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L’Ombre du Géant : 4 Révélations sur l’Univers Fantasmagorique de Piranèse (et son Double Numérique)

L’Ombre du Géant : 4 Révélations sur l’Univers Fantasmagorique de Piranèse (et son Double Numérique)

1. Introduction : Le vertige de la pierre

Face aux plaques de cuivre de Giovanni Battista Piranèse, le regard ne se contente pas d’observer ; il subit une véritable hallucination architecturale. Un malaise oppressant se dispute à un émerveillement sacré devant ces structures dont la démesure semble insulter les lois de la physique. Pourquoi ces ruines, figées dans une dyschronie éternelle, nous semblent-elles plus vibrantes, plus habitées que nos métropoles contemporaines ? Piranèse n’était pas un simple topographe de Rome ; il était le premier visionnaire du Sublime, érigeant des monuments qui sont autant de cénotaphes à la gloire et à la chute de l’ambition humaine.

Sources images Piranese = Wikipedia, images colorisées et interprétées en IA.

D:\LAURENT\Downloads\piranese\1533px-Piranesi-17019.jpg

D:\LAURENT\Downloads\piranese\ComfyUI_00196_.png

2. Le Gigantisme Oppressant : L’homme réduit à l’insignifiance

L’univers piranésien repose sur une hypertrophie monumentale où le rapport d’échelle devient une agression métaphysique. Dans la reconstitution de la Via Appia (Source Antichina_piranese.jpg), nous sommes confrontés à une forme d’horror vacui : la pierre est si dense, si saturée de détails et de symboles, qu’elle devient suffocante.

L’artiste manipule la perspective pour écraser le spectateur. Les minuscules figures humaines, ces « punti » perdus au pied d’arches cyclopéennes, ne sont pas là pour animer l’espace, mais pour souligner notre finitude. Comme l’indique la mise en scène théâtrale de la « Scenographia Insulae Tiberinae », l’espace est une scène de tragédie où l’individu est nié par l’éternité du granit. C’est ici que naît le « Sublime » : dans cette tension insoutenable entre la terreur de notre propre insignifiance et la beauté transcendante de ce qui nous survit.

3. Les « Carceri » : Une architecture mentale de l’impossible

Les Carceri d’Invenzione ne sont pas des prisons de chair, mais des métaphores labyrinthiques de la psyché. Ces espaces (Source 960px-Piranesi01.jpg) rejettent toute logique structurelle au profit d’un dédale intérieur :

  • Des chaînes massives et des poulies cyclopéennes suggérant un châtiment sans fin.
  • Une régression infinie d’escaliers menant vers des paliers vides ou des abîmes de pierre.
  • Des machines ambiguës, hybrides entre l’engin de chantier et l’instrument de torture, évoquant une industrie du désespoir.

Le maniement du chiaroscuro atteint ici une intensité chirurgicale. Cependant, lorsque l’intelligence artificielle s’empare de ces ombres (Source ComfyUI_00197_.png), elle opère une métamorphose troublante : en adoucissant les fumées et les vapeurs, l’algorithme transforme la rigueur de la gravure en un rêve vaporeux. La prison devient moins une construction littérale qu’une émanation de l’inconscient, confirmant que l’esprit est un cachot bien plus vaste que n’importe quelle cellule de pierre.

4. Ruines Vivantes : La profanation du sacré par le trivial

Piranèse capture le paradoxe d’une Rome où la transcendance des temples côtoie la fange du quotidien. Dans la « Veduta del Tempio detto della Concordia », le contraste est brutal. Des bêtes de somme s’abreuvent et du linge sèche à l’ombre de colonnes millénaires.

Cette vision n’est pas pittoresque ; elle est une leçon d’entropie. En montrant la vie banale s’installer dans les carcasses du glorieux, Piranèse illustre l’érosion irrémédiable de l’histoire. Les vestiges de la civilisation ne sont plus des sanctuaires, mais des abris de fortune. C’est la profanation ultime : le temps réduit les symboles de l’absolu à de simples décors pour la routine humaine, transformant la splendeur passée en une commodité dégradée.

D:\LAURENT\Downloads\piranese\1558px-Piranesi-17012.jpg

D:\LAURENT\Downloads\piranese\ComfyUI_00186_.png D:\LAURENT\Downloads\piranese\ComfyUI_00187_.png D:\LAURENT\Downloads\piranese\ComfyUI_00188_.png D:\LAURENT\Downloads\piranese\ComfyUI_00189_.png

5. La Métamorphose Numérique : Spectres chromatiques et chair de pierre

La confrontation entre la gravure originale et son double numérique (Sources ComfyUI_00180_.png, ComfyUI_00198_.png) révèle une tension esthétique majeure. Là où Piranèse impose une précision de trait presque tranchante, l’IA introduit une painterliness algorithmique qui altère la nature même de l’œuvre.

L’ajout de la couleur ne se contente pas d’« humaniser » la scène ; il engendre des fantômes chromatiques. Des lueurs rouges et vertes anachroniques, semblables à des néons spectraux, surgissent des profondeurs des prisons. La pierre, sous l’effet des algorithmes, perd sa granularité minérale pour acquérir une texture presque charnelle, parfois calcinée. Si la couleur apporte une lumière atmosphérique séduisante, elle risque de dissoudre la terreur primordiale du noir et blanc. L’IA transforme le cauchemar architectural en une fantasmagorie organique, déplaçant le curseur de la rigueur historique vers une onirisme parfois trop « joli » pour être véritablement piranésien.

C:\Users\LAURENT\AppData\Local\Microsoft\Windows\INetCache\Content.Word\ComfyUI_00199_.png

6. Conclusion : Une question pour l’avenir

Piranèse fut le premier à comprendre que l’architecture la plus durable est celle de nos hantises. Aujourd’hui, alors que nous bâtissons des cités virtuelles infinies, nous ne faisons que prolonger ses Carceri. Sommes-nous en train de créer de nouvelles prisons numériques, plus vastes et plus trompeuses que celles du XVIIIe siècle ?

L’architecture de Piranèse n’est pas faite de pierre, mais de la substance même de nos rêves.

splatting

Gaussian Splatting: A High-Quality 3D Scene Representation

Creating a Gaussian Splatting workflow

Gaussian Splatting is a novel 3D scene representation technique that’s revolutionizing novel view synthesis (creating new camera viewpoints of 3D scenes). It emerged as a state-of-the-art alternative to Neural Radiance Fields (NeRFs) in 2023.

Core Concept

Instead of representing scenes with neural networks (like NeRFs) or explicit meshes, Gaussian Splatting represents scenes as millions of tiny 3D Gaussian « blobs » that can be efficiently rendered using a technique called « splatting. »

The technique represents a significant shift from implicit neural representations back toward explicit, differentiable graphics primitives, but with modern optimization techniques that achieve unprecedented quality and speed.

D:\LAURENT\Downloads\splat-image (5).png

Step one

Choosing the platform : NerfStudio https://docs.nerf.studio/

Nerfstudio: A Framework for Neural Radiance Field (NeRF) Development

Nerfstudio is an open-source, modular framework designed to make Neural Radiance Field (NeRF) research and development more accessible, organized, and collaborative. Think of it as « PyTorch Lightning for NeRFs » or « Hugging Face for 3D reconstruction. »

Training is working as this:

  • ns-train nerfacto –data data/processed
  • ns-train instant-ngp –data data/processed # faster
  • ns-train gaussian-splatting –data data/processed # real-time rendering

Installation: Mandatory Prerequisites

Before running the script, you must install these three tools. Without them, the script will fail 100% during compilation.

Visual Studio Build Tools (The C++ Compiler)

Download and install « Visual Studio Build Tools 2022″ (free from Microsoft).

Crucial: During installation, check the box for « Desktop Development with C++ ». This installs the MSVC compiler needed to turn code into an application.

Miniconda (The Python Manager)

Install Miniconda for Windows (Python 3.x).

Check the option « Add Miniconda to my PATH environment variable » (even if it’s red-warned, it’s simpler for automation here), or use the « Anaconda Prompt » to run the script.

Git

Install Git for Windows if not already done. Here’s the link: https://git-scm.com/download/win

Using Gemini to create a dedicated installer

A few attempts were necessary to have the final intall.bat script

Launching the process

Use Anaconda Powershell to star the process

To work from a video file the command is

ns-process-data video –data C:\Splat\test.mp4 –output-dir C:\Splat\my_project

Create the 3D

ns-train splatfacto –data C:\Splat\ my_project

Important verification (FFmpeg)

ffmpeg –version

conda install -c conda-forge ffmpeg –y

Using Gemini to create a launcher

Gemini is used to create a launcher to replace the command line by buttons.

10 attempts have been necessary to have the final version. Make your own depending on your computer.

Step 2 : computing

First choose the photo set or video.

First is copies the photos or extract photos from the video

Then the COLMAP process starts, it can take a while

COLMAP (COLMAP) is a general-purpose Structure-from-Motion (SfM) and Multi-View Stereo (MVS) pipeline. It’s the de facto standard for extracting 3D information from 2D images and is crucial for most NeRF and Gaussian Splatting workflows.

What Problem Does It Solve?

Given: A set of unordered 2D images of a scene
Produces: Camera poses + 3D point cloud + intrinsic parameters
Essentially: It figures out where each photo was taken from and what the 3D scene looks like

The Three-Stage Pipeline

Stage 1: Feature Extraction & Matching

Feature Detection

  • Extracts distinctive points (keypoints) from each image
  • Uses algorithms like SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) or SuperPoint
  • Each keypoint has a descriptor (fingerprint) for matching

Without COLMAP (or similar SfM), NeRF and Gaussian Splatting have no idea:

  • Where the camera was for each photo
  • What the camera’s lens properties were
  • Initial 3D structure of the scene

COLMAP provides the foundational 3D understanding that neural methods then refine and complete. It’s the bridge between 2D images and 3D neural representations.

The process is computationally expensive but necessary for high-quality results. Recent advances aim to reduce this dependency (like learning SfM end-to-end), but COLMAP remains the gold standard for photogrammetry-based 3D reconstruction.

Step 2 : Then the training starts

The web interface opens

The interface allows to play with quality and duration

Gaussian Splatting Training Process (Short Version)

Training transforms a sparse 3D point cloud into millions of optimized Gaussian « blobs »:

  1. Start: Take COLMAP’s sparse point cloud (camera poses + initial points)
  2. Initialize: Convert each 3D point into a Gaussian with position, color, opacity, and initial size/orientation
  3. Iterative Optimization (repeat 7,000-30,000 times):
    • Project: « Splat » all Gaussians onto 2D image planes
    • Render: Alpha-blend them into synthetic images
    • Compare: Calculate loss vs. ground truth photos
    • Backpropagate: Update Gaussian parameters (position, color, opacity, shape)
    • Adapt: Clone Gaussians in detailed areas, prune transparent ones
  4. Result: A set of Gaussians that render photorealistic novel views at 100+ FPS

Key insight: Each Gaussian learns to represent a small patch of surface/volume, optimizing position, shape, color, and transparency to match all training views simultaneously.

The web interface shows this :

Exporting the PLY

The interface helps the export process

ns-export gaussian-splat –load-config outputs\unnamed\splatfacto\2026-01-04_132232\config.yml –output-dir exports/splat/

Editing the PLY file

Use Supersplat editor to clean the PLY file https://superspl.at/editor

Here it’s possible to rotate, reoriente the model.

Also to render

D:\LAURENT\Downloads\splat-image (2).png

After cleaning

D:\LAURENT\Downloads\splat-image (4).png

Exporting the PLY

Visualising with https://urbandecoders-gaussiansplatviewer.netlify.app/

It’s also possible from SuperSplat to create a HTML page to visualise

maison_inspire_par_les_principes_du_modernisme-_pilotis_fins_volume_blanc_pur_bandeaux_continus_de__7qvyl0o13xpv1ww9yy6b_3

IA – Prompter pour l’architecture

À l’heure où les intelligences artificielles visuelles deviennent des outils de conception à part entière, savoir formuler un prompt — c’est-à-dire décrire avec justesse une intention — devient une compétence essentielle pour les architectes et les designers.
Prompter, c’est apprendre à choisir les mots justes, à structurer sa pensée visuelle et à traduire une idée spatiale en langage opératoire.

Voici une progression méthodique : de la phrase descriptive intuitive jusqu’à la composition complexe intégrant références, styles, matériaux et mouvements.
Il s’agit moins de “parler à une machine” que de penser par les mots pour orienter précisément le résultat, explorer des variantes, et renforcer le lien entre langage, image et projet. Continue la lecture