Resumen:Este estudio investiga cómo los sistemas generativos de IA interpretan la inteligencia arquitectónica integrada en forma vernácula. Utilizando la torre de palomas iraní como caso de estudio, la investigación prueba tres modelos de difusión, Midjourney v6, DALL-E 3 y DreamStudio basados en Stable Diffusion XL (SDXL), en tres etapas rápidas: referencial, adaptativa y especulativa. Un marco de evaluación de cinco criterios evalúa cómo cada sistema reconstruye la tipología, la materialidad, el entorno, el realismo y la especificidad cultural. Los resultados muestran que la IA reproduce de manera confiable patrones geométricos pero malinterpreta el razonamiento material y climático. Las imágenes de referencia mejoran el realismo pero limitan la creatividad, mientras que la ausencia de referencias genera resultados inventivos pero culturalmente ambiguos. Los hallazgos definen un límite entre el parecido visual y el razonamiento arquitectónico, posicionando el razonamiento vernáculo computacional como un marco para analizar cómo la IA percibe, distorsiona y reimagina la inteligencia de diseño tradicional.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 4 de enero de 2026.
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