стены — чище, свет — мягче. Получилась не смелая интерьерная идея, а аккуратная базовая визуализация, которую удобно использовать как референс по расстановке и цветам.

В кабинете нейросеть поставила рабочий стол у окна, добавила стеллажи с подсветкой, мягкое кресло и несколько спокойных деталей.

Из пустой комнаты получилось светлое пространство с местом для работы и чтения. Но результат требует проверки: где будут расположены розетки, удобно ли сидеть за столом, хватит ли места для техники и хранения документов.

В гостиной нейросеть разделила пространство на место для отдыха и обеденную зону. У правой стены появились диван с журнальным столом, ближе к окнам — стол со стульями. Угловое панорамное остекление осталось главным акцентом комнаты.

По стилю гостиная хорошо продолжает остальные помещения: здесь повторяются светлые ткани, дерево, черные линии рам и мягкий теплый свет.

Здесь задача стала сложнее: нейросети нужно было работать не с одной плоскостью, а со всем пространством перед домом. Требовалось связать фасад, дорожки, растения, свет, камень, террасу и возможные зоны отдыха так, чтобы участок не выглядел случайным набором красивых деталей.

Для теста я использовал тот же дом и несколько направлений:

1. Минимализм.
2. Скандинавский стиль.
3. Современный стиль.
4. Прованс.
5. Альпийский сад.

Первые три варианта хорошо сочетаются с исходной архитектурой. Прованс и альпийский стиль я оставил как проверку на несовместимость. Было интересно посмотреть, что сделает нейросеть, если попросить ее наложить на современный дом стиль, который ему не очень подходит.

В минималистичном варианте участок стал более строгим. Нейросеть расчистила пространство перед домом, добавила прямую дорожку из крупных плит, ровный газон, отдельные камни и низкие злаки. Посадок немного, поэтому фасад остается главным элементом кадра.

Этот результат хорошо совпадает с архитектурой дома. Простая дорожка, открытый газон и точечное озеленение поддерживают светлые стены, темную крышу, большое остекление и деревянную входную зону. Но минималистичный участок выглядел бы просто только на визуализации. В реальности его пришлось бы проверять по уклонам, водоотведению, качеству газона и сложности ухода за растениями.

В скандинавском варианте участок стал ближе к природе. Нейросеть заменила прямую дорожку на каменные плиты, добавила валуны, мох, низкие кустарники, хвойные растения и небольшой водоем справа. Территория стала ближе к лесному окружению, но дом не потерялся среди растений и камня.

Этот результат хорошо сочетается с исходной архитектурой: камень, хвойные, трава и мягкий свет поддерживают современный фасад и не спорят с большим остеклением. В отличие от минимализма в скандинавском варианте больше естественности и фактуры, но участок все еще не выглядит перегруженным.

В современном варианте нейросеть сильнее изменила оформление участка. Перед домом появилась зона отдыха: настил, диван, кресла, прямоугольный очаг, встроенная подсветка, декоративные посадки и вода у края площадки. Территория стала частью жизни дома, а не просто дорожкой к входу.

Результат сочетается с фасадом лучше, чем декоративные направления. В нем повторяются прямые линии, дерево, темные элементы, стекло и теплый свет. Но именно здесь больше всего вопросов к практичности. Зона отдыха полностью открыта — над диваном, креслами и очагом нет навеса, — поэтому в дождливую погоду пользоваться ею будет сложно. Еще нужно проверять размеры площадки, безопасность очага, водоотведение, простоту ухода за растениями и удобство проходов.

В варианте с провансом нейросеть добавила лаванду и теплую южную палитру. Также на рисунке оказались гравий, оливковое дерево, керамические горшки, скамейка. Сам участок выглядит цельно, но плохо сочетается с исходным домом. Ландшафт уводит образ в сторону южного загородного сада, а фасад остается современным — с большим стеклянным проемом, темной крышей и четкими линиями.

Проблема не в отдельных деталях, а в несовпадении стиля и архитектуры. Прованс обычно лучше смотрится рядом с другими домами — с мягкой штукатуркой, ставнями, черепицей, низкими окнами и более традиционной формой здания. В этом эксперименте результат интересен как проверка на контраст, но не как рабочее направление для такого дома.

В альпийском варианте нейросеть добавила много камня, хвойные растения, горные сосны. А еще — неровную дорожку, водный элемент, подпорные стенки и скамью. Участок стал выразительным, но слишком активным для этого фасада.

Здесь снова возникает конфликт между стилем и исходником. Альпийский сад лучше сочетается с домами из камня и дерева, с более массивной крышей и другой пластикой фасада. Рядом с совфременным домом, большим остеклением и ровными плоскостями такой ландшафт воспринимается как отдельная декорация. Он не продолжает архитектуру, а спорит с ней.

Чтобы ответить на этот вопрос, я проанализировал, какие ошибки допускал ИИ. Чаще всего они были связаны не с отдельными предметами, а с тем, как нейросеть собирает участок целиком. Она может красиво расставить растения, дорожки, камни, свет и зоны отдыха, но не всегда проверяет, насколько все это сочетается с домом и подходит для реального использования.

Например, в одном варианте участок получился слишком парадным. Нейросеть добавила фонтан, скульптуры львов, высокие фонари, мраморные поверхности, крупные вазоны, колонны и почти дворцовую симметрию. Дом при этом остался современным, с большим остеклением и лаконичной формой. Из-за этого ландшафт выглядит чужеродно: он спорит с архитектурой и превращает двор в декоративную сцену.

В другом варианте нейросеть перегрузила участок растениями. Цветы, кустарники, злаки и вьющиеся растения заняли почти все пространство перед домом. Фасад стал хуже читаться, вход потерялся среди зелени, а уход за таким садом в реальности был бы сложным. Это хороший пример того, как нейросеть делает изображение насыщенным, но забывает про проходы, обслуживание и баланс между домом и посадками.

Еще одна ошибка — смешение разных садовых направлений. В одном варианте рядом оказались элементы японского сада и английского цветника: гравийные узоры, фонарь, камни, стриженые кусты, розы, лаванда и пышные цветущие посадки. По отдельности эти детали могут выглядеть уместно, но вместе создают ощущение случайной подборки идей.

Отдельно я сравнил, как разные сервисы работают с одной и той же сценой. Для этого взял исходный участок и дал нейросетям короткий запрос: «Благоустроенный участок: ровный зеленый газон, прямая дорожка из крупных серых плит к входу, узкая полоса гравия вдоль фасада, чисто, минимализм». Такой тест хорошо показывает, как нейросеть ведет себя при минимуме вводных данных.

Intora сделала чистый и прямолинейный вариант. Перед домом появились ровный газон, по центру — прямая дорожка из крупных плит, вдоль фасада — светлая гравийная полоса. Лишних растений и декоративных элементов почти нет, поэтому результат ближе всего к исходному запросу.

При этом картинка выглядит слишком стерильно. Газон получился почти идеально ровным, а участок вокруг дома — слишком пустым. Такой вариант хорошо показывает базовую схему благоустройства, но в реальности ему не хватает переходов между домом, газоном и дорожкой: низких посадок, естественных краев и более живой фактуры.

Nano Banana сохранила минималистичную идею, но сделала участок более естественным. Дорожка тоже ведет прямо к входу, газон остался главным покрытием, а вдоль фасада появилась гравийная зона. Плиты выглядят не такими идеальными, а участок не кажется пустым: по краям есть немного зелени и камней.

Этот вариант лучше балансирует между чистым запросом и живым местом. Нейросеть не стала добавлять сложный декор, но немного смягчила картинку. Из спорного: дорожка стала шире и визуально тяжелее, чем можно было ожидать по запросу, а газон все равно выглядит слишком ровным для участка у леса.

Лучше всего у нейросетей получилось следующее.

Быстро задавать общий стиль. По одному исходнику можно получить несколько вариантов: более строгий, теплый, минималистичный, природный или декоративный. Это удобно на раннем этапе, когда еще непонятно, в каком направлении двигаться.

Подбирать материалы и цветовые сочетания. В интерьерах хорошо считывались светлое дерево, молочные стены, черные детали, мягкий текстиль и теплый свет. На фасадах нейросети быстро демонстрировали разницу между светлой отделкой, темными панелями, деревом и металлическими элементами.

Показывать атмосферу будущего дома. Особенно это заметно в спальне, гостиной, на фасаде с подсветкой и в вариантах ландшафта. Нейросеть быстро делает изображение более живым: добавляет свет, зелень, мебель, текстиль и ощущение готового пространства.

Собирать референсы для обсуждения. Такие изображения удобно показывать дизайнеру, архитектору или подрядчику. По ним проще объяснить, какие материалы нравятся, какой свет ожидается, насколько открытым должен быть участок и какие стили точно не подходят.

Сравнивать несколько решений на одном исходнике. Самыми полезными оказались тесты, где один и тот же дом или комнату я прогонял через разные сервисы. Так видно, какая нейросеть точнее сохраняет исходник, какая больше додумывает детали, а какая уходит в эффектную визуализацию.

Находить не только удачные идеи, но и ошибки. Спорные генерации тоже оказались полезными. Они показали, где нейросеть меняет окна, перегружает участок, смешивает стили или предлагает красивое, но непрактичное решение.