Vom Sanierungsentwurf zum begehbaren 3D-Modell: Test mit GPT-6 Astra

Im April 2026 ist an dieser Stelle aus einem Handyfoto ein KI-generierter Sanierungsentwurf für ein fiktives fränkisches Giebelhaus entstanden – nachzulesen in diesem Beitrag.

Jetzt geht die Geschichte weiter: Mit GPT-6 Astra wurde aus dieser einen Fassadenansicht ein vollständiger Plansatz – und am Ende ein begehbares 3D-Modell im Browser.

Ausgangspunkt: die sanierte Fassade

Die Basis war die frontale Ansicht der sanierten Fassade aus dem April-Beitrag: zwei Vollgeschosse, ein steiles Satteldach mit flacher auslaufenden Traufen, gelblicher Kalkputz, rote Biberschwanz-Dachziegel.

Dazu Sandstein-Fenstergewände, dunkelrote Holzklappläden im Obergeschoss und vergitterte Erdgeschossfenster. Mehr Information lag nicht vor.

Vier weitere Ansichten und eine Schrägperspektive

Aus dieser einen Fassade ließ GPT-6 Astra im Dialog drei weitere gerade Ansichten sowie eine Schrägansicht entstehen.

Entscheidend waren dabei die Beziehungen zwischen den Ansichten, die im Prompt festgelegt wurden: Das Haus steht rechtwinklig zur Straße und wird über die Längsseite erschlossen. Die gegenüberliegende Längsseite erhielt vier Fensterachsen, am Gartengiebel eine zusätzliche Außentür.

Innenräume und Konstruktion ließen sich aus den Außenbildern allein nicht ableiten. Diese Lücke wurde im nächsten Schritt geschlossen.

Vom Bild zum Plansatz

Auf Basis der fünf Ansichten entwickelte der Chatbot einen Plansatz im Detaillierungsgrad einer 1:100-Zeichnung: Erdgeschoss- und Obergeschossgrundriss, Längs- und Querschnitt sowie die gezeichneten Fassadenansichten mit Maßangaben und Schnittverortung.

Fehlende Angaben – etwa zur Innenraumaufteilung – durfte GPT-6 Astra durch plausible Entwurfsannahmen ergänzen.

Das Modell ist bewusst im Design von ericsturm.de gehalten, mit dessen grüner Akzentfarbe und der Schriftart Roboto Condensed – es dient als Demo für meine Seminare in diesem Herbst 2026 zu KI in der Architektur und im Bauwesen.

Für die Modellierung wurden konkrete Werte angesetzt: 14,00 × 10,50 m Außenmaß, 3,00 m Geschossabstand, eine Firsthöhe von 11,80 m über dem Erdgeschossfußboden, eine gerade Treppe mit 16 Steigungen zwischen Erd- und Obergeschoss.

Diese Zahlen beschreiben den erarbeiteten Entwurf – sie ersetzen natürlich kein Aufmaß.

Auch für die Innenräume wurden Materialregeln festgelegt: helles Fischgrätparkett außerhalb der Bäder, weiße Innenwände und -türen, Einbaumöbel aus Eichenholz, helle Leinenvorhänge. In Bad und Dusch-WC großformatige, matte Bodenfliesen in Greige.

Vom Plansatz zum begehbaren Modell

Die räumlichen Angaben wurden anschließend zu einem strukturierten Datensatz als 3D-Modell zusammengeführt. Darauf aufbauend hat der Chatbot eine Webanwendung in three.js programmiert, online veröffentlicht über ChatGPT Sites – dort allerdings nur für mich (also „privat“) einsehbar.

Wände, Fenster- und Türöffnungen, Geschossdecken, Treppe und Dach liegen dank des 3D-Modells nun als dreidimensionale Geometrie vor, im Browser sind sie dreh- und begehbar.

Ein Umschalter wechselt zwischen technischer Weißmodell-Ansicht und Materialsimulation. Raumnamen und Quadratmeterangaben lassen sich einblenden – ausdrücklich gekennzeichnet als Modell-Grundflächen, nicht als geprüfte Wohnflächenberechnung.

Einzelne Schalter steuern die Anzeige von Dach, Außenwände, Innenwände, Decken, Möbel, Vorhänge und Vegetation. Erd- und Obergeschoss lassen sich getrennt betrachten, ergänzt um feste Blickrichtungen auf Eingangsseite, Straße, Garten und Gegenseite.

Ein Regler legt zusätzlich eine Schnittebene durch das Modell, wahlweise längs oder quer, in beliebigem Abstand von der Eingangsseite. Angeschnittene Bauteile erscheinen dunkel. Die Schnitte funktionieren im Weißmodell ebenso wie in den Geschossansichten.

Kostenschätzung, DXF und IFC: noch ungeprüft

Doch das interaktive 3D-Modell für den Browser ist noch nicht alles: Im Anschluss habe ich mir von GPT-6 Astra noch eine grobe Kostenschätzung für die Sanierung sowie DXF- und IFC-Dateien zum Download ausgeben lassen.

Dieses Material habe ich bislang noch nicht getestet – weder die Kostenschätzung noch die Exportdateien. Für den Übergang in gängige CAD- und BIM-Workflows könnten die Dateien interessant sein, die Kostenschätzung als Ausgangspunkt für eine eigene Aufstellung. Die Reise ist also hier noch nicht zu Ende.

Was das für die Praxis heißt

Der ganze Weg vom Bild zum Modell lief im Chatfenster von ChatGPT ab, ohne CAD-Software, durchgängig am Smartphone.

Überrascht hat mich dabei, wie stabil das Modell die räumlichen Zusammenhänge über viele Schritte hinweg hält: Die Deckenöffnung passt zum Treppenlauf, die Dachform stimmt mit den Schnitten überein, die Fensterachsen der Ansichten tauchen an derselben Stelle im Grundriss wieder auf.

Für den Büroalltag ist das noch kein Planungswerkzeug. Es ist ein schnelles Mittel, um eine räumliche Idee verhandelbar zu machen – in der Akquise, im ersten Gespräch mit der Bauherrschaft, in der Lehre.

Ein interaktives 3D-Modell, das sich drehen und begehen lässt, erklärt einen Entwurf anders als ein Stapel Pläne.

Die Grenze bleibt dieselbe wie schon beim Bildmodell im April 2026: Grundrisse, Schnitte und Maße sind Entwurfsannahmen, kein Aufmaß. Wer sie ungeprüft weiterverwendet, baut auf Zahlen, die eine KI plausibel gewählt hat – nicht auf solche, die jemand vor Ort nachgemessen hat.

Wer den kompletten Weg Schritt für Schritt sehen möchte: Alle 18 Bilder dazu habe ich auf meinem persönlichen LinkedIn-Account gepostet.

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