Space Remodel est une application innovante qui utilise l'intelligence artificielle pour révolutionner le design d'intérieur. Conçue pour les designers d'intérieur, les propriétaires de maison et toute personne souhaitant réinventer ses espaces de vie, cette application permet de générer des milliers de propositions de design uniques et innovantes en un seul clic. En se basant sur la structure et la disposition de votre pièce, Space Remodel inspire et facilite la création de designs personnalisés.
Fonctionnalités clés de Space Remodel :
- Solution de design tout-en-un : Prend en charge une grande variété de types de pièces, y compris les salons, salles à manger, cuisines, chambres, salles de bains, dressing et chambres d'enfants.
- Styles diversifiés : Choisissez parmi une gamme de styles de design distincts, y compris Industriel, Moderne, Minimaliste, Côtier, Campagnard et Scandinave.
- Schémas de couleurs par des designers renommés : Chaque style de design est accompagné de cinq schémas de couleurs ou plus recommandés par des designers renommés, rendant votre design encore plus professionnel.
- Design personnalisable : Prend en charge les designs personnalisés en utilisant différents matériaux de rénovation pour créer votre maison de rêve unique.
Comment ça marche : Space Remodel utilise ControlNet, adaptant Stable Diffusion pour utiliser les bords détectés par M-LSD dans une image d'entrée en plus d'une entrée textuelle pour générer une image de sortie. Les données d'entraînement sont générées en utilisant une transformée de Hough profonde basée sur l'apprentissage pour détecter les lignes droites de Places2, puis en utilisant BLIP pour générer des légendes. Le modèle Canny est utilisé comme point de départ et le modèle est entraîné pendant 150 heures GPU avec Nvidia A100 80G.
ControlNet est une structure de réseau neuronal qui permet de contrôler des modèles de diffusion pré-entraînés pour supporter des conditions d'entrée supplémentaires au-delà des invites. Le ControlNet apprend les conditions spécifiques à la tâche de manière end-to-end, et l'apprentissage est robuste même lorsque l'ensemble de données d'entraînement est petit (50 000 échantillons). De plus, l'entraînement d'un ControlNet est aussi rapide que le réglage fin d'un modèle de diffusion, et le modèle peut être entraîné sur un appareil personnel. Alternativement, si des clusters de calcul puissants sont disponibles, le modèle peut être mis à l'échelle pour de grandes quantités de données d'entraînement (des millions à des milliards de lignes).
Les grands modèles de diffusion comme Stable Diffusion peuvent être augmentés avec des ControlNets pour permettre des entrées conditionnelles comme des cartes de bord, des cartes de segmentation, des points clés, etc.
Téléchargez Space Remodel gratuitement dès maintenant pour commencer à construire votre maison de rêve et partagez vos réalisations de design avec vos amis !
