在第二屆拯救者杯OPENAIGC開發者大賽中，涌現出一批技術突出、創意卓越的作品。為了讓這些優秀項目被更多人看到，我們特意開設了優秀作品報道專欄，旨在展示其獨特之處和開發者的精彩故事。

無論您是技術專家還是愛好者，希望能帶給您不一樣的知識和啟發。讓我們一起探索AIGC的無限可能，見證科技與創意的完美融合！

創未來AI應用賽-高校組AI創作力獎

作品名稱：AGI interior designer

參賽團隊：蘇州大學openwino

作品簡介

AIG interior design（AI Generated interior design），是一款基于文生圖模型的室內設計應用，能夠在保證美感的同時，生成具有多角度一致性的室內設計效果圖。

應用背景

在當今快速發展的室內設計行業中，傳統設計流程往往耗時長、步驟繁瑣，特別是在復雜空間的建模過程中。設計師通常需要花費大量時間進行建模，而最終呈現給客戶的效果圖才是最重要的。AIG Interior Design 正是基于這一背景，結合 AIGC（AI Generated Content）技術，推出了一種全新的室內設計解決方案，旨在減輕設計師的工作負擔，加快設計流程。

技術架構和實現

AIG Interior Design 的技術架構主要包括以下幾個步驟：

1、用戶上傳房間照片：用戶上傳一張房間的照片（photo1），生成初步的室內環境圖（image1），該圖不包含家具和裝飾。

2、框選家具和裝飾：用戶在 image1 上框選出家具和裝飾的位置，并結合文本提示詞描述，生成室內設計效果圖（result1）。

3、實例分割與圖像提取：對 result1 進行實例分割，提取單個物體圖像集合。

4、上傳另一個角度的房間照片：用戶上傳另一張房間照片（photo2），并計算 photo2 相對于 photo1 的透視變換角度，得到視點變換矩陣。

5、生成不同視角的效果圖：使用 image1 和文本提示詞生成新的室內設計效果圖（image2），并結合透視變換矩陣生成最終效果圖（result2）。

技術實現路徑

1、文生圖：基礎模型為 Stable Diffusion，通過文本提示生成室內設計效果。

2、實例分割：使用 Segment-Anything（SAM）模型進行對象識別和圖像提取。

3、透視變換計算：利用 OpenCV 庫計算視點變換矩陣。

4、多視角生成：基于 Zero-1-to-3 方法的微調模型生成不同視角的效果圖。

應用實現成效

AIG Interior Design 通過省去傳統設計流程中的多個中間步驟，顯著提高了設計效率。用戶能夠快速獲得符合需求的室內設計效果圖，且生成的效果圖在多個視角下保持一致性。這種方法不僅提升了用戶體驗，還為設計師提供了更高效的工作工具。

未來發展

隨著 AI 技術的不斷進步，AIG Interior Design 有望進一步拓展應用場景，提升生成效果的質量和一致性。未來，可能會加入更多智能化功能，如自動化風格匹配、實時在線協作設計等，以滿足更廣泛的用戶需求。同時，隨著市場對個性化設計需求的增加，AIG Interior Design 將持續優化算法，提升用戶的定制化設計體驗。

通過結合先進的 AI 技術，AIG Interior Design 不僅為室內設計行業帶來了創新的解決方案，也為用戶提供了便捷、高效的設計體驗，展現了未來室內設計的無限可能。

END

繼續閱讀：

未經允許不得轉載：RPA中國 | RPA全球生態 | 數字化勞動力 | RPA新聞 | 推動中國RPA生態發展 | 流 > AGI interior designer丨OPENAIGC開發者大賽高校組AI創作力獎