摘要：目的:文章以展览馆设计为例,探索在空间设计中应用开源图像生成人工智能模型——稳定扩散的客观影响与当下现实。方法:通过分析稳定扩散模型现实功能、组成原理与各类拓展性神经网络,结合展览馆空间设计的设计需要和设计步骤,从客观实践出发,分析如今稳定扩散模型在展览馆空间设计中的客观现实。结果:稳定扩散作为一款开源图像生成模型,在各类拓展性神经网络的帮助下,能高效生成空间设计中的效果图像,在空间设计项目制作中对提升专业设计师的设计效率具有一定的帮助,即可提供大量风格各异的效果图像、辅助空间设计中的不同功能区确定、迅速生成设计师构思图像促进商业交流。但受社会道德、科学技术、基本原理等因素的限制,稳定扩散模型难以直接取代传统的空间设计出图流程,大规模生成符合专业设计师最终所需要的现实效果图像,仅能生成空间设计草图效果。结论:稳定扩散作为开源图像生成模型无疑有更多的可能。但是,当下由于各类问题的存在,稳定扩散模型仍需要实现算法上的突破,吸收其他领域的优秀算法与先进技术,实现技术上的质变。只有让稳定扩散模型完全理解空间关系,优化空间效果图像生成,最终才能实现空间设计的真正变革。

摘要：对建筑表现方式的变革进行介绍,阐述了基于稳定扩散模型训练低秩适应模型的意义,描述了低秩适应模型具体训练方法,列举了低秩适应模型在建筑领域的应用场景,描绘出人工智能在建筑设计领域的未来图景。

摘要：AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)作为新兴的人工智能生产力引擎,代表了新时代科技进步的崭新面貌,从感知、理解世界到创造、生成世界,AI技术的底层技术和产业生态已形成全球性的崭新格局。AIGC在艺术与设计专业领域的应用中备受瞩目,通过利用机器学习和深度学习技术,能自动生成各种形式的内容,包括图像、文字、音频等,已经逐渐成为艺术设计专业师生创作的重要辅助工具。通过稳定扩散模型(Stable Diffusion,SD)实例介绍AIGC如何帮助学生或设计师快速获取灵感、提高创作效率以及增强作品的独特性和创新性。首先,艺术设计中常常会面临创作灵感枯竭的困境,而AIGC能快速生成大量创意和灵感。例如,通过使用图像生成算法,SD能自动生成与艺术作品主题相关的各种不同艺术风格的图像,帮助学生或设计师迅速获取灵感并拓展创作思路[1]。其次,在艺术与设计领域,完成作品需要投入大量的时间和精力,而SD能自动完成一些繁琐的任务,如线稿上色、手绘转3D模型等。学生或设计师可以将更多的时间和精力投入到创意和构思上,后期精细化处理,从而提高创作效率。此外,SD生成的创意和灵感是基于算法和数据集进行的,因此能产生出一些独特的、创新的内容。这些内容往往能够为艺术与设计作品带来更多的想象力和表现力,使作品更加吸引眼球。总的来说,AIGC在艺术与设计专业领域中发挥着越来越重要的作用。[2]它不仅可以帮助学生和设计师快速获取灵感和提高创作效率,还能够增强作品的独特性和创新性,已逐渐成为艺术创作的重要辅助力量。AI可以模仿人类艺术家的创作过程,但AI本身是没有能力创作的,它无法像人类那样融入自身的情感、灵性和创新思维。因此,AI并不会淘汰艺术设计师们,反而将成为艺术设计师们的得力助手。我们可以预见AIGC科技与艺术设计师的结合将是未来艺术专业设计领域的必然趋势。这种融合将为艺术创作领域带来更为广阔的舞台。

摘要：本文基于最新的StableDiffusion人工智能绘画模型,探讨了其在家具设计领域应用的可行性。通过设计一个孔雀风格的沙发效果图,总结了该模型在家具设计中的优缺点。研究认为,StableDiffusion模型可以为设计师提供丰富的创意元素和效果图,从而大大提高了家具设计的效率和多样性。然而,该模型生成的效果图目前还比较粗糙,细节处理不足,并且具有较高的随机性。未来随着模型功能的日益完善和结合其他技术,人工智能绘画模型将成为家具设计领域重要的创意来源和设计辅助工具。