Atividade de Avaliação 01: Edital
CENTRO UNIVERSITÁRIO SENAI CIMATEC
CURSO DE ARQUITETURA E URBANISMO
Objetivo da avaliação
- Exercitar a modelagem paramétrica de volumes arquitetônicos em código;
- Compreender o uso de variáveis e operações de modelagem na definição de formas edificadas;
- Explorar o potencial das ferramentas de geração de imagem por Inteligência Artificial como instrumento de visualização e proposta arquitetônica.
Orientações gerais
Os trabalhos podem ser feitos de forma individual ou em grupos de até cinco (5) alunos. O nome de todos os integrantes do grupo deve constar no início do código, como comentários.
O código deve ser comentado, demonstrando o entendimento de cada etapa do processo de modelagem.
Descrição da atividade
1. Modelagem do Volume Edificado
Utilizando a biblioteca CadQuery em Python, modele o volume básico de uma edificação de múltiplos pavimentos, com no mínimo 30 andares.
O modelo deve ser inteiramente paramétrico: todas as dimensões (largura, profundidade, altura por pavimento, número de pavimentos, recuos, etc.) devem ser definidas como variáveis no código.
Requisitos mínimos do modelo:
- Implantação com dimensões reais (em metros), compatíveis com um edifício de alto padrão
- Número de pavimentos ≥ 30
- O volume deve refletir uma composição arquitetônica com intenção projetual — não apenas uma caixa única. Exemplos de recursos permitidos:
- Variação volumétrica entre pavimentos (torre, embasamento, coroamento)
- Recuos e balanços
- Pátios ou vazios internos
- Rotações ou inclinações de volumes
- O modelo deve utilizar ao menos duas operações de modelagem diferentes, à escolha do grupo. Exemplos: operações booleanas (união, subtração, interseção), extrusão (
extrude), varredura (sweep), transição entre perfis (loft), entre outras disponíveis no CadQuery - O modelo deve ser visualizado com a biblioteca cadquery-simpleViewer
2. Exportação do Modelo
Exporte o modelo final:
cq.exporters.export(modelo, "edificio.step")
# ou
cq.exporters.export(modelo, "edificio.stl")
O arquivo exportado deve ser entregue junto com o código.
3. Capturas de Tela do Modelo
A partir do visualizador interativo, ou de imagens geradas pelos arquivos exportados abertos em softwares de modelagem CAD ou BIM, capture três imagens do modelo em ângulos distintos que melhor representem a volumetria proposta. Sugestões de ângulos:
- Vista em perspectiva isométrica (ângulo de conjunto) — obrigatória
- Vistas internas de pátios ou aberturas
- Vistas com detalhe do coroamento ou embasamento
As imagens devem estar em boa resolução e apresentar o modelo de forma clara. O grupo pode escolher livremente a origem das imagens:
- cadquery-simpleViewer — diretamente no notebook, usando
visible_axes=Nonee plano de chão quando apropriado - Software CAD ou BIM — importando o arquivo
.stepexportado no Rhino, FreeCAD, Fusion 360, Revit ou similar e realizando renders ou capturas a partir desses ambientes
💡 Dica: o visualizador do cadquery-simpleViewer é recomendado para orientar a modelagem durante o desenvolvimento. Para a geração das imagens finais, abrir o
.stepem um software dedicado pode contornar eventuais problemas de tessellação e produzir imagens com melhor qualidade visual para submissão à IA.
4. Geração de Imagens com Inteligência Artificial
Utilizando uma ferramenta de geração de imagem por IA à escolha do grupo (exemplos: Midjourney, Adobe Firefly, DALL·E, Stable Diffusion, Leonardo.ai, Ideogram, etc.), submeta as três capturas do modelo como referência de forma e proporção.
O prompt enviado à IA deve orientar a ferramenta a:
- Preservar a forma e as dimensões gerais do volume modelado
- Acrescentar materialidade arquitetônica (vidro, concreto, alumínio, etc.)
- Incluir vegetação (coberturas verdes, jardins verticais, praças no entorno)
- Inserir contexto urbano (ruas, calçadas, outros edifícios, céu)
- Gerar uma proposta arquitetônica coerente com o volume de partida
Cada grupo deve gerar pelo menos três imagens finais (uma por ângulo capturado).
💡 Dica: imagens submetidas como referência de composição (image-to-image ou image prompt) tendem a preservar melhor a volumetria do modelo. Ferramentas que aceitam imagem como entrada são recomendadas.
Itens da entrega
| # | Item | Formato |
|---|---|---|
| 1 | Código Python do modelo | .ipynb ou .py |
| 2 | Modelo exportado | edificio.step |
| 3 | Capturas do modelo (3 imagens) — do visualizador ou de software CAD/BIM | .png ou .jpg |
| 4 | Imagens submetidas à IA (3 imagens + prompts utilizados) | .png / .jpg + .txt ou .md |
| 5 | Imagens geradas pela IA (mínimo 3) | .png ou .jpg |
| 6 | Banner de apresentação da proposta | .pdf ou .png, formato A2 ou A1 |
Banner de apresentação
O banner deve conter, no mínimo:
- Nome do projeto e dos integrantes do grupo
- Perspectivas geradas pela IA (ao menos duas)
- Uma imagem do modelo CadQuery (wireframe ou renderizado)
- Breve memorial descritivo da proposta (até 150 palavras)
- Dados quantitativos: número de pavimentos, área do pavimento tipo, área total construída
Critérios de avaliação
| Critério | Peso |
|---|---|
| Qualidade e complexidade do modelo CadQuery | 30% |
| Uso correto de parametrização e diversidade das operações de modelagem utilizadas | 20% |
| Qualidade das capturas e coerência com o modelo | 15% |
| Qualidade das imagens geradas pela IA e aderência ao volume | 20% |
| Banner — clareza, organização e completude | 15% |
Formato da entrega e envio
Os trabalhos devem ser enviados em arquivo compactadao (zip, rar, 7z, tar.gz …) pelo Canvas da disciplina, organizados na seguinte estrutura de pastas:
grupo_XX/
├── codigo/
│ └── edificio.ipynb
├── modelo/
│ └── edificio.step
├── capturas/
│ ├── vista_01.png
│ ├── vista_02.png
│ └── vista_03.png
├── ia/
│ ├── prompts.txt
│ └── geradas/
└── banner/
└── banner_grupo_XX.pdf