Método PDV-3D — Visual Directive Boards and Master Prompt for AI-Generated 3D Scenography / Pranchas de Diretrizes Visuais e Prompt Master para Cenografia 3D com Inteligência Artificial / Planches de Directives Visuelles et Prompt Master pour la Scénographie 3D par Intelligence Artificielle

ENGLISH The PDV-3D Method was born from a practical concern: how to preserve authorship and conceptual intention in a creative process mediated by artificial intelligence? Drawing on over 25 years of professional practice in event scenography and 19 years of teaching, I developed this method as a direct response to that question — building a workflow that keeps the professional in the role of creative director, not passive observer of whatever the machine produces. The method unfolds in three sequential stages that result in three distinct materials, all of which are essential inputs for the image-generation AI tool that functions as the render engine. The first stage is the white model: the professional — scenographer, environment designer, or architect — creates a fully neutral three-dimensional model, with no color, no texture, and no defined lighting. This model establishes the geometry, scale, and spatial volume of the environment with complete authorial control. From it derive two of the three materials that will be submitted to the AI: a clean image of the white model, isolated, with no additional references; and the visual base upon which the directive board will be constructed. The second stage is the simultaneous development of the visual directive board and the Master Prompt — the method's core differentiator. The directive board is a structured visual document: over the image of the white model, curatorial visual references are organized for each element of the space — materials, textures, finishes, furniture, decorative elements, scenic lighting, fixtures, and effects. Each reference is connected to its counterpart in the model through annotation arrows, forming a precise and readable visual map of the scenographic intention. At the same time, the professional writes the Master Prompt: an original curatorial text that translates into verbal language the full curation assembled in the board — synthesizing aesthetic intentions, restrictions, materials, atmosphere, and specific directives for AI generation. This text is then refined through a language-specialized AI tool, so that it reaches the final stage with maximum precision, coherence, and instructional clarity. The third stage is the final render. The three materials produced in the previous stages — the white 3D model image, the visual directive board, and the refined Master Prompt — are submitted together to the image-generation AI, which functions as the render engine. The result is a photorealistic environment that respects the authorial spatial structure of the white model and accurately incorporates the visual elements defined in the curation. What sets this method apart from any generic use of AI is precisely this: the result is not an aesthetic accident. It is a project. The professional retains creative and conceptual control at every stage — the AI serves the authorial vision, not the other way around. As of the date of this publication, no structured method applying this approach to the specific field of AI-generated virtual scenography has been identified. The PDV-3D Method is part of a forthcoming work by the author, to be published in Portuguese, French, and English. ────────────────────────────────────────── FRANÇAIS La Méthode PDV-3D est née d'une préoccupation concrète : comment préserver l'intention créative et la paternité conceptuelle dans un processus qui passe par l'intelligence artificielle ? Fort de plus de 25 ans de pratique professionnelle en scénographie événementielle et de 19 ans d'enseignement, j'ai développé cette méthode comme réponse directe à cette question — en structurant un flux de travail qui maintient le professionnel dans le rôle de directeur créatif du processus, et non de simple spectateur du résultat. La méthode s'articule en trois étapes séquentielles qui aboutissent à la production de trois matériaux distincts, tous essentiels pour alimenter l'outil d'IA générative d'images qui fonctionnera comme moteur de rendu. La première étape est la maquette blanche : le professionnel — scénographe, designer d'environnements ou architecte — crée un modèle tridimensionnel entièrement neutre, sans couleur, sans texture et sans éclairage défini. Ce modèle établit la géométrie, l'échelle et la volumétrie de l'espace avec un contrôle auctorial total. Deux des trois matériaux qui seront soumis à l'IA en sont dérivés : une image nette de la maquette blanche, isolée, sans aucune référence supplémentaire ; et la base visuelle sur laquelle sera construite la planche de directives. La deuxième étape est l'élaboration simultanée de la planche de directives visuelles et du Prompt Master — le différenciateur central de la méthode. La planche est un document visuel structuré : sur l'image de la maquette blanche sont organisées des références visuelles curatorielles spécifiques à chaque élément de l'espace — matériaux, textures, finitions, mobilier, éléments décoratifs, éclairage scénique, appareils et effets. Chaque référence est reliée à son correspondant dans la maquette par des flèches d'annotation, formant une carte visuelle précise et lisible de l'intention scénographique. Simultanément, le professionnel rédige le Prompt Master : un texte curatorial original qui traduit en langage verbal l'ensemble de la curation réunie dans la planche — synthétisant les intentions esthétiques, les contraintes, les matériaux, l'atmosphère et les directives spécifiques pour la génération par IA. Ce texte est ensuite affiné par un outil d'IA spécialisé en langage, afin qu'il atteigne l'étape suivante avec une précision, une cohérence et une clarté d'instruction maximales. La troisième étape est le rendu final. Les trois matériaux produits lors des étapes précédentes — l'image du modèle 3D blanc, la planche de directives visuelles et le Prompt Master affiné — sont soumis ensemble à l'IA spécialisée en génération d'images, qui fonctionne comme moteur de rendu. Le résultat est un environnement photoréaliste qui respecte la structure spatiale auctoriale de la maquette blanche et incorpore avec précision les éléments visuels définis dans la curation. Ce qui distingue cette méthode de tout usage générique de l'IA, c'est précisément cela : le résultat n'est pas un accident esthétique. C'est un projet. Le professionnel conserve le contrôle créatif et conceptuel à chaque étape — l'IA est au service de la vision auctoriale, et non l'inverse. À la date de publication de ce document, aucune méthode structurée appliquant cette approche au domaine spécifique de la scénographie virtuelle générée par IA n'a été recensée. La Méthode PDV-3D s'inscrit dans un ouvrage en cours de développement, prévu pour publication en portugais, en français et en anglais. ────────────────────────────────────────── PORTUGUÊS O Método PDV-3D nasce de uma inquietação prática: como manter autoria e intencionalidade conceitual num processo criativo que passa por inteligência artificial? Com mais de 25 anos de prática em cenografia para eventos e 19 anos de docência, desenvolvi este método como resposta direta a essa questão — estruturando um fluxo de trabalho que reposiciona o profissional como diretor criativo do processo, e não como espectador do resultado. O método organiza-se em três etapas sequenciais que culminam na produção de três materiais distintos, todos essenciais para alimentar a ferramenta de IA generativa de imagens que funcionará como motor de render. A primeira etapa é a modelagem branca: o profissional — cenógrafo, designer de ambientes ou arquiteto — cria um modelo tridimensional completamente neutro, sem cor, sem textura e sem iluminação definida. Este modelo define a geometria, a escala e a volumetria do espaço com total controle autoral. Dele derivam dois dos três materiais que seguirão para a IA: uma imagem limpa do modelo branco, isolada, sem nenhuma referência adicional; e a base visual sobre a qual será construída a prancha de diretrizes. A segunda etapa é a elaboração simultânea da prancha de diretrizes visuais e do Prompt Master — o núcleo diferencial do método. A prancha é um documento visual estruturado: sobre a imagem da modelagem branca são organizadas referências visuais curatoriais específicas para cada elemento do espaço — materiais, texturas, acabamentos, mobiliário, elementos decorativos, iluminação cênica, aparelhos e efeitos. Cada referência é conectada ao seu correspondente no modelo por setas de anotação, formando um mapa visual preciso e legível da intenção cenográfica. Simultaneamente, o profissional elabora o Prompt Master: um texto curatorial original que traduz em linguagem verbal toda a curadoria reunida na prancha — sintetizando intenções estéticas, restrições, materiais, atmosfera e diretrizes específicas para a geração por IA. Este texto passa por refinamento em uma ferramenta de IA especializada em linguagem, para que chegue à etapa seguinte com máxima precisão, coerência e clareza de instrução. A terceira etapa é a geração do render final. Os três materiais produzidos nas etapas anteriores — a imagem do modelo 3D branco, a prancha de diretrizes visuais e o Prompt Master refinado — são fornecidos em conjunto à ferramenta de IA especializada em geração de imagens, que atua como motor de render. O resultado é um ambiente fotorrealista que respeita a estrutura espacial autoral da modelagem branca e incorpora com precisão os elementos visuais definidos na curadoria. O que distingue este método de qualquer uso genérico de IA é exatamente isso: o resultado não é um acidente estético. É um projeto. O profissional mantém o controle criativo e conceitual em todas as etapas — a IA serve à visão autoral, e não o contrário. Até a data de publicação deste documento, não existe método estruturado e publicado que aplique esta abordagem ao campo específico da cenografia virtual gerada por IA. O Método PDV-3D integra obra em desenvolvimento, prevista para publicação em português, francês e inglês.