Las aplicaciones AIGC están cambiando profundamente nuestro trabajo y nuestra vida, y el diseño de interiores también se ve profundamente afectado. A través de tecnologías innovadoras de IA, podemos reimaginar y diseñar nuestros espacios interiores como nunca antes, abriendo posibilidades completamente nuevas para la experiencia de vida.
En este número de Unbounded Talk, Jason, el gerente de "Designer's Toolbox", creador de AIGC, diseñador de algoritmos y diseñador arquitectónico, fue invitado para que le permitiera mostrarnos la aplicación y el misterio de la IA en el campo del diseño de interiores.
El siguiente es el interesante contenido compartido en este campo:
Puntos clave: resumen
Diseño de interiores asistido por IA, el estado ideal es que la IA pueda ayudar a los diseñadores a completar el proceso de diseño de 0 a 1. Por ejemplo, un simple dibujo de diseño de pared puede generar directamente un dibujo tridimensional con diversa información, como construcción y decoración del hogar, para diseñadores a través de herramientas de inteligencia artificial, formando un modelo de información.
Pero la implementación real será más complicada. Tomando como ejemplo el terminal de entrada en la etapa inicial, además del diseño básico de la pared y el diseño del espacio, también hay cosas como las preferencias del propietario, el presupuesto del proyecto e incluso pavimentos específicos del suelo, materiales de decoración duros, opciones de decoración suave, etc. ., cada uno de los cuales es diferente tipo de salida. ¿Cómo combinar mejor estas herramientas de IA con entrada y salida?
Según el nivel técnico, el diseño de interiores se puede dividir en 3 etapas diferentes:
1.Etapa de consultoría: Esta es una etapa en la que no se ha finalizado la puesta en marcha y ejecución del plan. Usar modelos de lenguaje grandes como ChatGPT será muy bueno.
2. Diseño conceptual: Los clientes esperan ver en esta etapa tantas soluciones personalizadas en diferentes estilos como sea posible que satisfagan sus preferencias personales. Utilice herramientas de dibujo de IA, como Stable Diffusion, para ayudar a los diseñadores y maximizar la eficiencia del trabajo.
3. Modelado conceptual: Para una conversión de imagen a modelo 3D, basada en la escena única del diseño de interiores, se puede generar un modelo 3D a través de un simple boceto plano o dibujo de diseño, pero aún no se ha realizado. Solución para modelado fino.
4. Profundización del diseño: las principales herramientas de IA actuales no pueden ayudar muy bien a los diseñadores, y se pueden seleccionar modelos CAD o BIM tradicionales.
El equipo de Jason intentó crear varias herramientas pequeñas, centrándose principalmente en la etapa inicial de consulta de diseño, diseño conceptual y modelo conceptual, e hizo algunos intentos en la etapa posterior del desarrollo del diseño.
En la etapa de consultoría, para las empresas de diseño, el gran modelo de lenguaje representado por ChatGPT tiene una fuerte generalización. Pero cuando se implementa a nivel de aplicación, las empresas tendrán sus propias bases de datos y los requisitos correspondientes, que pueden organizarse en una biblioteca vectorial y, al mismo tiempo, cooperar con agentes de IA para construir una plataforma interna de marketing o recuperación de datos para la empresa.
Los diseñadores también pueden usar herramientas tan pequeñas para organizar mejor sus propios recursos, convertirlos en una base de conocimiento vectorial y luego usar IA, un método de recuperación más eficiente, para mejorar el costo de tiempo de la etapa de recuperación de información.
Jason compartió algunas rutas de tecnología de aplicaciones basadas en la extensión del modelo de lenguaje grande: ingeniería de palabras rápidas, base de conocimiento empresarial, agente de inteligencia artificial, ajuste fino del modelo grande y otros cuatro aspectos:
**(1) Proyecto de palabra inmediata: **El costo de construcción es relativamente bajo. Basado en el modelo grande, se puede restringir ingresando palabras clave, de modo que este modelo pueda usarse como una herramienta de diseño auxiliar para ayudar al diseñador a completar algún trabajo. Pero en la actualidad, puede ser más adecuado para algunos escenarios menos rigurosos y divergentes, como escribir novelas o realizar algún análisis simple.
(2) Base de conocimientos empresariales: el costo será ligeramente mayor y se requerirán algunos equipos profesionales de I+D. Es necesario tener una cierta comprensión de la estructura de conocimiento interna de la empresa y poder convertirla de manera eficiente en una base de conocimiento vectorial para una fácil recuperación. Es muy adecuado para el escenario de aplicación de ventas.
(3) Agente de IA: Una comprensión simple es un agente, o un agente, cada agente hará algo en lo que es bueno. A través de reglas y restricciones establecidas, estos diferentes agentes se pueden combinar para formar un flujo de trabajo completo. En comparación con los dos primeros, requiere personal de I+D que comprenda muy bien los escenarios empresariales.
(4) Ajuste fino del modelo grande: la dirección con el costo más alto, y el costo de la potencia informática es la mayor parte. Para las empresas que no están en la dirección de la IA o Internet, no es adecuado realizar ajustes en esta dirección y pueden considerar cooperar con las empresas correspondientes.
Hay un punto débil en la profesión de diseñador: hay muchas especificaciones y datos que deben memorizarse.
Ante esta situación, los diseñadores pueden usar la IA para construir una plataforma que se pueda usar en la web o incluso en teléfonos móviles, e ingresar datos de diseño acumulados dentro de la empresa o personalmente, como "¿Cuáles son los tamaños comúnmente utilizados para los restaurantes?" etcétera. El modelo de IA puede combinar la base de conocimientos de entrada para generar una respuesta muy precisa. Para algunas especificaciones de diseño, la IA también puede brindar a los diseñadores un recordatorio más preciso.
Debido a que los modelos grandes se entrenan con datos previamente informativos, su fortaleza radica en la generalización. Pero en el caso de los documentos internos de la empresa, documentos que ni siquiera se han publicado en Internet, estos modelos de IA no se pueden consultar con precisión. Por lo tanto, es necesario utilizar la base de conocimientos única de empresas o individuos para la capacitación basada en estos grandes modelos con el fin de implementar escenarios de aplicación de recuperación de información.
Esto amplía un nuevo escenario de aplicación, el agente de IA, que tiene una perspectiva muy prometedora.
Por ejemplo, en un escenario de comercio electrónico, puede realizar diálogos de preguntas y respuestas con los clientes en forma de ventas, y también puede buscar a través de diferentes herramientas en segundo plano para ayudar a los usuarios a recuperar información, ayudar a generar planos de planta e imágenes. , e incluso renderizar modelos.
De hecho, generar planos de planta, generar imágenes y generar modelos de renderizado son tres agentes de IA diferentes, y cada flujo de trabajo es responsable de diferentes tareas.
Con base en el modelo grande y la clasificación profesional de los escenarios comerciales de la industria por parte de empresas y profesionales, estos agentes de IA se pueden integrar y combinar en un sistema eficiente.
Los usuarios pueden ingresar información diferente a través de esta interfaz y dejar que la IA recomiende diferentes esquemas y combinaciones de muebles, etc. Incluso la combinación de muebles proporcionada por la IA se puede configurar y seleccionar de la biblioteca de productos de entrada para ayudar realmente a los usuarios o empresas a integrar su propio negocio con escenarios profundos de la IA.
De vuelta al panorama del diseño de interiores. El diseñador primero determinará el estilo de diseño, porque el estilo en sí es muy diverso y las necesidades de los usuarios cambian con frecuencia. Al mismo tiempo, el estilo en sí también afectará la composición general de color del interior, la elección de los muebles y la decoración suave, etc. Si el diseñador no permite a los usuarios determinar el estilo en la etapa inicial, la carga de trabajo posterior será muy pesada.
Por lo tanto, al diseñar en la industria actual, primero se determina un plano y luego un estilo, que es más detallado. Por lo tanto, primero se entrenan varios estilos para crear un modelo de IA. Cuando el usuario trae un plano de planta, el diseñador utiliza la herramienta de IA Representación asistida para generar y cambiar estilos rápidamente.
Esta herramienta ayudará a los clientes a obtener comentarios y experiencia rápidamente en la etapa inicial, aumentar la eficiencia del trabajo de las empresas y los profesionales y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia del usuario y ayudar a la empresa a hacer negocios.
Además, la escena del comercio electrónico también necesita publicidad de muebles o decoraciones, o imágenes de referencia para clientes o diseñadores.
En este escenario, las imágenes generadas rápidamente usando SD aún deben optimizarse antes de poder usarse. Puede combinarse con la tonalidad del producto, o incluso ajustarse según los clientes objetivo del producto, para crear un modelo de IA personalizado para satisfacer diferentes escenarios y necesidades comerciales.
Además de ayudar a la representación de conceptos, la IA también puede ayudar al modelado. En este punto, el diseño requiere que la información sea precisa y factible, y estarán involucradas muchas cadenas de suministro.
En primer lugar, diseñe un modelo multimodal, que puede entenderse simplemente como un modelo que se puede generar a través de texto o voz, o un modelo que se puede generar a través de imágenes, imágenes, videos, etc. Por el contrario, este modelo también puede deducir estas diferentes formas de información.
La generación de imágenes de IA es un proceso desde cero. Por ejemplo, utilizando el diseño conceptual de múltiples macetas en forma de V y utilizando algoritmos de código abierto, puede generar diferentes modelos aproximados en la etapa inicial. Su forma es relativamente precisa y puede reflejar el objeto de la imagen. estructura. Al mismo tiempo, a través de algunos otros algoritmos de optimización tradicionales, este modelo relativamente aproximado se puede transformar en una malla 3D que se puede editar nuevamente e incluso retopología.
De esta manera, el diseñador puede generar varios diseños conceptuales de IA en 10 segundos y luego usar esta pequeña herramienta para convertirlos rápidamente en algo editable en 30 segundos, lo que ahorrará mucho tiempo para comenzar a modelar desde 0 y mejorar el trabajo del diseñador. eficiencia.
Entonces, ¿qué puede hacer la IA en términos de profundizar los mapas?
Quizás la tecnología de código abierto actual no tenga forma de combinarse de manera eficiente con la implementación posterior del diseño de interiores. Porque la tecnología de dibujo en la que la IA es buena actualmente todavía se basa en el espacio 2D. La escena del diseño real tiene requisitos muy altos en cuanto a la escala y precisión del espacio general, así como muchos detalles.
"Creo que con la madurez de los grandes modelos 3D y la multimodalidad, esta eficiencia se desarrollará gradualmente y se volverá cada vez más madura". Jason dijo que en la actualidad todavía es necesario combinarlo con la tecnología tradicional para ayudar. al finalizar Profundiza el dibujo.
El primer escenario de aplicación es algo similar al escenario de marketing de IA que se muestra al principio, combinado según los materiales y productos de muebles internos de la empresa. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para producir imágenes de costos, pero habrá enlaces de productos correspondientes en esta imagen, lo que puede considerarse como el uso de imágenes de IA para convertir la información contenida en ellas en información del producto.
La segunda escena trata sobre la migración material. El diseño de interiores puede entenderse simplemente como compuesto por una capa visual, una capa geométrica e incluso otras capas más finas. La ventaja de la IA es que puede generar rápidamente un espacio general con una sensación de atmósfera. Aunque este tipo de luces y sombras pueden ser inexactas, aún pueden ayudarnos a encontrar rápidamente la combinación de colores y la composición del espacio.
Si la información contenida en la imagen generada por IA se puede extraer y transformar en nuestro modelo, se puede acelerar el proceso de modelado del diseñador.
Preguntas y respuestas - Revisión
Ruiya: ¿Cuál crees que será el primer campo en el que la IA aterrizará en el trabajo de diseño de interiores? ¿Es diseño de renderizado creativo o algo más?
Jason: Debe ser la creatividad del diseño, y está más concentrada en la etapa inicial. Ahora estamos hablando de reducción de costos y aumento de la eficiencia, que es una cuestión que puede aumentar hasta cierto punto el potencial de eficiencia de las empresas. Ya sea que se base en marketing en línea o dibujo rápido basado en SD, puede mejorar la experiencia del cliente. También existe una mayor posibilidad de atraer más clientes.
Pero es posible que el renderizado no se convierta en algo común en el futuro, porque las imágenes AI o SD son inexactas en términos de luz interior y sombras generadas. En función de estas desviaciones, habrá mayores desviaciones en el efecto de aterrizaje.
**Ruiya: ¿Has considerado crear una herramienta que permita a los usuarios finales de C hacer sus propios dibujos de diseño de una manera muy sencilla? **
Jason: En realidad, es bastante difícil fabricar un producto así. En particular, hay empresas de la industria que se han acumulado a lo largo de los años, como Kujiale y Sanweijia, que utilizan la tecnología de inteligencia artificial para facilitar la fabricación de mejores productos en esta área. Creo que los equipos pequeños casi no tienen posibilidades en este sentido.
Pero cuando se trata de esto, dichos productos en el futuro definitivamente se volverán cada vez más simples, y el papel de los diseñadores en la etapa de diseño conceptual se reducirá considerablemente. Creo que es posible que sea necesario transferir el valor central de los diseñadores en el futuro. . Se trata más de cómo implementar mejor el mapa conceptual que le gusta al propietario.
**Ruiya: En tus observaciones actuales, ¿hay algún ejemplo de diseños que utilicen IA que se hayan implementado? **
Jason: Si es completamente desde el concepto hasta su finalización, aún no lo he visto. Pero si se trata de una representación conceptual asistida por IA, el propietario puede determinar el estilo a través del dibujo conceptual y otras aplicaciones.
**Ruiya: ¿Crees que la IA se ve fácilmente afectada por el sesgo del conjunto de entrenamiento al realizar el diseño asistido, lo que resulta en una falta de diversidad en los resultados del diseño? **
Jason: Debe existir tal situación. Aunque estamos agregando nuestro propio modelo de entrenamiento de conjunto de datos sobre la base del modelo grande. Pero estos mapas de entrenamiento también pueden ser mapas que se pueden encontrar en Internet, y otros alquimistas también pueden encontrarlos.
Sin embargo, el problema de la homogeneización también puede verse afectado por tendencias o factores de tendencia desde una perspectiva de diseño. Bajo cierta tendencia, los materiales de imágenes en Internet pueden estar sesgados hacia este estilo.
**Ruiya: ¿Cómo pueden los diseñadores seguir teniendo la capacidad de controlar y ajustar el resultado final durante el renderizado por IA? **
Jason: Para un diseñador, no es tan difícil controlar el resultado. Creo que la dificultad radica en si el plan que piensa el diseñador puede satisfacer las necesidades del propietario.
**Rui Ya: ¿Crees que la IA cambiará nuestra comprensión de la estética del diseño? **
Jason: Definitivamente. Con la popularidad de las herramientas de inteligencia artificial, la estética de todos se elevará a un nivel superior. Por tanto, bajo esta tendencia, los diseñadores deben mejorar su propia estética. Al mismo tiempo, esto también aumentará las exigencias de innovación de los diseñadores. Una fuente de innovación es que todo el mundo necesita cambiar la forma tradicional de buscar imágenes de referencia para diseñar. Así que creo que los futuros diseñadores, o aquellos que quieran ser diseñadores de alto nivel, tendrán que cambiar de esta manera.
**Ruiya: A través de la iteración continua del conjunto de capacitación, ¿cree que en el futuro la IA tendrá la capacidad de percibir y predecir las necesidades y tendencias futuras de los usuarios? **
Jasón: Sí. Lo que la IA hace bien es procesar una gran cantidad de datos para resumir e incluso hacer algunas predicciones.
**Ruiya: Hasta ahora, todavía hay un gran número de diseñadores de interiores tradicionales a los que les preocupa que la IA pueda sustituir sus puestos de trabajo. En esta situación, ¿cómo les dirías que los diseñadores son insustituibles en términos de creatividad y toque humano? **
Jason: El problema de que la IA reemplace a los diseñadores tradicionales es en realidad la búsqueda de reducir costos y aumentar la eficiencia en toda la sociedad económica. La revolución de la IA en realidad está reemplazando algunos de los trabajos más repetitivos y no creativos.
Los diseñadores creativos nunca podrán ser reemplazados por herramientas. Si es un diseñador de interiores más técnico, se recomienda adoptar la tecnología de inteligencia artificial y aprender más sobre sus principios subyacentes, porque ningún profano puede capacitar modelos industriales o empaquetar conjuntos de datos de alta calidad.
Además, los diseñadores que son buenos en comunicación pueden fortalecer sus propias habilidades. Por supuesto, es posible que deba cambiar su forma de pensar, es decir, cómo utilizar estas herramientas para ayudarlo a encontrar mejor más clientes o construir su IP o marca personal.
Varias industrias están hablando de reducir costos y aumentar la eficiencia. Actualmente, no es difícil lograr una reducción de costos con la ayuda de la IA. Pero si se utilizan herramientas de inteligencia artificial para lograr una mayor eficiencia, es otro tema a largo plazo, y de él también surgirán muchas nuevas oportunidades.
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Revisión en vivo | ¡Remodela el flujo de trabajo del diseño de interiores con IA!
Las aplicaciones AIGC están cambiando profundamente nuestro trabajo y nuestra vida, y el diseño de interiores también se ve profundamente afectado. A través de tecnologías innovadoras de IA, podemos reimaginar y diseñar nuestros espacios interiores como nunca antes, abriendo posibilidades completamente nuevas para la experiencia de vida.
En este número de Unbounded Talk, Jason, el gerente de "Designer's Toolbox", creador de AIGC, diseñador de algoritmos y diseñador arquitectónico, fue invitado para que le permitiera mostrarnos la aplicación y el misterio de la IA en el campo del diseño de interiores.
Puntos clave: resumen
Diseño de interiores asistido por IA, el estado ideal es que la IA pueda ayudar a los diseñadores a completar el proceso de diseño de 0 a 1. Por ejemplo, un simple dibujo de diseño de pared puede generar directamente un dibujo tridimensional con diversa información, como construcción y decoración del hogar, para diseñadores a través de herramientas de inteligencia artificial, formando un modelo de información.
Pero la implementación real será más complicada. Tomando como ejemplo el terminal de entrada en la etapa inicial, además del diseño básico de la pared y el diseño del espacio, también hay cosas como las preferencias del propietario, el presupuesto del proyecto e incluso pavimentos específicos del suelo, materiales de decoración duros, opciones de decoración suave, etc. ., cada uno de los cuales es diferente tipo de salida. ¿Cómo combinar mejor estas herramientas de IA con entrada y salida?
1.Etapa de consultoría: Esta es una etapa en la que no se ha finalizado la puesta en marcha y ejecución del plan. Usar modelos de lenguaje grandes como ChatGPT será muy bueno.
2. Diseño conceptual: Los clientes esperan ver en esta etapa tantas soluciones personalizadas en diferentes estilos como sea posible que satisfagan sus preferencias personales. Utilice herramientas de dibujo de IA, como Stable Diffusion, para ayudar a los diseñadores y maximizar la eficiencia del trabajo.
3. Modelado conceptual: Para una conversión de imagen a modelo 3D, basada en la escena única del diseño de interiores, se puede generar un modelo 3D a través de un simple boceto plano o dibujo de diseño, pero aún no se ha realizado. Solución para modelado fino.
4. Profundización del diseño: las principales herramientas de IA actuales no pueden ayudar muy bien a los diseñadores, y se pueden seleccionar modelos CAD o BIM tradicionales.
En la etapa de consultoría, para las empresas de diseño, el gran modelo de lenguaje representado por ChatGPT tiene una fuerte generalización. Pero cuando se implementa a nivel de aplicación, las empresas tendrán sus propias bases de datos y los requisitos correspondientes, que pueden organizarse en una biblioteca vectorial y, al mismo tiempo, cooperar con agentes de IA para construir una plataforma interna de marketing o recuperación de datos para la empresa.
Los diseñadores también pueden usar herramientas tan pequeñas para organizar mejor sus propios recursos, convertirlos en una base de conocimiento vectorial y luego usar IA, un método de recuperación más eficiente, para mejorar el costo de tiempo de la etapa de recuperación de información.
**(1) Proyecto de palabra inmediata: **El costo de construcción es relativamente bajo. Basado en el modelo grande, se puede restringir ingresando palabras clave, de modo que este modelo pueda usarse como una herramienta de diseño auxiliar para ayudar al diseñador a completar algún trabajo. Pero en la actualidad, puede ser más adecuado para algunos escenarios menos rigurosos y divergentes, como escribir novelas o realizar algún análisis simple.
(2) Base de conocimientos empresariales: el costo será ligeramente mayor y se requerirán algunos equipos profesionales de I+D. Es necesario tener una cierta comprensión de la estructura de conocimiento interna de la empresa y poder convertirla de manera eficiente en una base de conocimiento vectorial para una fácil recuperación. Es muy adecuado para el escenario de aplicación de ventas.
(3) Agente de IA: Una comprensión simple es un agente, o un agente, cada agente hará algo en lo que es bueno. A través de reglas y restricciones establecidas, estos diferentes agentes se pueden combinar para formar un flujo de trabajo completo. En comparación con los dos primeros, requiere personal de I+D que comprenda muy bien los escenarios empresariales.
(4) Ajuste fino del modelo grande: la dirección con el costo más alto, y el costo de la potencia informática es la mayor parte. Para las empresas que no están en la dirección de la IA o Internet, no es adecuado realizar ajustes en esta dirección y pueden considerar cooperar con las empresas correspondientes.
Ante esta situación, los diseñadores pueden usar la IA para construir una plataforma que se pueda usar en la web o incluso en teléfonos móviles, e ingresar datos de diseño acumulados dentro de la empresa o personalmente, como "¿Cuáles son los tamaños comúnmente utilizados para los restaurantes?" etcétera. El modelo de IA puede combinar la base de conocimientos de entrada para generar una respuesta muy precisa. Para algunas especificaciones de diseño, la IA también puede brindar a los diseñadores un recordatorio más preciso.
Debido a que los modelos grandes se entrenan con datos previamente informativos, su fortaleza radica en la generalización. Pero en el caso de los documentos internos de la empresa, documentos que ni siquiera se han publicado en Internet, estos modelos de IA no se pueden consultar con precisión. Por lo tanto, es necesario utilizar la base de conocimientos única de empresas o individuos para la capacitación basada en estos grandes modelos con el fin de implementar escenarios de aplicación de recuperación de información.
Por ejemplo, en un escenario de comercio electrónico, puede realizar diálogos de preguntas y respuestas con los clientes en forma de ventas, y también puede buscar a través de diferentes herramientas en segundo plano para ayudar a los usuarios a recuperar información, ayudar a generar planos de planta e imágenes. , e incluso renderizar modelos.
De hecho, generar planos de planta, generar imágenes y generar modelos de renderizado son tres agentes de IA diferentes, y cada flujo de trabajo es responsable de diferentes tareas.
Con base en el modelo grande y la clasificación profesional de los escenarios comerciales de la industria por parte de empresas y profesionales, estos agentes de IA se pueden integrar y combinar en un sistema eficiente.
Los usuarios pueden ingresar información diferente a través de esta interfaz y dejar que la IA recomiende diferentes esquemas y combinaciones de muebles, etc. Incluso la combinación de muebles proporcionada por la IA se puede configurar y seleccionar de la biblioteca de productos de entrada para ayudar realmente a los usuarios o empresas a integrar su propio negocio con escenarios profundos de la IA.
Por lo tanto, al diseñar en la industria actual, primero se determina un plano y luego un estilo, que es más detallado. Por lo tanto, primero se entrenan varios estilos para crear un modelo de IA. Cuando el usuario trae un plano de planta, el diseñador utiliza la herramienta de IA Representación asistida para generar y cambiar estilos rápidamente.
Esta herramienta ayudará a los clientes a obtener comentarios y experiencia rápidamente en la etapa inicial, aumentar la eficiencia del trabajo de las empresas y los profesionales y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia del usuario y ayudar a la empresa a hacer negocios.
Además, la escena del comercio electrónico también necesita publicidad de muebles o decoraciones, o imágenes de referencia para clientes o diseñadores.
En este escenario, las imágenes generadas rápidamente usando SD aún deben optimizarse antes de poder usarse. Puede combinarse con la tonalidad del producto, o incluso ajustarse según los clientes objetivo del producto, para crear un modelo de IA personalizado para satisfacer diferentes escenarios y necesidades comerciales.
En primer lugar, diseñe un modelo multimodal, que puede entenderse simplemente como un modelo que se puede generar a través de texto o voz, o un modelo que se puede generar a través de imágenes, imágenes, videos, etc. Por el contrario, este modelo también puede deducir estas diferentes formas de información.
La generación de imágenes de IA es un proceso desde cero. Por ejemplo, utilizando el diseño conceptual de múltiples macetas en forma de V y utilizando algoritmos de código abierto, puede generar diferentes modelos aproximados en la etapa inicial. Su forma es relativamente precisa y puede reflejar el objeto de la imagen. estructura. Al mismo tiempo, a través de algunos otros algoritmos de optimización tradicionales, este modelo relativamente aproximado se puede transformar en una malla 3D que se puede editar nuevamente e incluso retopología.
Quizás la tecnología de código abierto actual no tenga forma de combinarse de manera eficiente con la implementación posterior del diseño de interiores. Porque la tecnología de dibujo en la que la IA es buena actualmente todavía se basa en el espacio 2D. La escena del diseño real tiene requisitos muy altos en cuanto a la escala y precisión del espacio general, así como muchos detalles.
"Creo que con la madurez de los grandes modelos 3D y la multimodalidad, esta eficiencia se desarrollará gradualmente y se volverá cada vez más madura". Jason dijo que en la actualidad todavía es necesario combinarlo con la tecnología tradicional para ayudar. al finalizar Profundiza el dibujo.
El primer escenario de aplicación es algo similar al escenario de marketing de IA que se muestra al principio, combinado según los materiales y productos de muebles internos de la empresa. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para producir imágenes de costos, pero habrá enlaces de productos correspondientes en esta imagen, lo que puede considerarse como el uso de imágenes de IA para convertir la información contenida en ellas en información del producto.
La segunda escena trata sobre la migración material. El diseño de interiores puede entenderse simplemente como compuesto por una capa visual, una capa geométrica e incluso otras capas más finas. La ventaja de la IA es que puede generar rápidamente un espacio general con una sensación de atmósfera. Aunque este tipo de luces y sombras pueden ser inexactas, aún pueden ayudarnos a encontrar rápidamente la combinación de colores y la composición del espacio.
Si la información contenida en la imagen generada por IA se puede extraer y transformar en nuestro modelo, se puede acelerar el proceso de modelado del diseñador.
Preguntas y respuestas - Revisión
Ruiya: ¿Cuál crees que será el primer campo en el que la IA aterrizará en el trabajo de diseño de interiores? ¿Es diseño de renderizado creativo o algo más?
Jason: Debe ser la creatividad del diseño, y está más concentrada en la etapa inicial. Ahora estamos hablando de reducción de costos y aumento de la eficiencia, que es una cuestión que puede aumentar hasta cierto punto el potencial de eficiencia de las empresas. Ya sea que se base en marketing en línea o dibujo rápido basado en SD, puede mejorar la experiencia del cliente. También existe una mayor posibilidad de atraer más clientes.
Pero es posible que el renderizado no se convierta en algo común en el futuro, porque las imágenes AI o SD son inexactas en términos de luz interior y sombras generadas. En función de estas desviaciones, habrá mayores desviaciones en el efecto de aterrizaje.
**Ruiya: ¿Has considerado crear una herramienta que permita a los usuarios finales de C hacer sus propios dibujos de diseño de una manera muy sencilla? **
Jason: En realidad, es bastante difícil fabricar un producto así. En particular, hay empresas de la industria que se han acumulado a lo largo de los años, como Kujiale y Sanweijia, que utilizan la tecnología de inteligencia artificial para facilitar la fabricación de mejores productos en esta área. Creo que los equipos pequeños casi no tienen posibilidades en este sentido.
Pero cuando se trata de esto, dichos productos en el futuro definitivamente se volverán cada vez más simples, y el papel de los diseñadores en la etapa de diseño conceptual se reducirá considerablemente. Creo que es posible que sea necesario transferir el valor central de los diseñadores en el futuro. . Se trata más de cómo implementar mejor el mapa conceptual que le gusta al propietario.
**Ruiya: En tus observaciones actuales, ¿hay algún ejemplo de diseños que utilicen IA que se hayan implementado? **
Jason: Si es completamente desde el concepto hasta su finalización, aún no lo he visto. Pero si se trata de una representación conceptual asistida por IA, el propietario puede determinar el estilo a través del dibujo conceptual y otras aplicaciones.
**Ruiya: ¿Crees que la IA se ve fácilmente afectada por el sesgo del conjunto de entrenamiento al realizar el diseño asistido, lo que resulta en una falta de diversidad en los resultados del diseño? **
Jason: Debe existir tal situación. Aunque estamos agregando nuestro propio modelo de entrenamiento de conjunto de datos sobre la base del modelo grande. Pero estos mapas de entrenamiento también pueden ser mapas que se pueden encontrar en Internet, y otros alquimistas también pueden encontrarlos.
Sin embargo, el problema de la homogeneización también puede verse afectado por tendencias o factores de tendencia desde una perspectiva de diseño. Bajo cierta tendencia, los materiales de imágenes en Internet pueden estar sesgados hacia este estilo.
**Ruiya: ¿Cómo pueden los diseñadores seguir teniendo la capacidad de controlar y ajustar el resultado final durante el renderizado por IA? **
Jason: Para un diseñador, no es tan difícil controlar el resultado. Creo que la dificultad radica en si el plan que piensa el diseñador puede satisfacer las necesidades del propietario.
Jason: Definitivamente. Con la popularidad de las herramientas de inteligencia artificial, la estética de todos se elevará a un nivel superior. Por tanto, bajo esta tendencia, los diseñadores deben mejorar su propia estética. Al mismo tiempo, esto también aumentará las exigencias de innovación de los diseñadores. Una fuente de innovación es que todo el mundo necesita cambiar la forma tradicional de buscar imágenes de referencia para diseñar. Así que creo que los futuros diseñadores, o aquellos que quieran ser diseñadores de alto nivel, tendrán que cambiar de esta manera.
**Ruiya: A través de la iteración continua del conjunto de capacitación, ¿cree que en el futuro la IA tendrá la capacidad de percibir y predecir las necesidades y tendencias futuras de los usuarios? **
Jasón: Sí. Lo que la IA hace bien es procesar una gran cantidad de datos para resumir e incluso hacer algunas predicciones.
**Ruiya: Hasta ahora, todavía hay un gran número de diseñadores de interiores tradicionales a los que les preocupa que la IA pueda sustituir sus puestos de trabajo. En esta situación, ¿cómo les dirías que los diseñadores son insustituibles en términos de creatividad y toque humano? **
Jason: El problema de que la IA reemplace a los diseñadores tradicionales es en realidad la búsqueda de reducir costos y aumentar la eficiencia en toda la sociedad económica. La revolución de la IA en realidad está reemplazando algunos de los trabajos más repetitivos y no creativos.
Los diseñadores creativos nunca podrán ser reemplazados por herramientas. Si es un diseñador de interiores más técnico, se recomienda adoptar la tecnología de inteligencia artificial y aprender más sobre sus principios subyacentes, porque ningún profano puede capacitar modelos industriales o empaquetar conjuntos de datos de alta calidad.
Además, los diseñadores que son buenos en comunicación pueden fortalecer sus propias habilidades. Por supuesto, es posible que deba cambiar su forma de pensar, es decir, cómo utilizar estas herramientas para ayudarlo a encontrar mejor más clientes o construir su IP o marca personal.
Varias industrias están hablando de reducir costos y aumentar la eficiencia. Actualmente, no es difícil lograr una reducción de costos con la ayuda de la IA. Pero si se utilizan herramientas de inteligencia artificial para lograr una mayor eficiencia, es otro tema a largo plazo, y de él también surgirán muchas nuevas oportunidades.