Zichun Shao tərəfindən Only Text Generativ İnteryer Dizaynı Aləti

Zichun Shao tərəfindən hazırlanmış Only Text Generativ İnteryer Dizaynı Aləti əsəri Generativ, Alqoritmik, Parametrik və Süni İntellekt Dəstəkli Dizayn Müsabiqə Kateqoriyasında çox yüksək qiymətli 2023 A' Design Award Dəmir Mükafatı mükafatının qalibidir.

DəmirGenerativ· 2023

Only Text Generativ İnteryer Dizaynı Aləti

müəllif: Zichun Shao

Müştəri: Zichun Shao

Generativ Kateqoriyasında A' Design Award Dəmir Mükafatı Qalibi

44,535

Təsdiqlənmiş Mükafat Qalibi

#150725 üçün Mükafat Statusunu Yoxla

A' Design Award-da Baxın Press Reliz Mükafat Nişanı

Rənglər

Dizayn

Only Text Generativ İnteryer Dizaynı Aləti Haqqında

Only Text yazılı təsvirlərdən interyer dizaynı görüntüləri yaradan generativ dizayn alətidir. Alət peşəkar interyer dizaynı üçün öyrədilmiş diffuziya modelinə əsaslanır. Təlim məlumat dəstini formalaşdırmaq üçün 20,000-dən çox interyer render görüntüsü toplanmış və dizaynerlər tərəfindən etiketlənmişdir. Only Text seçilmiş dekorasiya üslubu və məkan xüsusiyyətləri ilə bir neçə saniyə ərzində interyer görünüşü yarada bilir. Detallar mətni redaktə edib yenidən generasiya etməklə dəyişdirilir. Bu üsul əl ilə modelləşdirmə və render prosesini aradan qaldırır, bununla da müştərilərlə çoxlu variantı sürətli şəkildə paylaşmaq mümkün olur.

Tanınma

A' Design Award Dəmir Mükafatı Haqqında

Only Text Generativ İnteryer Dizaynı Aləti A' Design Award Dəmir Mükafatının qalibidir; bu, yaxşı dizayn edilmiş yaradıcılıq nümunələrindən gözlənilən peşəkar və sənaye tələblərinə cavab verən yaxşı dizaynlara verilən nüfuzlu tanınmadır. Dəmir qaliblər yaradıcılarının böyük məharətini, yüksək ixtisaslaşmasını, ekspert anlayışını və yaradıcılıq qabiliyyətini nümayiş etdirir. Gözlənilir ki, Only Text Generativ İnteryer Dizaynı Aləti yüksək qiymətləndirilən, heyran olunan və əzizlənən, praktik və yenilikçi yaradıcılıq nümunəsi olacaq. A' Design Award Dəmir Mükafatını qazanmış bu dizayn sənaye üzrə ən yaxşı təcrübələri özündə birləşdirir və bilik və istedadla əlaqəli səriştəli texniki xüsusiyyətlərə malikdir. Only Text Generativ İnteryer Dizaynı Aləti dəqiqliyinə görə hörmət qazanır və dünyanı daha yaxşı yerə çevirməyə kömək edən həyat keyfiyyəti yaxşılaşmaları təqdim etmək üçün dizayn edilib.

Dizaynın Arxasında

Press Dəsti

Dizayner tərəfindən təqdim olunan kreditlər, komanda üzvləri və texniki detallar.

Unikal Xüsusiyyətlər: The design was done by artificial intelligence (AI) in collaboration with designers. This project has trained an AI for professional interior design generation, which can generate interior designs with different decoration styles according to the input text. It only takes a few seconds for AI to generate a new interior design, and it can quickly generate a large number of designs for communication with users, thereby improving design efficiency.
Ölçülər və Qablaşdırma: The project uses diffusion model technology, using artificial intelligence to cooperate with designers to generate designs of different decorative styles. We retrained a professional interior design AI to quickly create designs with varying decoration styles.
Etiketlər: Artificial intelligence, Human-computer collaboration, Interior design, Generative design, Text generative design, Efficient design, Rapid modification, Controllable design, Decoration style control
İstehsal Texnologiyası: Ordinary AI cannot generate interior design according to specific "decoration style" and "space attributes," which is a fatal flaw for interior design. To this end, this project collected more than 20,000 interior design renderings, labeled them to make a data set and gave the data set to AI for learning, thus creating an AI suitable for interior design. The AI can generate interior renderings specifying "decorative style" and "space attributes" by inputting text.
Dizayn Çağırışı: The challenge of this design is to build a professional interior design AI that generates designs of high quality and correct decor. To this end, this project asked professional designers to collect and label tens of thousands of interior design images and then handed over the filtered data to AI for training. Make AI understand what is "decorative style," "spatial attributes," and "aesthetic attributes" and generate an interior design with a specified decorative style.
Araşdırma: Research Background: Interior design communication is complex, and obtaining designs and communicating with customers quickly is necessary.
Methods: This project trained an AI to generate interior designs professionally and used the AI to collaborate with humans to create interior designs in various decorative styles from the text.
Results: Using the AI trained in this project, designers can generate an interior design rendering in just a few seconds.
Insights: This project approach rapidly generates large batches of interior designs for specified decor styles and spatial properties and allows new designs to be generated by modifying text. This method eliminates the need for manual modeling and rendering, which improves design efficiency.
İlham: It is difficult for users to imagine the scheme described by the designer in words. Designers need to turn thinking into design quickly. With the development of artificial intelligence (AI), designers can generate designs directly from text. Specifically, this project trained an AI to create interior design, which can generate interior design only by inputting text, improving communication efficiency between designers and users.
Layihə Müddəti: The project is located in Guangzhou, Guangdong Province, China, and was designed in 2023.
İş Axını: 1. Professional designers collect interior design images and mark and screen them.
2. Use the filtered data to train a professional interior design AI.
3. Designers use AI to design.
4. The designer inputs the design text description into the AI to specify the decoration style.
5. AI generates the interior design of the specified decoration style.
6. Modify the unsatisfactory details in the design through text description, and regenerate the design.
7. After adjusting the text description and generating it multiple times, a good design is obtained.