本发明涉及家居装修设计,更具体的说是涉及一种基于人工智能的家居装饰设计方法。
背景技术:
1、随着房地产行业的发展,室内家居设计需求也越来越大,由于优秀设计师资源的稀缺性,智能化程度较高的家居设计软件对于提升流量成交率和消费者满意度的作用日益凸显。ai技术在家居设计领域的应用是响应“整家定制”时代的需求,智能家居系统作为未来万物智能互联系统在家庭领域的主要应用,与现代人工智能技术的发展紧密相关。
2、早期设计师主要依赖于传统的设计工具和方法,如手绘草图、cad软件等,这些工具在效率和准确性上存在限制。传统的家居设计的智能化水平较低,很多设计和决策过程需要人工参与和判断,耗时耗力。个性化设计往往受限于设计师的个人经验和创意,设计创意有限,难以满足所有用户的个性化需求。早期技术限制导致ai在室内设计中的应用较为有限,功能也比较单一。
3、因此,提出一种基于人工智能的家居装饰设计方法,来解决现有技术存在的困难,是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此,本发明提供了一种基于人工智能的家居装饰设计方法,使得设计方案的生成更加迅速和高效,可以快速产生多种设计方案供用户选择。
2、为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
3、一种基于人工智能的家居装饰设计方法,包括以下步骤:
4、s1、获取多种家居装饰风格数据,并对多种家居装饰风格数据进行预处理;
5、s2、将s1中预处理后的多种家居装饰风格数据分为训练集和测试集;
6、s3、建立基于ai算法的家居设计模型,将s2中的训练集和测试集输入至家居设计模型对家居设计模型进行训练与测试;
7、s4、将用户的偏好、需求、房间相关图像输入至训练好的家居设计模型,模型生成多种设计方案供用户选择。
8、可选的,s1中的多种家居装饰风格数据为图像数据,对图像数据的预处理包括图像的裁剪、缩放、去噪、归一化。
9、可选的,s3中的家居设计模型采用生成对抗网络算法处理多种家居装饰风格图像数据。
10、可选的,s3中对家居设计模型的训练包括:
11、利用生成对抗网络提取设计风格特征,并将这些特征迁移到新的设计中,训练一个理解设计风格的判别器,以及一个生成符合用户需求的图像的生成器;使用预处理后的图像数据对家居设计模型进行训练,在训练过程中,生成器和判别器不断进行博弈,直到生成器生成逼真的设计图像。
12、可选的,s3中通过将测试集输入至家居设计模型来评估模型的性能,模型的性能包括生成图像的质量、多样性和与用户需求的匹配程度;根据评估结果对模型进行调整和优化。
13、可选的,s4中用户输入的房间相关图像是通过预设ai系统的ar技术生成的包含测量信息的三维视图。
14、经由上述的技术方案可知,与现有技术相比,本发明公开提供了一种基于人工智能的家居装饰设计方法,具有以下有益效果:
15、在本发明中使用ai技术,使得设计方案的生成更加迅速和高效,可以快速产生多种设计方案供用户选择;使用生成对抗网络机器学习算法,构建家居设计模型,以更高的创造性产生新的设计方案,以满足用户不同的个性化需求;使用计算机视觉识别技术对空间进行识别,识别空间后使用3d建模和渲染技术创建虚拟模型或动画,为用户提供更为直观的家居设计体验。
1.一种基于人工智能的家居装饰设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的家居装饰设计方法,其特征在于,s1中的多种家居装饰风格数据为图像数据,对图像数据的预处理包括图像的裁剪、缩放、去噪、归一化。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的家居装饰设计方法,其特征在于,s3中的家居设计模型采用生成对抗网络算法处理多种家居装饰风格图像数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的家居装饰设计方法,其特征在于,s3中对家居设计模型的训练包括:
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的家居装饰设计方法,其特征在于,s3中通过将测试集输入至家居设计模型来评估模型的性能,模型的性能包括生成图像的质量、多样性和与用户需求的匹配程度;根据评估结果对模型进行调整和优化。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的家居装饰设计方法,其特征在于,s4中用户输入的房间相关图像是通过预设ai系统结合ar技术生成的包含测量信息的三维视图。