在第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛中，涌现出一批技术突出、创意卓越的作品。为了让这些优秀项目被更多人看到，我们特意开设了优秀作品报道专栏，旨在展示其独特之处和开发者的精彩故事。
无论您是技术专家还是爱好者，希望能带给您不一样的知识和启发。让我们一起探索AIGC的无限可能，见证科技与创意的完美融合！
创未来AI应用赛-高校组AI创作力奖
作品名称：AGI interior designer
参赛团队：苏州大学openwino
作品简介
AIG interior design（AI Generated interior design），是一款基于文生图模型的室内设计应用，能够在保证美感的同时，生成具有多角度一致性的室内设计效果图。
应用背景
在当今快速发展的室内设计行业中，传统设计流程往往耗时长、步骤繁琐，特别是在复杂空间的建模过程中。设计师通常需要花费大量时间进行建模，而最终呈现给客户的效果图才是最重要的。AIG Interior Design 正是基于这一背景，结合 AIGC（AI Generated Content）技术，推出了一种全新的室内设计解决方案，旨在减轻设计师的工作负担，加快设计流程。
技术架构和实现
AIG Interior Design 的技术架构主要包括以下几个步骤：
1、用户上传房间照片：用户上传一张房间的照片（photo1），生成初步的室内环境图（image1），该图不包含家具和装饰。
2、框选家具和装饰：用户在 image1 上框选出家具和装饰的位置，并结合文本提示词描述，生成室内设计效果图（result1）。
3、实例分割与图像提取：对 result1 进行实例分割，提取单个物体图像集合。
4、上传另一个角度的房间照片：用户上传另一张房间照片（photo2），并计算 photo2 相对于 photo1 的透视变换角度，得到视点变换矩阵。
5、生成不同视角的效果图：使用 image1 和文本提示词生成新的室内设计效果图（image2），并结合透视变换矩阵生成最终效果图（result2）。
技术实现路径
1、文生图：基础模型为 Stable Diffusion，通过文本提示生成室内设计效果。
2、实例分割：使用 Segment-Anything（SAM）模型进行对象识别和图像提取。
3、透视变换计算：利用 OpenCV 库计算视点变换矩阵。
4、多视角生成：基于 Zero-1-to-3 方法的微调模型生成不同视角的效果图。
应用实现成效
AIG Interior Design 通过省去传统设计流程中的多个中间步骤，显著提高了设计效率。用户能够快速获得符合需求的室内设计效果图，且生成的效果图在多个视角下保持一致性。这种方法不仅提升了用户体验，还为设计师提供了更高效的工作工具。
未来发展
随着 AI 技术的不断进步，AIG Interior Design 有望进一步拓展应用场景，提升生成效果的质量和一致性。未来，可能会加入更多智能化功能，如自动化风格匹配、实时在线协作设计等，以满足更广泛的用户需求。同时，随着市场对个性化设计需求的增加，AIG Interior Design 将持续优化算法，提升用户的定制化设计体验。
通过结合先进的 AI 技术，AIG Interior Design 不仅为室内设计行业带来了创新的解决方案，也为用户提供了便捷、高效的设计体验，展现了未来室内设计的无限可能。
END
