Only Text Outil de conception générative d'intérieur par Zichun Shao

Le design Only Text Outil de conception générative d'intérieur par Zichun Shao est un lauréat très estimé du prestigieux 2023 A' Design Award de Fer dans la catégorie Génératif.

FerGénératif· 2023

Only Text Outil de conception générative d'intérieur

par Zichun Shao

Client : Zichun Shao

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

44,535

Lauréat Vérifié

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Couleurs

Le Design

À propos de Only Text Outil de conception générative d'intérieur

Only Text est un outil de conception générative qui crée des images de design d'intérieur à partir de descriptions écrites. L'outil repose sur un modèle de diffusion entraîné pour l'architecture d'intérieur professionnelle. Plus de 20 000 rendus d'intérieur ont été collectés et annotés par des designers afin de constituer le jeu de données d'entraînement. Only Text peut produire une vue intérieure en quelques secondes, selon un style de décoration choisi et des attributs d'espace définis. Les détails se modifient en éditant le texte puis en relançant la génération. La méthode supprime les étapes de modélisation et de rendu manuels, ce qui permet de partager rapidement de nombreuses options avec les clients.

La Reconnaissance

À propos du A' Design Award de Fer

Only Text Outil de conception générative 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. Only Text Outil de conception générative 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. Only Text Outil de conception générative 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. 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.
Dimensions & Emballage: 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.
Mots-Clés: Artificial intelligence, Human-computer collaboration, Interior design, Generative design, Text generative design, Efficient design, Rapid modification, Controllable design, Decoration style control
Technologie de Production: 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.
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, 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.
Recherche: 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.
Inspiration: 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.
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 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.