Einleitung

In diesem Projekt wurden 27 Gebäude als interaktive 3D-Modelle erstellt — ausschließlich durch Textanweisungen an ein KI-Sprachmodell

Ein neuronales Netzwerk, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und Sprache verstehen und erzeugen kann. Es verarbeitet keine Bilder, sondern nur Zeichenfolgen (Tokens).

Das hier verwendete Modell ist Claude von Anthropic.

Dieses Dokument erklärt transparent, wie eine KI zu geometrischen Entscheidungen kommt, obwohl sie weder sieht noch räumlich denkt.

Woher kommt das Wissen?

Architektonisches Vorwissen

Ein Sprachmodell hat während seines Trainings Milliarden von Texten verarbeitet — darunter Architekturbeschreibungen, Bauanleitungen, Wikipedia-Artikel, Geometrie-Lehrbücher und Programmier-Tutorials. Daraus entsteht kein Bild eines Gebäudes, sondern ein statistisches Muster

Das Modell speichert keine Fakten als Datenbank, sondern als Wahrscheinlichkeitsverteilungen: „Nach dem Wort Satteldach kommen oft Wörter wie Giebel, First, Neigung, Sparren." Aus diesen Kookkurrenzen

Das gemeinsame Auftreten von Wörtern in Texten. Wenn „Satteldach" immer wieder zusammen mit „Giebel", „First" und „Sparren" vorkommt, lernt das Modell eine statistische Verbindung zwischen diesen Begriffen. So entsteht implizites Wissen über Zusammenhänge, ohne dass die Bedeutung explizit gespeichert wird.

• „Ein Einfamilienhaus hat typischerweise 2 Stockwerke, ein Satteldach, Fenster und eine Haustür."
• „Ein Iglu ist halbkugelförmig. Die Inuit bauen einen Tunneleingang."
• „Der Eiffelturm hat 4 geschwungene Beine, die sich nach oben verjüngen, 3 Plattformen, und eine Antenne."

Geometrische Abstraktion

Der zentrale kognitive Schritt ist die Übersetzung von architektonischem Sprachwissen in geometrische Formen. Dabei nutzt die KI ein implizites Regelwerk:

Der Erzeugungsprozess

Von der Sprache zum 3D-Code

Wenn der Prompt „Erstelle eine gotische Kirche" lautet, durchläuft die KI folgende implizite Schritte:

Dekomposition: Gebäude in Teile zerlegen

Die KI zerlegt jedes Gebäude in eine Hierarchie von Bestandteilen. Dies entspricht dem architektonischen Prinzip der Baukörpergliederung

Die Zerlegung eines Gebäudes in seine volumetrischen Hauptkörper. Jeder Baukörper wird separat modelliert und dann räumlich korrekt angeordnet. Beispiel: Ein Haus = Grundkörper + Dachkörper + Anbau.

// Dekomposition einer gotischen Kirche:
// 1. Hauptschiff (langer Quader)
// 2. Seitenschiffe (2 niedrigere Quader, links/rechts)
// 3. Dach über Hauptschiff (Dreiecks-Extrusion)
// 4. Glockenturm (hoher Quader, vorne)
// 5. Turmspitze (Kegel, 4 Segmente = Pyramide)
// 6. Rosettenfenster (Kreis + Speichen)
// 7. Strebepfeiler (schmale Quader, außen)
// 8. Spitzbogenfenster (Rechteck + Dreieck)
// 9. Kreuz (2 gekreuzte Quader)
// 10. Portal (Ebene mit dunklem Material)

Diese Zerlegung basiert auf textuellem Wissen über gotische Architektur: Der Begriff „Gotik" ist im Trainingskorpus

Die Gesamtheit aller Texte, mit denen ein Sprachmodell trainiert wurde. Bei großen Modellen umfasst dies Milliarden von Webseiten, Büchern, Artikeln und Code-Repositories. Das Modell lernt daraus statistische Muster, speichert aber keine einzelnen Texte wörtlich.

Parametrischer Aufbau

Jedes Gebäude beginnt mit einem Parameterobjekt

Alle Maße werden als benannte Variablen definiert (Breite, Höhe, Stockwerke, Dachneigung etc.). Ändert man einen Parameter, passen sich alle abhängigen Teile automatisch an. Das ermöglicht schnelle Variationen.

const p = {
  w: 6,          // Breite in Welteinheiten
  d: 5,          // Tiefe
  floorH: 2.8,   // Stockwerkshöhe
  roofH: 2.2,    // Dachhöhe
  floors: 2      // Anzahl Stockwerke
};
const h = p.floorH * p.floors; // Gesamthöhe berechnet sich

Die KI wählt diese Parameter auf Basis von proportionalem Wissen: Ein Stockwerk ist typischerweise ~2,8 m hoch, ein Satteldach hat eine Neigung von ca. 35–45°, eine Haustür ist ~2,1 m hoch und ~1,0 m breit. Dieses Wissen stammt aus Baubeschreibungen und Normen im Trainingskorpus.

Geometrische Primitiven als Vokabular

Die KI hat ein begrenztes „Vokabular" an Grundformen. Jedes noch so komplexe Gebäude wird aus Kombinationen dieser Primitiven

Einfache Grundkörper, die als Bausteine für komplexere Formen dienen. In Three.js: Box, Sphere, Cylinder, Cone, Torus, Plane, Ring, Circle, sowie ExtrudeGeometry für beliebige 2D-Profile.

Strategien je Gebäudetyp

Obwohl das Grundprinzip immer gleich ist (Primitive kombinieren), ergeben sich je nach Gebäudetyp unterschiedliche Strategien:

1. Einfache direkte Platzierung

Für Hundehütte und Iglu: 2–3 Primitive werden direkt positioniert. Keine Schleifen, keine komplexe Logik. Das Wissen „Hundehütte = Kasten + Dach + Loch" reicht.

// Hundehütte: 3 Teile
body  = Box(1.6, 1.0, 1.8)   // Kasten
roof  = Extrude(dreieck)        // Satteldach
door  = Circle(0.35)           // Rundes Loch

2. Repetitive Muster mit Schleifen

Wohnhäuser und Wolkenkratzer bestehen aus sich wiederholenden Elementen. Hier erzeugt eine For-Schleife

Eine Kontrollstruktur, die einen Codeblock wiederholt ausführt. Ideal für Stockwerke, Fensterreihen, Säulen. for (let f = 0; f < floors; f++) erzeugt ein Element pro Stockwerk.

for (let f = 0; f < p.floors; f++) {
  const y = f * p.floorH + p.floorH * 0.55;
  for (let wx = 0; wx < 3; wx++) {
    // Fenster in regelmäßigem Raster
    addWindow(x, y, z);
    // Balkon ab 1. OG
    if (f > 0) addBalcony(x, f * p.floorH);
  }
}

3. Trigonometrische Anordnung

Runde Strukturen wie das Stadion, das Kolosseum oder Burgtürme nutzen Trigonometrie

Sinus und Cosinus berechnen Punkte auf einem Kreis. x = cos(winkel) * radius und z = sin(winkel) * radius platzieren Objekte gleichmäßig im Kreis — ideal für Säulenreihen, Zinnen, Balkon-Pfosten oder Stadion-Tribünen.

for (let a = 0; a < segments; a++) {
  const angle = (a / segments) * Math.PI * 2;
  const x = Math.cos(angle) * radius;
  const z = Math.sin(angle) * radius;
  // Säule/Pfeiler an dieser Position
  placePillar(x, z);
}

4. Wahrzeichen als Sonderfälle

Jedes Wahrzeichen erforderte eine individuelle Strategie:

Gegenüberstellung: Mensch vs. KI

Wie würde ein Mensch vorgehen, um den Eiffelturm oder die Oper als 3D-Modell zu erstellen? Und wie hat die KI es gemacht? Die Unterschiede sind grundlegend — und erhellend.

Am Beispiel: Eiffelturm

Am Beispiel: Sydney Opera House

Was heißt das?

Der Kernunterschied

Der Mensch arbeitet visuell-iterativ: Er sieht ein Bild, modelliert, schaut ob es stimmt, korrigiert. Die KI arbeitet sprachlich-generativ: Sie erzeugt Code aus Sprachmustern, ohne das Ergebnis je zu sehen. Der Mensch im Dialog übernimmt die Rolle der „Augen" und steuert nach.

Grenzen & Reflexion

Was die KI gut kann

• Geometrische Grundkörper korrekt parametrisieren und positionieren
• Architektonische Proportionen aus Textwissen ableiten
• Repetitive Muster effizient durch Schleifen erzeugen
• Mathematische Funktionen (Trigonometrie, Exponentialfunktionen) für organische Formen einsetzen

Was die KI nicht kann

• Visuell prüfen: Die KI sieht das Ergebnis nie. Sie kann nicht erkennen, ob etwas „gut aussieht" oder ob ein Fenster falsch positioniert ist.
• Echte Architektur: Die Modelle sind Karikaturen — erkennbar, aber nicht maßstabsgetreu oder bauphysikalisch korrekt.
• Feinste Details: Ornamente, Texturen, realistische Materialien und Lichtbrechung sind mit diesem Ansatz kaum möglich.
• Organische Formen: Die Segeldächer der Oper oder die Eiffelturm-Beine sind Annäherungen — eine Bildhauerin wäre präziser.

Der Dialog: Mensch und KI

Die Gebäude entstanden nicht in einem einzigen Prompt, sondern in einem iterativen Dialog über mehrere Runden:

1. Runde 1 — Grundstruktur
   Prompt: „Erstelle eine Galerie mit 7 Gebäuden von einfach bis komplex."
   Ergebnis: 7 Gebäude (Hundehütte bis Wolkenkratzer), Galerie-UI mit Overlay-Viewer.
2. Runde 2 — Erweiterung
   Prompt: „6 weitere komplexe Gebäude + 8 berühmte Wahrzeichen."
   Ergebnis: 14 neue Gebäude. Hier musste die KI für jedes Wahrzeichen eine individuelle geometrische Strategie finden.
3. Runde 3 — Korrektur & Spezialisierung
   Prompt: „Der Eiffelturm ist eine Katastrophe. Erstelle 6 skandinavische Häuser."
   Ergebnis: Eiffelturm komplett neu (Exponentialkurve statt starre Boxen), 6 detaillierte moderne Häuser.
4. Runde 4 — Redesign
   Prompt: „Landing Page, Galerie mit Grundrissen aufteilen, Stadtbaukasten erstellen."
   Ergebnis: 3 separate Seiten, komplette Umgestaltung des visuellen Designs.
5. Runde 5 — Reflexion
   Prompt: „Erkläre, wie du vorgegangen bist."
   Ergebnis: Dieses Dokument.