Generate Images from Lines Générateur de design d'intérieur par Junming Chen

Le design Generate Images from Lines Générateur de design d'intérieur par Junming Chen est un lauréat très estimé du prestigieux 2023 A' Design Award de Fer dans la catégorie Génératif.

FerGénératif· 2023

Generate Images from Lines Générateur de design d'intérieur

par Junming Chen

Client : Junming Chen

Lauréat du A' Design Award de Fer dans la catégorie Génératif

48,097

Lauréat Vérifié

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Couleurs

Le Design

À propos de Generate Images from Lines Générateur de design d'intérieur

« Generate Images from Lines » est un système d'intelligence artificielle qui crée des rendus de design d'intérieur à partir de dessins au trait. Le système repose sur un modèle de diffusion amélioré, entraîné sur plus de 20 000 images de design d'intérieur collectées et annotées par des designers professionnels. Le designer importe une esquisse au trait, dessinée à la main ou numérique, puis choisit un style décoratif : moderne, japonais, européen ou chinois. Un rendu est généré en quelques secondes. Les projets se modifient en retouchant simplement l'esquisse, ce qui évite toute modélisation manuelle et tout nouveau calcul de rendu.

La Reconnaissance

À propos du A' Design Award de Fer

Generate Images from Lines Générateur de design d'intérieur est lauréat de l'A' Design Award de Fer, une reconnaissance prestigieuse décernée à de bons designs qui répondent aux exigences professionnelles et industrielles attendues de créations bien conçues. Les lauréats Fer démontrent la grande compétence, la haute spécialisation, la compréhension experte et la capacité créative de leurs créateurs. Generate Images from Lines Générateur de design d'intérieur est censé être une création très estimée, admirée et chérie, pratique et innovante. Ce design lauréat de l'A' Design Award de Fer intègre les meilleures pratiques de l'industrie et présente des caractéristiques techniques compétentes associées à un savoir-faire et à du talent. Generate Images from Lines Générateur de design d'intérieur est respecté pour sa rigueur et est conçu pour apporter des améliorations de la qualité de vie qui contribuent à faire du monde un monde meilleur.

Les coulisses du design

Dossier de presse

Crédits, membres de l'équipe et détails techniques fournis par le designer.

Propriétés Uniques: 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.
Dimensions & Emballage: 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.
Mots-Clés: Artificial intelligence, Human-machine collaboration, Interior design, Generative design, Efficient design, Rapid modification, Controllable design, Decoration style control
Technologie de Production: 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.
Défi de Conception: 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.
Recherche: 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.
Durée du Projet: The project is located in Guangzhou, Guangdong Province, China, and was designed in 2023.
Flux Opérationnel: 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.