Space Remodelは、インテリアデザイナー、ホームオーナー、そして生活空間を再発明したいと願うすべての人々のために作られた、強力なAI対応のインテリアデザインツールです。私たちの先進的なAI技術を活用して、Space Remodelは、あなたの部屋の構造とレイアウトに基づいて、数千のユニークで革新的なデザインプロポーザルをワンクリックで生成し、あなたのデザインインスピレーションをかき立てます。
Space Remodelの主な機能:
- ワンストップデザインソリューション: リビングルーム、ダイニングルーム、キッチン、寝室、バスルーム、ドレッシングルーム、子供部屋など、幅広い部屋タイプをサポート。
- 多様なスタイル: インダストリアル、モダン、ミニマリスト、コースタル、カントリー、スカンジナビアなど、さまざまなデザインスタイルから選択可能。
- 著名デザイナーによるカラースキーム: 各デザインスタイルには、著名デザイナーが推奨する5つ以上のカラースキームが付属し、あなたのデザインをさらにプロフェッショナルにします。
- カスタマイズ可能なデザイン: 異なるリノベーションマテリアルを使用して、あなただけの夢の家を作成するためのカスタマイズデザインをサポート。
Space Remodelを今すぐ無料でダウンロードして、夢の家づくりを始め、あなたのデザイン成果を友達と共有しましょう！
Space Remodelは、ControlNetを採用し、Stable Diffusionを適応させて、入力画像のM-LSD検出エッジとテキスト入力を使用して出力画像を生成します。トレーニングデータは、学習ベースの深いハフ変換を使用してPlaces2から直線を検出し、BLIPを使用してキャプションを生成します。Cannyモデルを開始チェックポイントとして使用し、Nvidia A100 80Gで150 GPU時間でモデルをトレーニングします。ControlNetは、事前にトレーニングされた大規模な拡散モデルを制御して、プロンプト以外の追加の入力条件をサポートするニューラルネットワーク構造です。ControlNetは、タスク固有の条件をエンドツーエンドで学習し、トレーニングデータセットが小さい場合でも堅牢な学習を行います。さらに、ControlNetのトレーニングは拡散モデルの微調整と同じくらい速く、モデルは個人のデバイスでトレーニングできます。あるいは、強力な計算クラスターが利用可能な場合、モデルは大量のトレーニングデータ（数百万から数十億行）にスケールできます。Stable Diffusionのような大規模な拡散モデルは、ControlNetsで拡張して、エッジマップ、セグメンテーションマップ、キーポイントなどの条件付き入力を可能にします。
