Space Remodel ist ein innovatives, KI-gestütztes Werkzeug, das speziell für Innenarchitekten, Hausbesitzer und alle, die ihre Wohnräume neu erfinden möchten, entwickelt wurde. Mit fortschrittlicher KI-Technologie generiert Space Remodel Tausende von einzigartigen und innovativen Designvorschlägen mit nur einem Klick, basierend auf der Struktur und dem Layout Ihres Raumes, um Ihre Designinspiration zu entfachen.
Hauptmerkmale von Space Remodel:
- All-in-One Designlösung: Unterstützt eine Vielzahl von Raumtypen, darunter Wohnzimmer, Esszimmer, Küchen, Schlafzimmer, Badezimmer, Ankleidezimmer und Kinderzimmer.
- Vielfältige Stile: Wählen Sie aus einer Reihe von unterschiedlichen Designstilen, darunter Industrial, Modern, Minimalistisch, Küstenstil, Landhausstil und Skandinavisch.
- Farbpaletten von renommierten Designern: Jeder Designstil wird mit fünf oder mehr von renommierten Designern empfohlenen Farbschemata geliefert, was Ihr Design noch professioneller macht.
- Anpassbares Design: Unterstützt maßgeschneiderte Designs mit verschiedenen Renovierungsmaterialien, um Ihr einzigartiges Traumhaus zu schaffen.
Laden Sie Space Remodel jetzt kostenlos herunter, um mit dem Bau Ihres Traumhauses zu beginnen und Ihre Designleistungen mit Ihren Freunden zu teilen!
Wie es funktioniert:
Wir verwenden ControlNet, das Stable Diffusion anpasst, um M-LSD-erkannte Kanten in einem Eingabebild zusätzlich zu einer Texteingabe zu verwenden, um ein Ausgabebild zu generieren. Die Trainingsdaten werden mithilfe einer lernbasierten tiefen Hough-Transformation generiert, um gerade Linien aus Places2 zu erkennen und dann BLIP zu verwenden, um Beschriftungen zu generieren. Das Canny-Modell wird als Ausgangspunkt verwendet und das Modell wird mit 150 GPU-Stunden mit Nvidia A100 80G trainiert. ControlNet ist eine neuronale Netzwerkstruktur, die die Kontrolle über vortrainierte große Diffusionsmodelle ermöglicht, um zusätzliche Eingabebedingungen jenseits von Eingabeaufforderungen zu unterstützen. Das ControlNet lernt aufgabenbezogene Bedingungen auf End-to-End-Weise, und das Lernen ist robust, selbst wenn der Trainingsdatensatz klein ist (50k Proben). Darüber hinaus ist das Training eines ControlNet so schnell wie das Feinabstimmen eines Diffusionsmodells, und das Modell kann auf einem persönlichen Gerät trainiert werden. Alternativ kann das Modell, wenn leistungsstarke Rechencluster verfügbar sind, auf große Mengen von Trainingsdaten (Millionen bis Milliarden von Zeilen) skaliert werden. Große Diffusionsmodelle wie Stable Diffusion können mit ControlNets erweitert werden, um bedingte Eingaben wie Kantenkarten, Segmentierungskarten, Schlüsselpunkte usw. zu ermöglichen.
