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人工智能(AI)正在悄然重塑人们的生活方式和工作方式。《智创空间：AI驱动下的室内设计创新与创业》通过全面解析人工智能生成内容(AIGC)技术的基础知识、前沿工具及创新实践，展示AI如何优化设计流程和提升设计质量，并列举多个创业案例，为室内设计领域的创新创业者提供实战参考。
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目录序前言第1章 AIGC在室内设计中的价值 11.1 AIGC概述 11.1.1 AIGC的定义 11.1.2 AIGC的发展历程 21.1.3 AIGC的发展现状 31.1.4 AIGC的特征与优势 41.2 室内设计行业概述 51.2.1 室内设计的定义 51.2.2 室内设计的要素 61.2.3 室内设计流程概述 81.3 AIGC赋能创新创意创业 101.3.1 室内设计创新驱动 101.3.2 室内设计创意激发 121.3.3 室内设计创业探索 15参考文献 18第2章 AIGC工具和技术的介绍 192.1 AIGC工具概览 192.1.1 AIGC工具的分类与应用 192.1.2 主流AIGC工具的介绍 332.1.3 工具与平台的选择策略 462.2 常用AIGC工具的应用准备 492.2.1 NLP工具的应用准备 492.2.2 AIGC绘图工具的应用准备 522.2.3 AIGC视频工具的应用准备 562.2.4 AI资源库的应用准备 572.3 AIGC在室内设计中的应用 582.3.1 设计流程的优化 582.3.2 设计工具的选择 622.3.3 设计质量的提升 75参考文献 101第3章 AIGC应用于设计调研与用户分析 1023.1 设计调研准备中的AIGC应用 1023.1.1 AI用户角色扮演的应用 1023.1.2 AI驱动的用户问卷调研 1033.2 室内设计信息优化中的AIGC应用 1053.3 室内设计数据分析的AIGC应用 1093.3.1 数据分析类型 1103.3.2 问卷数据处理 1103.4 室内设计用户画像的AIGC应用 1133.4.1 用户画像生成注意点 1133.4.2 用户画像生成步骤 1133.4.3 用户画像图像生成 1143.4.4 BoardMix用户画像图像生成 116参考文献 118第4章 AIGC应用于室内空间规划与设计 1194.1 AIGC在室内空间规划2D布局中的应用 1194.1.1 LoRA模型和ControlNet的良好结合 1194.1.2 将平面布局图转化为彩色平面图 1254.2 AIGC在室内空间规划3D布局中的应用 1294.2.1 AI实时渲染工具安装 1304.2.2 AI实时渲染工具赋能室内空间规划 1314.2.3 SketchUp室内空间白模渲染规划 1344.3 AIGC与智能化的室内布局设计 1364.3.1 Getfloorplan——AI一键室内布局2D及3D工具 1364.3.2 InteriorAI——AI室内软装重规划2D工具 1384.3.3 AI Archi Design——AI室内布局设计2D工具 140参考文献 141第5章 AIGC应用于室内设计方案表现 1425.1 AIGC在风格策划与氛围塑造中的应用 1425.1.1 室内设计风格研究 1425.1.2 图像风格迁移技术 1525.1.3 室内设计方案输出 1555.2 手绘草图与AI结合打造惊艳室内设计效果 1625.2.1 手绘草图的魅力与价值 1625.2.2 手绘草图与AI的完美结合 1625.2.3 惊艳的室内设计效果展示 1635.3 ComfyUI工作流生成室内设计效果图 1645.3.1 ComfyUI基础 1645.3.2 ComfyUI生成室内效果图的创新探索 172参考文献 175第6章 AIGC应用于室内设计创业实践 1766.1 室内设计领域AIGC创业——生境科技 1766.1.1 生境科技介绍 1766.1.2 生境科技AI工具介绍 1776.1.3 生境科技AI产品对家居行业的影响 1796.1.4 生境科技室内设计落地案例 1816.1.5 生境科技的发展与展望 1826.2 AIGC技术驱动的承德避暑山庄室内环境复原改造案例 1846.2.1 创业案例简介 1846.2.2 AIGC技术应用路径 1856.2.3 实验与实证研究 1856.2.4 评估与优化策略 1906.2.5 案例总结 1916.3 AIGC技术驱动的融筠家设创业案例 1916.3.1 创业案例简介 1926.3.2 AIGC技术应用路径 1936.3.3 发展现状 1986.3.4 案例总结 199参考文献 200结语 202
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第1章 AIGC在室内设计中的价值 1.1 AIGC概述 众所周知，人工智能(artificial intelligence，AI)技术是一种以计算机模拟人类智能的技术。它涉及计算机系统模拟和执行智能任务，如学习、推理、问题解决和自主行动。AI系统能够从数据中学习和提取知识，进而应用这些知识来解决各种问题。AI的历史可以追溯到20世纪中期，近年来，随着计算能力的提升和大数据的涌现，AI取得了显著进展[1]。AI应用范围广泛，包括自然语言处理(natural language processing，NLP)、计算机视觉、语音识别、机器学习等领域。 与传统AI不同，人工智能生成内容(artificial intelligence generated content，AIGC)具备生成*特内容的能力，而不仅是执行既定任务。AIGC系统通常依托深度学习和神经网络来模拟人类的创造力和思维过程。 1.1.1 AIGC的定义 AIGC是AI的一个分支，它注重创造性和生成性的任务。AIGC系统能够理解和处理数据，生**的内容，如文本、图像、音频、视频等多种媒体形式。AIGC系统可以视为具有创造力和创新性的工具，能够在各种领域中产生新的思想和作品。 AIGC技术的核心是利用AI模型学习和理解人类创作的各种内容，然后在此基础上生**的、*特的内容。AI模型通常通过深度学习进行训练，包括神经网络、NLP、生成对抗网络(generative adversarial network，GAN)等，并且通过强化推理、逻辑分析和决策能力训练逐步衍生出具备推理和解决更大问题能力的大模型[2]。AI模型可以从大量数据中学习和提取知识，然后将这些知识应用到新的创作中，使得AIGC技术在艺术、设计、娱乐等领域有着广阔的应用前景。AIGC技术主要应用在室内设计、产品设计、平面设计等方面。通过AIGC技术，设计师可以获得更多的创新灵感，提高设计效率，同时也可以提升设计质量。 另外，AIGC技术可以大大提高创作效率。传统的创作过程通常需要大量的时间和精力，而AIGC技术可以通过自动化的方式快速生成高质量的内容，这不仅可以节省设计师的时间，也可以让设计师有更多的精力去关注其他重要的 事情。 作为具有敏锐嗅觉的设计行业从业者，应当认识到设计师的表现手段正持续发生着变化。AIGC技术是一种利用AI技术生**颖、*特和高质量内容的技术。它正在改变人们创作和消费内容的方式，并为他们提供了无限的可能性和机会。 1.1.2 AIGC的发展历程 AIGC的发展历程可以追溯到20世纪50年代，*初的AIGC需要人工编写规则和模板，经过多年的发展取得了长足的进步，现在的AIGC已经成为具有创造性和智能性的重要技术工具。AIGC的发展历程大致可以分为以下阶段。 1.1950～1980年：早期研究阶段 在早期研究阶段，科学家开始使用计算机来进行生成内容的实验尝试。*早的AIGC技术是不完全基于规则的，需要人工编写规则和模板，然后利用计算机程序进行自动化生成。但是，这种方法的效果并不理想，生成的内容往往比较单一和固定，很难产生真正的创造性和智能性。1950年，英国科学家艾伦？图灵提出了“图灵测试”，这是一个测试计算机是否能够模仿人类行为的方法[3]。这个想法为后来的AIGC技术奠定了基础。直至1957年，*支由计算机生成的音乐作品《伊利亚克组*》诞生。1966年人机对话机器人Eliza的问世及1973年故事生成系统Tale-spin的出现，展示出AIGC的基础文本生成能力，自此逐步出现基于规则和模板的内容生成，但内容依赖人工编程，生成内容单一且缺乏创造性。 2.1980～2010年：统计模型阶段 在统计模型阶段，随着计算能力的提高和大量数据的可用性增强，科学家开始使用机器学习来生成内容。机器学习通常基于统计模型，并且可以从大量数据中自动学习和提取知识。 3.2010～2017年：深度学习阶段 随着神经网络和深度学习算法取得突破，图形处理单元(graphics processing unit，GPU)算力提升，不仅提高了模型的训练效率，而且推动了GAN的出现，使得AI可以生成更加逼真和高质量的内容。有一些AI模型可以生成非常逼真的人脸图像，甚至可以创作出*特的艺术作品。 4.2017～2020年：大模型阶段 2017年，Transformer架构被提出，推动了自然语言处理的飞跃式发展，2020年，以第3代生成式预训练变换器(generative pre-trained transformer 3，GPT-3)为代表的新技术展现出惊人的文本生成能力。自这一阶段开始，大模型获得了广泛的重视和应用[4]。 5.2020年至今：多模态阶段 扩散模型(diffusion model)的应用使生成内容具有多样性。进入这一阶段后，AIGC技术已经被广泛应用于各种领域，包括艺术、设计、娱乐、教育等。大量新型应用开始出现，包括生成逼真的图像、音乐和文本，以及在设计领域自动生成设计方案。在设计领域，AIGC技术也取得了显著的进步，已经能够通过工具自动生成网页设计方案、室内设计方案、产品设计方案等，可以提供创新的设计灵感，大大提高设计效率。AIGC技术已经从早期的尝试发展到现在的成熟应用，并且在许多领域取得了显著的应用成果。 1.1.3 AIGC的发展现状 2017年《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)发布，标志着我国从国家层面对人工智能发展有了顶层设计。为了确保在人工智能技术发展中的领先优势，科技部启动了国家新一代人工智能开放创新平台的建设。一些知名科技企业，如百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、华为、小米等，纷纷投入科技力量，开展不同应用层面的AI技术开发[5]。该规划中的“关键共性技术”包括研究知识计算和可视交互引擎、创新设计、数字创意，以及以可视媒体为核心的商业智能等知识服务技术，并将大规模生物数据的知识发现列为*要关键技术，从而为我国自主研发AIGC技术提供了政策指引。 浙江大学计算机科学与技术学院的汤永川教授在2020年发表的题为“我国数字创意产业发展现状及创新方向”的论文中敏锐地指出：专业生产内容、用户生产内容与人工智能生产内容的融合应用是未来数字文化内容创作的必然趋势，他强调了人工智能应用的发展方向。 自2022年3月OpenAI公司发布ChatGPT-3.5以来，AIGC技术获得了广泛关注和热烈讨论。随着ChatGPT-3.5等人工智能工具的应用与普及，许多固有观念被打破。ChatGPT迅速走红网络，其能够胜任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向了新的高度。 ChatGPT-4及GPT-4o mini的发布，标志着AIGC技术迅速进入多模态和轻量化发展阶段。GPT的应用范围从辅助文字处理迅速扩展到图像处理、语音处理以及联网的多模态处理，使得AIGC赋能设计的可能性进一步显现，促使人们更加积极地进行AIGC相关研究[6]。随后，AIGC相关研究迅速增加，各行各业都在探索如何与AI技术相结合。无论是基础研究、软件开发与应用研究，还是政策、法律及伦理研究，都无疑为推出更好用的AIGC产品及实现设计赋能提供了支持。目前，OpenAI、Google Brain、Microsoft Research、Adobe、MIT Media Lab和Facebook AI Research等全球各大机构和科技企业都在积极拥抱AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用。 腾讯研究院发布的《AIGC发展趋势报告2023：迎接人工智能的下一个时代》从技术发展、产业生态、应用趋势、治理挑战等多个维度深入探讨了AIGC的发展趋势。艾媒咨询发布的《2023年中国AIGC行业发展研究报告》预测，到2028年，中国AIGC核心市场规模将达到2767.4亿元。此外，报告指出，超过90%的用户看好AIGC的发展前景，认为其主要应用价值在于降本增效。AIGC技术不仅将在设计领域发挥重要作用，还必将广泛影响未来的日常生活、工业制造、学术研究和艺术教育等多个领域。 1.1.4 AIGC的特征与优势 AIGC在室内设计领域展现出诸多显著的特征和优势，对这些特征和优势的探索将有助于人们更深入地理解AIGC如何革命性地改变设计行业的工作方式与生态。 1.有利于提高设计迭代速度 AIGC的一个显著优势在于其能够大幅提高设计迭代速度。传统的手工设计迭代往往需要大量的时间和人力，设计师需反复尝试各种方案，可能耗时数天甚至数周才能确定最佳设计。而AIGC通过语言描述即可快速提出设计需求，AI系统能够在几秒内生成大量符合要求的设计方案，时间效率相比传统的手工设计迭代提高了数十倍甚至数百倍。这使设计师能在更短时间内获得更多选择，为他们争取了更多的时间进行优化，使整个设计过程更高效。 2.设计师无限的创意来源 设计创意是设计过程的核心，而AIGC为设计师提供了无限的创意来源。人的创意毕竟有限，而AI系统能够在短时间内生成大量创意设计方案，丰富设计师的灵感来源。设计师可以通过与AI的互动合作，从AI生成的样本中激发创意，创造出令人惊喜的创新方案。这种合作方式激发了设计师的潜在创造力，推动他们创作出更具创新性和*特性的设计。 3.有助于自动化和提高效率 AIGC赋能设计师，使其能够更专注于创意设计，而将重复性工作交由AI系统自动完成，例如，样板房的三维(three-dimensional，3D)建模、家具配置、材料和色彩匹配以及效果图渲染等任务均可由AI系统迅速完成，显著提升了设计效率和质量。此外，一些细致而耗时的调整也可以通过AI自动化完成或辅助完成，从而进一步减轻设计师的工作负担。这种自动化能力使设计师能够更加专注于创造性与战略性任务。 4.由数据驱动的设计 AIGC系统积累了海量数据，这些数据可以帮助设计师做出更明智的设计决策。通过学习大量设计案例，AIGC系统能够分析不同样式和布局的优缺点，为设计师提供设计建议，避免常见错误。设计师可以从这些数据中获得有关设计趋势的见解，从而提升其作品的市场适应性。因此，AIGC不仅是创意来源，还可以充当设计顾问，提供基于数据的建议。 总之，AIGC给室内设计行业带来了革命性影响，大幅提高了设计的效率、质量和创新性，成为未来设计师不可或缺的创意助手和效率工具。AIGC的出现必将深刻改变设计行业的工作方式与生态，成为室内设计领域的重要发展方向。设计师与AI系统的合作将开创新的创意空间，打造更美好、更智能的室内环境。现在正处于室内设计的革命之中，而AIGC正是推动这一变革的关键力量。 1.2 室内设计行业概述 室内设计的目标在于创造出符合用户期望并提供愉悦体验的工作环境或生活环境，其与空间的功能及人的需求、行为、情感、审美等密切相关，涵盖了从概念设计、空间布局、功能满足、创意完善、结构实现、技术细节到产品制造工艺及营销服务设计的全过程。在室内设计领域，设计师需要对生活方式、工作需求、文化背景、行为习惯、审美偏好、预算状况等因素进行深入研究，同时还需要与制造商、供应商和用户紧密合作，以确保设计的实际应用和制造过程的可行性。 1.2.1 室内设计的定义 室内设计是建筑设计的重要组成部分，其目的是通过对建筑空间内的元素进行创意组合，营造出功能完善、安全舒适且富有美感的室内环境，从而满足用户的功能性、审美性和心理性需求。 室内设计是对建筑内部空间进行的专业设计，涵盖整个建筑内部的空间规划利用以及具体功能区的设计，如房间的功能与布局设计、室内装修材料与配色方案、
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