Space Remodel: Transformando seus espaços
Space Remodel é uma poderosa ferramenta de design de interiores habilitada por IA, projetada para designers de interiores, proprietários de casas e qualquer pessoa que deseje reinventar seus espaços de vida. Com a tecnologia avançada de IA, o Space Remodel pode gerar milhares de propostas de design únicas e inovadoras com apenas um clique, com base na estrutura e no layout do seu quarto, para acender sua inspiração de design.
Recursos Principais do Space Remodel:
- Solução de Design Integral: Suporta uma ampla variedade de tipos de quartos, incluindo salas de estar, salas de jantar, cozinhas, quartos, banheiros, closets e quartos infantis.
- Estilos Diversos: Escolha entre uma gama de estilos de design distintos, como Industrial, Moderno, Minimalista, Costeiro, Country e Escandinavo.
- Esquemas de Cores de Renomados Designers: Cada estilo de design vem com cinco ou mais esquemas de cores recomendados por renomados designers, tornando seu design ainda mais profissional.
- Design Personalizável: Suporta designs personalizados usando diferentes materiais de renovação para criar sua casa dos sonhos única.
Como Funciona O Space Remodel utiliza a ControlNet, adaptando a Stable Diffusion para usar as bordas detectadas pelo M-LSD em uma imagem de entrada, além de uma entrada de texto, para gerar uma imagem de saída. Os dados de treinamento são gerados usando uma transformada de Hough profunda baseada em aprendizado para detectar linhas retas do Places2 e, em seguida, usa o BLIP para gerar legendas. O modelo Canny é usado como um ponto de verificação inicial e o modelo é treinado com 150 horas de GPU com Nvidia A100 80G. A ControlNet é uma estrutura de rede neural que permite controlar modelos de difusão pré-treinados grandes para suportar condições de entrada adicionais além de prompts. A ControlNet aprende condições específicas de tarefa de forma end-to-end, e o aprendizado é robusto mesmo quando o conjunto de dados de treinamento é pequeno (50k amostras). Além disso, treinar uma ControlNet é tão rápido quanto ajustar um modelo de difusão, e o modelo pode ser treinado em um dispositivo pessoal. Alternativamente, se clusters de computação poderosos estiverem disponíveis, o modelo pode escalar para grandes quantidades de dados de treinamento (milhões a bilhões de linhas). Grandes modelos de difusão como a Stable Diffusion podem ser aumentados com ControlNets para permitir entradas condicionais como mapas de bordas, mapas de segmentação, pontos-chave, etc.
