Your room desgin inspirations Room AI

지금 바로 RoomAI로 여러분의 드림 하우스를 구축하고, 멋진 디자인 성과를 친구들과 공유해 보세요!

RoomAI는 ### ControlNet을 활용하여 ### Stable Diffusion의 기능을 향상시킵니다. 입력 이미지에서 M-LSD로 감지된 에지와 텍스트 입력을 통합하여 출력 이미지를 생성합니다. 학습 데이터는 Places2라는 데이터셋에서 직선 감지를 위한 학습 기반 딥 허프 변환과 캡션 생성을 위한 BLIP을 결합하여 얻습니다. Canny 모델은 훈련 과정의 시작 체크포인트 역할을 합니다.

ControlNet은 프롬프트 이상의 추가 입력 조건을 통해 사전 훈련된 대규모 확산 모델을 제어할 수 있도록 하는 정교한 신경망 구조입니다. 더 작은 훈련 데이터셋으로도 작업별 조건을 강력하게 학습합니다. 더욱이, ControlNet을 훈련하는 것은 확산 모델을 미세 조정하는 것에 비해 상대적으로 빠르며, 개인 장치에서 실행될 수 있습니다. 더 큰 데이터셋의 경우, 강력한 컴퓨팅 클러스터가 방대한 양의 데이터로 훈련 과정을 확장할 수 있어, 에지 맵과 세분화와 같은 향상된 조건부 입력을 가능하게 합니다.

• 가능한 최고의 디자인 제안을 얻기 위해 고품질의 방 사진을 업로드하는 것부터 시작하세요.
• 여러분의 취향에 가장 공감하는 스타일을 찾기 위해 다양한 스타일을 실험해 보세요.
• 여러분의 개성을 반영하는 독특한 룩을 창조하기 위해 다양한 스타일의 요소들을 자유롭게 믹스 앤 매치하는 것을 망설이지 마세요.