Алгоритм разработал французский программист. Свою работу он представил в 2019 году. Нейросеть научилась на основе отдельных моделей самостоятельно формировать планировку помещений, а также грамотно расставлять мебель.
Привет начинающим мебельщикам. Сегодня заметка в рубрике «Наука и мебель». Технологии развиваются настолько быстро, что уже искусственный интеллект знает, куда «по фэншую» поставить кровать и комод :)
Итак, французский разработчик создал «квартирно-мебельный» алгоритм, работая над своей диссертацией. Работает он по принципу «междоменного преобразования объектов». Заключается этот принцип в изменении стиля различных изображений, при этом оставляя их суть. Такие алгоритмы обработки изображений стали популярны еще в 2017 году. Например, когда пользователи делали наброски, а искусственный интеллект превращал их в картины или фотореалистичные портреты.
Алгоритм состоит из трех отдельных моделей, каждый из которых обучен на разных базах данных.
Первая модель работает со «следами» зданий, для этого в ее базу были внесены данные о строениях в Бостоне. В итоге искусственный интеллект обучался по парам изображений: на первой были контуры земельного участка вокруг здания, а на втором — контуры здания на участке. В итоге алгоритм научился сам «рисовать» изображения второго типа, имея исходные данные только первого.
Вторая модель — непосредственная планировка квартир. Для этого требуется небольшое вмешательство человека, он должен сам нанести на план окна и вход. Затем искусственный интеллект сам размечает комнаты. При этом нейросеть делит их на типы: кухня, гостиная, спальня и т.д., заливая помещения определенным цветом. Для того, чтобы алгоритм научился создавать планы квартир, разработчик для анализа предоставил ему более 800 различных планов.
Третий модуль нейросети отвечает за расстановку мебели. Основывается алгоритм на ранее полученную на втором этапе цветовую градацию комнат. В итоге, искусственный интеллект без ошибок поставит в кухне стол, в гостиной — диван, а ванной и туалете — сантехнику. Как и предыдущие эта модель обучена на парах исходных и конечных изображений, пишет N+1.
Если вы интересуетесь подобными технологиями, более подробно о данной разработке можно почитать здесь. Также автор выложил свой алгоритм в открытый доступ, опробовать нейросеть могут все желающие.
Спасибо что дочитали до конца. Комментируйте и обязательно подписывайтесь на канал. Дальше больше!