Space Remodel 是一款专为室内设计师、房主以及任何渴望重新设计生活空间的人量身定制的强大AI室内设计工具。利用我们先进的AI技术，Space Remodel 可以根据您的房间结构和布局，一键生成数千种独特且创新的设计方案，激发您的设计灵感。
Space Remodel 的主要特点包括：
- 一站式设计解决方案：支持多种房间类型，包括客厅、餐厅、厨房、卧室、浴室、更衣室和儿童房。
- 多样化的风格：从工业、现代、极简、海岸、乡村和斯堪的纳维亚等多种设计风格中选择。
- 知名设计师推荐的颜色方案：每种设计风格都配有五种或更多由知名设计师推荐的颜色方案，使您的设计更加专业。
- 可定制的设计：支持使用不同的装修材料进行定制设计，打造您独特的梦想家园。
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Space Remodel 的工作原理是使用 ControlNet 适应 Stable Diffusion，利用 M-LSD 检测输入图像中的边缘以及文本输入来生成输出图像。训练数据是通过使用基于学习的深度霍夫变换从 Places2 中检测直线，然后使用 BLIP 生成标题来生成的。Canny 模型被用作起始检查点，并使用 Nvidia A100 80G 进行150 GPU小时的训练。ControlNet 是一种神经网络结构，它允许控制预训练的大型扩散模型，以支持除提示之外的其他输入条件。ControlNet 以端到端的方式学习任务特定的条件，即使训练数据集很小（50k样本），学习也是稳健的。此外，训练 ControlNet 与微调扩散模型一样快，并且可以在个人设备上训练模型。或者，如果有强大的计算集群可用，模型可以扩展到大量的训练数据（数百万到数十亿行）。像 Stable Diffusion 这样的大型扩散模型可以通过 ControlNets 增强，以支持边缘图、分割图、关键点等条件输入。
