La inteligencia artificial y el aprendizaje automático, en particular, han avanzado rápidamente en el procesamiento de imágenes. Sin embargo, su incorporación en el diseño arquitectónico aún se encuentra en sus primeras etapas en comparación con otras disciplinas. Por lo tanto, este documento aborda el desarrollo de un enfoque de diseño digital integrado de abajo hacia arriba y describe un marco de investigación para incorporar la red generativa adversarial convolucional profunda (GAN) para la exploración de diseño en etapas tempranas y la generación de diseños de fachadas alternativas intrincadas y complejas para interiores urbanos. En este documento, se propone un diseño de fachada novedoso utilizando el estilo arquitectónico, tamaño, escala y aberturas de dos edificios adyacentes como referencias para crear un nuevo diseño de edificio en el mismo vecindario para la infill urbana. Este nuevo edificio creado contiene el contorno, estilo y forma de los dos edificios principales. Se genera un diseño de edificio en 2D como una imagen, donde (1) los edificios vecinos se importan como referencia utilizando el teléfono celular y (2) iFACADE decodifica su vecindario espacial. Se ilustra que iFACADE será útil para los diseñadores en la fase de diseño temprano para crear nuevas fachadas en relación con los edificios existentes en poco tiempo, ahorrando tiempo y energía. Además, los propietarios de edificios pueden usar iFACADE para mostrar su fachada arquitectónica preferida a sus arquitectos al mezclar dos estilos de edificios y crear un nuevo edificio. Por lo tanto, se presenta que iFACADE puede convertirse en una plataforma de comunicación en las fases de diseño temprano entre arquitectos y constructores. Los resultados iniciales definen una función heurística para generar elementos de fachada abstractos y ilustran suficientemente la funcionalidad deseada del prototipo que desarrollamos.