建筑效果图可以使用深度学习模型来生成，其中最流行的是生成对抗网络（GAN）模型。GAN模型由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成逼真的建筑效果图，而判别器则评估生成的图像是否真实。

这个过程是在多个训练轮次中完成的，生成器不断学习如何生成更真实的图像，判别器不断学习如何区分真实图像和虚假图像。

最终，生成器能够生成高质量的建筑效果图，并且通常会比手工绘图更快和更准确。