Zichun Shao тарабынан Only Text Генеративдик интерьер дизайн куралы

Zichun Shao тарабынан жасалган Only Text Генеративдик интерьер дизайн куралы — Генеративдүү, Алгоритмдик, Параметрдик жана AI-Жардамдуу Дизайн Мелдеш Категориясындагы абдан престиждүү 2023 A' Design Award Темир байгеси сыйлыгынын жогору бааланган жеңүүчүсү.

ТемирГенеративдүү· 2023

Only Text Генеративдик интерьер дизайн куралы

Автору: Zichun Shao

Кардар: Zichun Shao

Генеративдүү Категориясында A' Design Award Темир байгеси Жеңүүчүсү

44,535

Текшерилген Сыйлык Жеңүүчүсү

#150725 үчүн Сыйлык Статусун Текшерүү

A' Design Award сайтында көрүү Пресс-релиз Сыйлык белгиси

Түстөр

Дизайн

Only Text Генеративдик интерьер дизайн куралы жөнүндө

Only Text — жазуу түрүндөгү сүрөттөмөлөрдөн интерьер дизайны сүрөттөрүн жаратуучу генеративдик дизайн куралы. Курал кесипкөй интерьер дизайны үчүн окутулган диффузия моделине негизделген. Окутуу маалыматтар топтомун түзүү үчүн дизайнерлер тарабынан 20,000ден ашык интерьер рендери чогултулуп, белгиленген. Only Text тандалган декорация стили жана мейкиндик мүнөздөмөлөрү менен бир нече секунданын ичинде интерьердин көрүнүшүн жарата алат. Майда-чүйдөлөр текстти оңдоп, кайра жаратуу аркылуу өзгөртүлөт. Бул ыкма кол менен моделдөө жана рендерлөөнү четтетет, ошондуктан көптөгөн варианттарды кардарлар менен тез эле бөлүшүүгө болот.

Таануу

A' Design Award Темир байгеси жөнүндө

Only Text Генеративдик интерьер дизайн куралы – A' Design Award Темир байгесинин жеңүүчүсү, жакшы иштелип чыккан чыгармалардан күтүлгөн кесиптик жана өнөр жайлык талаптарга жооп берген жакшы дизайндарга берилген бедели бар таануу. Темир жеңүүчүлөр авторлорунун зор чеберчилигин, жогорку адистешүүсүн, адистик түшүнүгүн жана чыгармачыл жөндөмүн көрсөтөт. Only Text Генеративдик интерьер дизайн куралы жогору бааланган, суктанууга жана сүйүүгө татыган, практикалык жана жаңычыл чыгарма болот деп күтүлөт. Бул Темир байгени жеңген дизайн тармактын мыкты практикасын бириктирет жана билим менен талант байланышкан жөндөмдүү техникалык мүнөздөмөлөргө ээ. Only Text Генеративдик интерьер дизайн куралы тыкандыгы үчүн урмат тартат жана жашоонун сапатын жакшыртып, дүйнөнү жакшы жерге айландырууга жардам берүү үчүн иштелип чыккан.

Дизайндын артында

Пресс-комплект

Дизайнер тарабынан берилген кредиттер, команда мүчөлөрү жана техникалык маалыматтар.

Уникалдуу Касиеттер: 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.
Өлчөмдөр жана Таңгактоо: 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.
Тегдер: Artificial intelligence, Human-computer collaboration, Interior design, Generative design, Text generative design, Efficient design, Rapid modification, Controllable design, Decoration style control
Өндүрүш Технологиясы: 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.
Дизайн Чакырыгы: 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.
Изилдөө: 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.
Илхам: 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.
Долбоордун Мөөнөтү: The project is located in Guangzhou, Guangdong Province, China, and was designed in 2023.
Иш Агымы: 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.