划重点:

⭐️ 一些开发人员为生成式室内设计创建了 StableDesign 数据集。

⭐️ 通过下载爱彼迎房源数据和图像元数据，提取特征，准备和培训数据，实现室内设计生成模型的培训。

⭐️ 通过 ControlNet 劳拉模型的训练实现了对室内设计生成的控制和文本到图像的转换。

站长之家（ChinaZ.com）4月15日 消息:一些开发者开发了它 StableDesign 该项目旨在为生成式室内设计提供数据集和培训方法。这是一个适合室内装饰设计的项目SD方案，上传空房间图片，输入文字提示，可按要求生成装修效果图。

他们首先通过爱彼迎下载房源数据，并用脚本扩展 bnb-dataset 代码从图像元数据中提取。随后，他们利用特征提取和数据准备工具创建适合室内设计的数据集，为后续模型培训做准备。

研究团队在数据准备完成后使用 ControlNet 训练模型。ControlNet 模型通过分割图像和深度估计图像来控制室内设计的生成过程。同时，模型通过文本到图像的转换，使用户能够通过文本描述生成相应的室内设计图像。这些训练方法结合了图像处理和自然语言处理技术，为生成式室内设计领域的发展提供了新的思路和方法。

StableDesign 该项目的推出为研究人员和设计师提供了一个新的数据集和培训框架，促进了生成式室内设计技术的发展和创新。然而，StableDesign 产生的效果不能完全相信，比如有时候会把承重墙改掉。

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