Oltre il tratto: tra apprendimento stilistico e generazione controllata con Stable Diffusion

L’articolo propone una sperimentazione sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa per la trasposizione stilistica nel disegno architettonico, indagando le potenzialità dei modelli diffusion-based nell’apprendimento di linguaggi grafici autoriali. Attraverso un protocollo basato sul finetuning di Stable Diffusion 1.5 mediante DreamBooth, sono stati addestrati tre modelli distinti su dataset visivi dedicati a Paolo Portoghesi, Ludwig Mies van der Rohe e Le Corbusier. I disegni selezionati hanno consentito di trasmettere al modello un codice stilistico puro, basato su tratti, sintassi compositiva e geometria grafica. La generazione controllata è stata effettuata tramite pipeline nodale in ComfyUI, con l’integrazione di ControlNet per la gestione strutturale. L’analisi qualitativa degli output ha evidenziato comportamenti generativi coerenti ma non imitativi: amplificazione decorativa per Portoghesi, rarefazione geometrica per Mies, variazione plastico-cromatica per Le Corbusier. I risultati dimostrano come l’AI possa operare non solo come strumento esecutivo, ma come agente critico e interpretativo capace di restituire strutture latenti dello stile architettonico. La ricerca apre prospettive metodologiche e applicative per la costruzione di repertori digitali, strumenti didattici e forme inedite di rappresentazione computazionale.