Space Remodel es una innovadora herramienta de diseño de interiores habilitada por IA, diseñada específicamente para diseñadores de interiores, propietarios de viviendas y cualquier persona que desee reinventar sus espacios de vida. Utilizando tecnología avanzada de inteligencia artificial, Space Remodel puede generar miles de propuestas de diseño únicas e innovadoras con un solo clic, basándose en la estructura y el diseño de tu habitación, para encender tu inspiración de diseño.
Características clave de Space Remodel:
- Solución de diseño integral: Soporta una amplia gama de tipos de habitaciones, incluyendo salas de estar, comedores, cocinas, dormitorios, baños, vestidores y habitaciones infantiles.
- Estilos diversos: Elige entre una variedad de estilos de diseño distintos, incluyendo Industrial, Moderno, Minimalista, Costero, Campestre y Escandinavo.
- Esquemas de color por diseñadores renombrados: Cada estilo de diseño viene con cinco o más esquemas de color recomendados por diseñadores renombrados, haciendo tu diseño aún más profesional.
- Diseño personalizable: Soporta diseños personalizados utilizando diferentes materiales de renovación para crear tu hogar de ensueño único.
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Cómo funciona:
Utilizamos ControlNet adaptando Stable Diffusion para usar bordes detectados por M-LSD en una imagen de entrada además de una entrada de texto para generar una imagen de salida. Los datos de entrenamiento se generan utilizando una transformada de Hough profunda basada en aprendizaje para detectar líneas rectas de Places2 y luego usar BLIP para generar subtítulos. El modelo Canny se utiliza como punto de partida y se entrena el modelo con 150 horas de GPU con Nvidia A100 80G. ControlNet es una estructura de red neuronal que permite controlar modelos de difusión grandes preentrenados para soportar condiciones de entrada adicionales más allá de los prompts. El ControlNet aprende condiciones específicas de la tarea de manera integral, y el aprendizaje es robusto incluso cuando el conjunto de datos de entrenamiento es pequeño (50k muestras). Además, entrenar un ControlNet es tan rápido como ajustar un modelo de difusión, y el modelo puede ser entrenado en un dispositivo personal. Alternativamente, si están disponibles clusters de computación potentes, el modelo puede escalar a grandes cantidades de datos de entrenamiento (millones a miles de millones de filas). Grandes modelos de difusión como Stable Diffusion pueden ser aumentados con ControlNets para permitir entradas condicionales como mapas de bordes, mapas de segmentación, puntos clave, etc.
