Space Remodel은 인테리어 디자이너, 주택 소유자 및 생활 공간을 재창조하고자 하는 모든 이를 위한 강력한 AI 기반 인테리어 디자인 도구입니다. 이 도구는 고급 AI 기술을 활용하여 단 한 번의 클릭으로 방 구조와 레이아웃을 기반으로 수천 가지의 독특하고 혁신적인 디자인 제안을 생성하여 디자인 영감을 불러일으킵니다.
Space Remodel의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 원스톱 디자인 솔루션: 거실, 식당, 주방, 침실, 욕실, 드레스룸, 어린이 방 등 다양한 방 유형을 지원합니다.
- 다양한 스타일: 산업용, 현대적, 미니멀리스트, 해안, 컨트리, 스칸디나비아 등 다양한 디자인 스타일 중에서 선택할 수 있습니다.
- 유명 디자이너의 색상 구성표: 각 디자인 스타일에는 유명 디자이너가 추천하는 5가지 이상의 색상 구성표가 포함되어 있어 디자인을 더욱 전문적으로 만듭니다.
- 맞춤형 디자인: 다양한 리모델링 재료를 사용하여 맞춤형 디자인을 지원하여 독특한 꿈의 집을 만들 수 있습니다.
Space Remodel은 ControlNet을 사용하여 Stable Diffusion을 조정하여 입력 이미지에서 M-LSD로 감지된 가장자리와 텍스트 입력을 사용하여 출력 이미지를 생성합니다. 학습 데이터는 Places2에서 직선을 감지하기 위해 학습 기반 깊은 Hough 변환을 사용하여 생성된 다음 BLIP을 사용하여 캡션을 생성합니다. Canny 모델은 시작 체크포인트로 사용되며 Nvidia A100 80G로 150 GPU 시간 동안 모델을 학습시킵니다. ControlNet은 프롬프트 외에 추가 입력 조건을 지원하기 위해 사전 학습된 대형 확산 모델을 제어할 수 있는 신경망 구조입니다. ControlNet은 작업별 조건을 종단 간 방식으로 학습하며 학습 데이터 세트가 작을 때도 강력합니다(50k 샘플). 또한, ControlNet을 학습하는 것은 확산 모델을 미세 조정하는 것만큼 빠르며 모델은 개인 장치에서 학습할 수 있습니다. 또는 강력한 계산 클러스터를 사용할 수 있는 경우 모델은 대량의 학습 데이터(수백만에서 수십억 행)로 확장할 수 있습니다. Stable Diffusion과 같은 대형 확산 모델은 ControlNet으로 보강되어 가장자리 맵, 세그먼테이션 맵, 키포인트 등과 같은 조건부 입력을 가능하게 할 수 있습니다.
