Generate Images from Lines Generátor interiérového designu od Junming Chen

Dílo Generate Images from Lines Generátor interiérového designu od designéra Junming Chen je vysoce ceněným vítězem prestižní soutěže 2023 Železná cena A' Design Award v kategorii Generativní.

ŽelezoGenerativní· 2023

Generate Images from Lines Generátor interiérového designu

od Junming Chen

Klient: Junming Chen

Držitel ocenění Železná cena A' Design Award v kategorii Generativní

48,097

Ověřený držitel ocenění

Ověřit stav ocenění pro #150690

Zobrazit na A' Design Award Tisková zpráva Odznak ocenění

Barvy

Design

O designu Generate Images from Lines Generátor interiérového designu

Generate Images from Lines je systém umělé inteligence, který vytváří vizualizace interiérového designu z liniových kreseb. Systém je založen na vylepšeném difuzním modelu, trénovaném na více než 20 000 obrázcích interiérového designu, které shromáždili a anotovali profesionální designéři. Designéři zadají ručně kreslený nebo digitální liniový návrh a zvolí dekorativní styl, například moderní, japonský, evropský nebo čínský. Vizualizace je vytvořena během několika sekund. Návrhy se upravují úpravou liniového návrhu, takže není třeba ruční modelování ani opětovné vykreslování.

Ocenění

O ocenění Železná cena A' Design Award

Generate Images from Lines Generátor interiérového designu je vítězem Železné ceny A' Design Award, prestižního uznání udělovaného dobrým designům, které splňují profesní a průmyslové požadavky očekávané od dobře navržených výtvorů. Železní vítězové prokazují velké dovednosti, vysokou specializaci, odborné porozumění a tvůrčí kapacitu svých tvůrců. Očekává se, že Generate Images from Lines Generátor interiérového designu bude vysoce ceněným, obdivovaným a oblíbeným výtvorem, který je praktický a inovativní. Tento design, který získal Železnou cenu A' Design Award, integruje osvědčené postupy odvětví a má kompetentní technické vlastnosti spojené s know-how a talentem. Generate Images from Lines Generátor interiérového designu je vážen pro svou důkladnost a je navržen tak, aby poskytoval zlepšení kvality života, která pomáhají činit svět lepším místem.

Za designem

Tiskový balíček

Údaje o autorech, členech týmu a technické detaily poskytnuté designérem.

Jedinečné vlastnosti: The design was done by artificial intelligence (AI) in collaboration with designers. We trained an AI that professionally generates interior designs, which can generate interior designs with different decorative styles based on input line drafts. It solves the problem that the traditional design modification requires remodeling and rendering. It only takes a few seconds to generate a design using this method, and the efficiency of generation and modification is increased by dozens of times.
Rozměry a balení: Use artificial intelligence to cooperate with designers to generate designs with different decorative styles. The design area is 160 square meters, and the decoration styles include modern, Japanese, European, and Chinese styles.
Štítky: Artificial intelligence, Human-machine collaboration, Interior design, Generative design, Efficient design, Rapid modification, Controllable design, Decoration style control
Výrobní technologie: The AI technology we use is our improved diffusion model technology. The typical defect of the diffusion model is that it cannot generate design according to specific "decorative style" and "space attribute," which is fatal for interior design. To this end, we re-collected and manufactured a data set containing more than 20,000 interior design renderings and data annotations and handed the data set to AI learning to generate an AI suitable for interior design. The AI can generate interior renderings specifying "decorative style" and "space attributes" by inputting line sketches.
Designová výzva: 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, we 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.
Výzkum: Research Background: The interior design process could be more convenient, and the efficiency of design and modification could be higher.
Methods: We trained an AI for professional interior design and used AI to cooperate with people to generate interior designs of various decorative styles from line drawings.
Results: Using our AI, designers can obtain an interior design rendering every few seconds, efficiently generating and modifying designs.
Insights: Our method can quickly generate large batches of interior designs with specified decoration styles and spatial attributes, and the generated results can be changed by modifying the line draft. Design efficiency is improved by eliminating the need for manual modeling and rendering.
Inspirace: The traditional process of obtaining renderings for interior design is tedious and time-consuming. We use artificial intelligence (AI) to generate interior design, improve design efficiency, and explore new ways of human-computer collaborative design. Specifically, we trained an AI to create interior designs, which can quickly generate and modify designs in cooperation with humans. Changing the design does not require modifying the model and re-rendering, which improves design efficiency.
Doba trvání projektu: The project is located in Guangzhou, Guangdong Province, China, and was designed in 2023.
Provozní postup: 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 hand-drawn or design line draft into AI to specify the decoration style.
5. AI generates the interior design of the specified decoration style.
6. The designer adjusts the line draft of the unsatisfactory part of the design and then regenerates the design.
7. After adjusting the line draft and generating it multiple times, a good design is obtained.