了解

AI 渲染与传统渲染

从 3D 模型生成写真图像的两种根本不同方法。下面说明它们的区别——以及何时适合你的工作流。

作者：Joshua Kenyon审阅于 2026年7月26日

传统渲染使用光栅化、光线追踪或两者结合，根据场景几何、材质、相机和灯光计算图像。生成式 AI 渲染则基于学习到的视觉模式合成图像，由模型视口和其他指令引导。输出可能相似，但过程及其可靠性不同。

在 2026 年，了解哪种方法适合何种情形是建筑师在选择渲染工作流前最实用的知识。

传统渲染的工作原理

基于物理的渲染器追踪场景中的光线路径并评估相机、材质与照明设置。这为作者提供了对反射、间接照明等光学效果的显式控制，但结果仍是基于场景数据和渲染设置的模拟。

如 V-Ray、Lumion、D5 Render 和 Enscape 等工具通常需要准备好的 3D 场景：材质、相机、灯光和可放置的资源。完成一张图像的时间随应用、场景复杂度、输出设置、硬件及已有准备工作量差异很大。

AI 渲染的工作原理

许多现有图像生成器使用扩散过程，迭代地将噪声或潜在表示转换为图像。文本、模型视口、边缘、深度或参考图像可引导该过程。模型合成的是一张合理的图像，而不是计算物理模拟的场景。

像 ControlNet 这样的结构条件方法可以用边缘、深度或分割引导扩散模型，尽管各商业提供者使用各自的管线。Maquete 的典型静帧在云端约 30 秒完成。结果仍具有概率性，提交前应与源模型核对。

真实的 AI 渲染输入与输出示例

该示例展示了实用的 AI 工作流：将 SketchUp 视口变为演示用图像，而无需单独构建光线追踪场景。它并非与 V-Ray、Lumion 或 D5 的可视化对比测试。

可使用该对比判断构图和可见设计连续性。它不能证明物理光照准确性或尺寸精确性；图纸和模型仍为权威。

主要技术来源

Latent Diffusion Models ControlNet — ICCV 2023 V-Ray — physically based rendering

实用差异

速度 — 云端 AI 可以缩短从视口到首张演示图的路径。已准备好的实时或光线追踪场景也可能快速渲染，所以比对时应考虑总的设置与修订时间，而非单次渲染计时。
硬件 — 云端 AI 将计算迁移到服务端，仅需网络连接。传统工具本地运行或通过渲染农场，可能需要兼容的 GPU、CPU 与操作系统。
可预测性 — 传统渲染评估显式场景数据，通常更可重复。生成式 AI 具有概率性，不同尝试或模型版本间可能有差异。
资源库 — 传统工作流放置显式 3D 资源。AI 可合成上下文内容，减少设置但也可能添加或更改需要核查的元素。
场景设置 — 传统工作流暴露更多场景控制。AI 工作流可从视口和较少的说明开始，但材质与设计假设仍需核对。
几何一致性 — 传统渲染遵循提供的场景。AI 的一致性因输入与工具而异；交付前请对开口、相机、固定家具与比例进行比较。

常见问题

What is the difference between AI rendering and traditional rendering?+

Traditional rendering calculates an image from an explicit 3D scene using rasterisation, ray tracing or both. Generative AI synthesises an image from learned patterns, guided by inputs such as a model viewport, text or references. AI is usually less repeatable and is not a physical-light simulation.

Is AI rendering as good as V-Ray?+

They solve different problems. AI can produce a persuasive presentation image quickly, while V-Ray offers explicit scene control and physically based rendering. Compare the result for your own project and review geometry, materials and lighting rather than assuming visual equivalence.

How long does traditional rendering take compared to AI?+

There is no universal timing comparison: traditional render time depends on the prepared scene, hardware and output settings, while AI time depends on the provider and service load. Maquete’s typical 4K still completes in about 30 seconds; include scene setup and revisions when comparing workflows.

Do I need a GPU for AI rendering?+

You do not need a local rendering GPU for a cloud service such as Maquete; processing happens on the provider’s infrastructure. Traditional renderers may use a local CPU or compatible GPU, or a remote render farm, depending on the application.

何时使用 AI 渲染

快速迭代：在设计开发反馈周期中，客户需要看到空间发展，而你需要在每次重大决策后而非预定间隔进行渲染。30 秒的周转让持续可视化沟通变得可行。

客户反馈图：当速度和可访问性比物理模拟光照或完全场景控制更重要时，AI 非常有用。基于浏览器的工具也允许 Mac 与低配笔记本用户在不购买本地工作站的情况下渲染，前提是云服务与网络连接可用。

何时使用传统渲染

物理复杂情境：焦散（穿过玻璃或水的光）、复杂几何中的多次反弹反射、需正确大气尺度的大型外景等场景需要物理模拟，这些是 AI 渲染近似而非计算的。

可重复性：存档场景、资源、渲染器版本与设置为传统工作流提供了更明确的重现路径。软件、资源、驱动或硬件的变化仍可能影响结果。AI 输出也依赖提供者的模型版本。

有既定 V-Ray 或 Lumion 工作流并配备专用渲染硬件的工作室，可能会发现 AI 渲染在其特定输出质量上的边际收益不足以改变工作流。各工具适用于不同类型的实践。

可以同时使用两者吗？

可以。工作室可在快速设计开发图像时使用 AI，而在需要明确场景控制、可重复性或物理模拟效果的最终图像时使用传统渲染。有用的边界取决于项目，而非一概而论哪种方法总是优胜。