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低秩微调模型与神经网络引导下的AI辅助室内设计实验研究
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作者 程粟 《家具与室内装饰》 北大核心 2025年第11期19-25,共7页
以扩散模型为主要架构图像生成工具在生成结果上具有随机性特点,并且基础模型在一些特定的设计风格和垂直细分领域的表现难以达到专业水准,因此,生成式人工智能在室内设计领域的实际应用中存在可控性上不足的问题。通过训练应用特定风格... 以扩散模型为主要架构图像生成工具在生成结果上具有随机性特点,并且基础模型在一些特定的设计风格和垂直细分领域的表现难以达到专业水准,因此,生成式人工智能在室内设计领域的实际应用中存在可控性上不足的问题。通过训练应用特定风格的Low-Rank Adaptation(LoRA)低秩微调模型,同时结合ControlNet神经网络的多条件引导可以实现对AI图像生成在设计风格、造型、结构等细节上的控制,使图像达到实际设计方案的要求。在此基础上,进一步提出以人为主导、人机双向赋能的AI辅助室内设计模式,从设计应用角度探索AI赋能设计的路径。 展开更多
关键词 AI辅助设计 稳定扩散模型 LoRA低秩微调模型 controlnet神经网络 多条件引导
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