ginigen/interior-design

מה זה

מעלים תמונה של חדר, בוחרים סגנון עיצוב מלשוניות שמחולקות לקטגוריות כמו מודרני, קלאסי או גלובלי, ומוסיפים תיאור טקסטואלי חופשי לפי הצורך. יש גם דוגמאות מובנות בממשק שאפשר לטעון בלחיצת כפתור כדי לראות איך זה עובד. התוצאה היא תמונה מעובדת של אותו החלל בדיוק, עם ריהוט, צבעים וטקסטורות חדשות.

מאחורי הקלעים רץ שילוב של Stable Diffusion 1.5 עם ControlNet מסוג normalbae של lllyasviel, לצד גלאי NormalBaeDetector ומודלים כמו AbsoluteReality. השילוב הזה מחשב את מפות העומק והזוויות של הקירות והמשטחים בתצלום המקורי, כדי שהריהוט והתאורה החדשים יישבו בדיוק על המבנה האמיתי של החדר.

מתאים ל

• החלפת סגנון עיצוב לחדר

  מעלים תמונה של סלון ובוחרים סגנון מודרני או קלאסי כדי לראות כיווני ריהוט חדשים.

• עיבוד איטרטיבי של חלל

  לוקחים תוצאה ראשונית וטוענים אותה חזרה כקלט כדי לדייק את הפרטים עם הנחיות נוספות.

• בדיקת פלטות צבעים וחומרים

  משנים תיאור טקסטואלי כדי לבדוק גוונים, חיפויי עץ ותאורה על גבי מבנה החדר הקיים.

איפה זה נופל

הבעיה המרכזית היא שהאפליקציה מושהית כרגע ולא תרוץ לכם בלחיצה פשוטה. מעבר לכך, הקוד שומר פלטים למאגר חיצוני בשם broyang/interior-ai-outputs, כך שתמונות החדרים שלכם עשויות להישמר שם. טכנית, שימוש ב־ControlNet על בסיס נורמלים שומר היטב על זוויות הקירות, אבל לפעמים מעוות פרופורציות של רהיטים או מדביק פריטים לא הגיוניים אם משתמשים ביותר מדי צעדי עיבוד או ברזולוציה נמוכה.

איך משתמשים

לוחצים על Generate Design אחרי בחירת הסגנון, והמערכת מציגה פס התקדמות בזמן אמת. אם התוצאה מעניינת, אפשר ללחוץ על כפתור שמזין אותה ישירות בחזרה כתמונת מקור לסבב שינויים נוסף. בהגדרות המתקדמות אפשר לשנות רזולוציה, כמות צעדים, סיד והנחיות שלילה. כרגע האפליקציה במצב מושהה (PAUSED) ומוגדרת על חומרת מעבד בסיסית (cpu-basic), כך שאי אפשר להריץ אותה ישירות בדפדפן בלי להפעיל אותה מחדש, ועל חומרה כזו יצירת תמונה צפויה להיות איטית מאוד.

הרישיון

הקוד מפורסם ברישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי ושינוי של הקוד. עם זאת, הקוד מעלה את הפלטים למאגר חיצוני, ולכן לא מומלץ להעלות תמונות פרטיות או רגישות של הבית שלכם.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗