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Generate Images from Lines Generator für Innenarchitektur von Junming Chen

Das Design Generate Images from Lines Generator für Innenarchitektur von Junming Chen ist ein hoch angesehener Gewinner des sehr prestigeträchtigen 2023 A' Design Award in Eisen in der Wettbewerbskategorie Generatives Design.


EisenGenerativ· 2023

Generate Images from Lines Generator für Innenarchitektur

von Junming Chen

Auftraggeber: Junming Chen

Gewinner des A' Design Award in Eisen in der Kategorie Generativ

48,097

Farben

Das Design

Über Generate Images from Lines Generator für Innenarchitektur

Generate Images from Lines ist ein System der künstlichen Intelligenz, das aus Strichzeichnungen Renderings für die Innenarchitektur erzeugt. Das System basiert auf einem verbesserten Diffusionsmodell, das mit mehr als 20.000 von professionellen Designern gesammelten und annotierten Innenraumbildern trainiert wurde. Designer geben einen handgezeichneten oder digitalen Linienentwurf ein und wählen einen Einrichtungsstil, etwa modern, japanisch, europäisch oder chinesisch. Innerhalb weniger Sekunden entsteht ein Rendering. Entwürfe werden durch Bearbeiten des Linienentwurfs verändert, sodass manuelle Modellierung und erneutes Rendern entfallen.

Die Auszeichnung

Über den A' Design Award in Eisen

Generate Images from Lines Generator für Innenarchitektur ist Gewinner des A' Design Award in Eisen, einer prestigeträchtigen Anerkennung für gute Designs, die die beruflichen und industriellen Anforderungen erfüllen, die an gut gestaltete Schöpfungen gestellt werden. Eisen-Gewinner zeigen großes Können, hohe Spezialisierung, fachkundiges Verständnis und die kreative Kapazität ihrer Schöpfer. Von Generate Images from Lines Generator für Innenarchitektur wird erwartet, dass es eine hochgeschätzte, bewunderte und geliebte Schöpfung ist, die praktisch und innovativ ist. Dieses mit dem A' Design Award in Eisen prämierte Design integriert bewährte Branchenverfahren und weist kompetente technische Merkmale in Verbindung mit Know-how und Talent auf. Generate Images from Lines Generator für Innenarchitektur wird für seine Gründlichkeit geschätzt und ist darauf ausgelegt, Verbesserungen der Lebensqualität zu liefern, die dazu beitragen, die Welt zu einem besseren Ort zu machen.

Hinter dem Design

Pressemappe

Danksagungen, Teammitglieder und technische Details, bereitgestellt vom Designer.

Einzigartige Eigenschaften
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.
Abmessungen & Verpackung
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.
Schlagwörter
Artificial intelligence, Human-machine collaboration, Interior design, Generative design, Efficient design, Rapid modification, Controllable design, Decoration style control
Produktionstechnologie
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.
Designherausforderung
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.
Forschung
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.
Inspiration
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.
Projektdauer
The project is located in Guangzhou, Guangdong Province, China, and was designed in 2023.
Betriebsablauf
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.

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