Only Text Գեներատիվ ինտերիերի դիզայնի գործիք by Zichun Shao

Only Text Գեներատիվ ինտերիերի դիզայնի գործիք by Zichun Shao is a highly esteemed winner of the very prestigious 2023 Երկաթե մրցանակ A' Design Award in Գեներատիվ, ալգորիթմական, պարամետրիկ և AI-օժանդակված դիզայն Competition Category.

ԵրկաթԳեներատիվ· 2023

Only Text Գեներատիվ ինտերիերի դիզայնի գործիք

by Zichun Shao

Client: Zichun Shao

Երկաթե մրցանակ A' Design Award Winner in Գեներատիվ Category

43,980

Verified Award Winner

Verify Award Status for #150725

View at A' Design Award Press Release Award Badge

Colors

The Design

About Only Text Գեներատիվ ինտերիերի դիզայնի գործիք

Only Text-ը գեներատիվ դիզայնի գործիք է, որը ստեղծում է ինտերիերի դիզայնի պատկերներ գրավոր նկարագրություններից ելնելով։ Գործիքը հիմնված է դիֆուզիոն մոդելի վրա, որը մարզված է մասնագիտական ինտերիերի դիզայնի համար։ Ուսուցման տվյալների բազա ձևավորելու համար հավաքվել և պիտակավորվել են ավելի քան 20,000 ինտերիերի պատկերացումներ՝ դիզայներների կողմից։ Only Text-ը կարող է ընդամենը մի քանի վայրկյանում ստեղծել ինտերիերի տեսք՝ ընտրված ձևավորման ոճով և տարածքային բնութագրերով։ Մանրամասները փոփոխվում են՝ խմբագրելով տեքստը և կրկին գեներացնելով։ Այս մեթոդը վերացնում է ձեռքով մոդելավորումն ու ռենդերինգը, ինչի շնորհիվ բազմաթիվ տարբերակներ կարող են արագ կիսվել հաճախորդների հետ։

The Recognition

About the Երկաթե մրցանակ A' Design Award

Only Text Գեներատիվ ինտերիերի դիզայնի գործիք Երկաթե մրցանակ A' Design Award-ի հաղթող է՝ հեղինակավոր ճանաչում, որը շնորհվում է լավ դիզայններին, որոնք համապատասխանում են լավ նախագծված ստեղծագործություններից սպասվող մասնագիտական և արդյունաբերական պահանջներին։ Երկաթե հաղթողները ցուցադրում են իրենց ստեղծողների մեծ վարպետությունը, բարձր մասնագիտացումը, փորձագիտական ըմբռնումը և ստեղծագործական կարողությունը։ Սպասվում է, որ Only Text Գեներատիվ ինտերիերի դիզայնի գործիք կլինի բարձր գնահատվող, հիացմունք առաջացնող և սիրելի ստեղծագործություն, որը գործնական է և նորարար։ Երկաթե մրցանակ A' Design Award-ը շահած այս դիզայնը ինտեգրում է ոլորտի լավագույն փորձը և ունի գիտելիքին և տաղանդին կապված ունակ տեխնիկական հատկանիշներ։ Only Text Գեներատիվ ինտերիերի դիզայնի գործիք հարգվում է իր մանրակրկիտության համար և նախագծված է կյանքի որակի այնպիսի բարելավումներ առաջարկելու համար, որոնք օգնում են աշխարհն ավելի լավ վայր դարձնել։

Behind the Design

Press Kit

Credits, team members and technical details provided by the designer.

Unique Properties: The design was done by artificial intelligence (AI) in collaboration with designers. This project has trained an AI for professional interior design generation, which can generate interior designs with different decoration styles according to the input text. It only takes a few seconds for AI to generate a new interior design, and it can quickly generate a large number of designs for communication with users, thereby improving design efficiency.
Dimensions & Packaging: The project uses diffusion model technology, using artificial intelligence to cooperate with designers to generate designs of different decorative styles. We retrained a professional interior design AI to quickly create designs with varying decoration styles.
Tags: Artificial intelligence, Human-computer collaboration, Interior design, Generative design, Text generative design, Efficient design, Rapid modification, Controllable design, Decoration style control
Production Technology: Ordinary AI cannot generate interior design according to specific "decoration style" and "space attributes," which is a fatal flaw for interior design. To this end, this project collected more than 20,000 interior design renderings, labeled them to make a data set and gave the data set to AI for learning, thus creating an AI suitable for interior design. The AI can generate interior renderings specifying "decorative style" and "space attributes" by inputting text.
Design Challenge: The challenge of this design is to build a professional interior design AI that generates designs of high quality and correct decor. To this end, this project asked professional designers to collect and label tens of thousands of interior design images and then handed over the filtered data to AI for training. Make AI understand what is "decorative style," "spatial attributes," and "aesthetic attributes" and generate an interior design with a specified decorative style.
Research: Research Background: Interior design communication is complex, and obtaining designs and communicating with customers quickly is necessary.
Methods: This project trained an AI to generate interior designs professionally and used the AI to collaborate with humans to create interior designs in various decorative styles from the text.
Results: Using the AI trained in this project, designers can generate an interior design rendering in just a few seconds.
Insights: This project approach rapidly generates large batches of interior designs for specified decor styles and spatial properties and allows new designs to be generated by modifying text. This method eliminates the need for manual modeling and rendering, which improves design efficiency.
Inspiration: It is difficult for users to imagine the scheme described by the designer in words. Designers need to turn thinking into design quickly. With the development of artificial intelligence (AI), designers can generate designs directly from text. Specifically, this project trained an AI to create interior design, which can generate interior design only by inputting text, improving communication efficiency between designers and users.
Project Duration: The project is located in Guangzhou, Guangdong Province, China, and was designed in 2023.
Operation Flow: 1. Professional designers collect interior design images and mark and screen them.
2. Use the filtered data to train a professional interior design AI.
3. Designers use AI to design.
4. The designer inputs the design text description into the AI to specify the decoration style.
5. AI generates the interior design of the specified decoration style.
6. Modify the unsatisfactory details in the design through text description, and regenerate the design.
7. After adjusting the text description and generating it multiple times, a good design is obtained.