В последние годы нейросети стали настоящим прорывом в области искусственного интеллекта, позволяя компьютерам обучаться и принимать решения на основе большого объема данных. Их потенциал огромен. Они находят применение в различных сферах, от медицины до финансов.
Одной из областей, где нейросети могут изменить игру, — дизайн интерьера.
Дизайн интерьера — это искусство создания привлекательной и функциональной обстановки внутри дома. Традиционно этим занимались дизайнеры, которые, опираясь на свой вкус и опыт, создавали уникальные и оригинальные интерьеры. Однако, благодаря возможностям нейросетей, процесс проектирования интерьера может быть значительно упрощен.
Одной из основных возможностей нейросетей в дизайне интерьера является их способность предсказывать и визуализировать будущий интерьер. С помощью алгоритмов машинного обучения, нейросети могут анализировать большое количество данных о жилищных пространствах, материалах, мебели и других элементах интерьера, чтобы создать компьютерную модель будущего дизайна.
В отличие от дизайнера — нейросеть справляется за несколько минут, что экономит огромное количество рабочих часов.
На известном форуме для дизайнеров и строителей при обсуждении темы, читатели пишут следующее:
«Искусственному интеллекту ничего не стоит учесть местные требования к перепланировкам. ИИ легко выполнит требования хоть фэншуй, хоть васту, хоть комитета по охране домов в статусе памятника культуры. Вопрос только в массиве данных для обучения — чем их больше, тем быстрее нейросеть начнёт предлагать достойные варианты. Даже ценой нескольких ошибок с количеством подрозетников».
Интересный факт: в 2020 году египетский мебельный бренд представил умный стол Dot со встроенным виртуальным помощником Alexa, регулируемой с помощью мобильного приложения высотой, встроенными USB-портами для зарядки, а также встроенными динамиками.
Конечно, нейросети не могут заменить живого дизайнера полностью. Их роль скорее в том, чтобы помочь визуализировать идеи и варианты дизайна, чтобы клиенты могли принять более обоснованные решения. Но это не означает, что роль дизайнера будет утрачена. Скорее, нейросети будут служить инструментом, который поможет дизайнерам стать более продуктивными.
На сегодняшний день уже существует несколько нейросетевых инструментов для дизайна интерьера. Одним из наиболее известных считается MidJourney, Шедеврум от Яндекса и Stable Diffusion — на основе текстового запроса, ИИ создают фотореалистичные модели помещений. С их помощью дизайнеры получают доступ не только к детальным изображениям, но и к таким опциям, как симуляция расстановки мебели.
Интересный факт: Итальянский мебельный бренд запустил AR-технологию для покупки мебели в виртуальной реальности в 2019 году. Он позволял клиентам войти в цифровую версию своего дома в виртуальной реальности и меблировать его предметами. Клиенты надевали специальную гарнитуру, чтобы взаимодействовать с окружающей средой, перемещать предметы и менять цвета и узоры.
Всё больше дизайнеров начинают внедрять эти технологии в свою работу, чтобы помочь клиентам получить более ясное представление о том, как будет выглядеть их интерьер.
В конечном итоге, нейросети будут продолжать преобразовывать наше понимание и подходы к дизайну интерьера, позволяя нам создавать более привлекательные и функциональные пространства.
P.S. Этот материал написан Нейросетью и бережно отредактирован нашим редактором :)
P.S.S. Все картинки сделаны, с помощью нейросети под чутким руководством дизайнеров ДЭФО.
Бонус!
Нейросети, которые могут помочь не только в дизайне:
- ChatGPT: универсальная нейросеть, которая поможет с множеством задач.
- Copy.ai: поможет с написанием текстов.
- Rytr.me: копирайтер, поможет проверить орфографию и ошибки.
- D-id: озвучивает и оживляет изображения
- Beautiful.ai: поможет в создании презентации
- Aimages.ai: улучшит качество видео
7. Runwayml: убирает водяные знаки с видео и прочие ненужные элементы.
8. Dall-e: может сгенерировать изображения
9. Logoai.com: поможет в создании логотипов
10. Thispersondoesnotexist: сгенерирует людей
И помните, что залог успеха в работе с нейросетями — правильно заданные вопросы.
