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告別設計軟體一句話產生效果圖,生成式AI顛覆裝潢裝飾領域,附28款流行工具

Jun 10, 2023 pm 03:33 PM
生成式ai 裝潢裝修 流行工具

▲ 本圖由AI產生

告別設計軟體一句話產生效果圖,生成式AI顛覆裝潢裝飾領域,附28款流行工具

酷家樂、立體家、東易日盛等已出手,裝潢裝潢產業鏈大舉引進AIGC

#生成式AI在裝潢裝潢領域有哪些應用?對設計師有啥影響?一文看懂

告別各種設計軟體一句話產生效果圖,生成式AI正顛覆裝潢裝潢領域

使用人工智慧增強能力提升設計效率,生成式AI變革裝飾裝修產業

生成式AI對裝潢裝潢產業有哪些影響?未來發展趨勢如何?一文看懂

LLM變革裝潢,這28款​​流行生成式AI裝潢設計工具值得上手體驗

文/王吉偉

#在裝潢裝潢領域,最近與AIGC關聯的消息著實不少。

Collov推出了生成式AI驅動的設計工具CollovGPT 0.2,使用者能夠嘗試各種設計風格和一站式家具購買解決方案。

Planner 5D也推出了一個基於Stable Diffusion的設計工具Design Generator,只需上傳圖片就能快速產生客製化的室內設計渲染圖。

有了國外廠商的領銜,在AIGC席捲各行各業的趨勢下,國內相關廠商也發布了生成式AI產品或策略。

酷家樂成立了AIGC實驗室,三維家戰略合作無界AI,尚品宅配發布了基於多模態大模型的AIGC技術,東易日盛一口氣發布了三款新範式AIGC家裝工具。

除此之外,還出現了裝飾裝修的神采等裝飾設計類生成式AI應用,而無界AI、晨羽AI等文生圖應用本身也能產生裝飾效果圖。

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有沒有發現,好像所有裝潢裝潢產業鏈上廠商都可以發布AIGC類設計工具,所有AI繪圖類工具都能產生裝飾效果圖。

而只要有興趣,不管有沒有學過AutoCAD或3DMAX等軟體,只要會打字,就能用這些AI繪圖工具輕鬆得到需要的裝飾效果圖。

似乎一夕之間,在效果圖製作這件事上,沒有設計師什麼事了。

一個簡單的邏輯在於,如果所有人都能自己產生裝潢效果圖,如果裝潢公司都在用生成式AI產生裝潢裝潢圖,還需要那麼多設計師嗎?

於是,一大波焦慮侵擾了國內300萬室內設計師大軍。對待生成式AI設計工具的態度,有的設計師並不care,他們認為AI不可能完全取代人類。

之前遊戲圈某原畫師大佬也有類似觀點,立下FLAG認為AI不會取代有靈魂的設計師,最後以下崗黯然收場。

當然這可能是個段子,但它還是以誇張的手法展現了原畫設計師的生存現狀。

原畫設計師已然如此,室內裝潢設計師又會怎麼樣?

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所以,還有一部分設計師在焦慮和擔憂之中,先一步接觸了生成式AI。他們開始用生成式AI工具輔助設計製圖,優化工作流程,提高工作效率。

於是,現在大家能看到抖音、小紅書、B站等影片平台上的許多設計師博主,都開始免費幫助粉絲設計裝潢圖,或是教大家怎麼用AI工具設計裝潢圖。

生成式AI已經深度影響裝飾裝修,並且使用它可以極大的提升設計效率。這意味著越早接觸和使用它,越能享受它所帶來的各種高效便捷,甚至能夠分享到一些紅利。

那麼,生成式AI到底對裝潢裝潢產業有哪些影響?生成式AI在裝潢裝飾領域有哪些應用情境?未來的發展趨勢如何?會不會徹底取代人類設計師?

本文,王吉偉頻道就跟大家聊聊這些。

當裝潢裝潢遇到生成式AI

現在在任何視訊平台,只要輸入AIGC、裝修這兩個關鍵字,就能找到大量用生成式AI軟體應用製作裝飾裝修圖的軟體介紹、使用教學以及效果圖展示等影片。

尤其是在小紅書、抖音等平台,輸入“家裝設計 AIGC”,可以搜出海量由AIGC設計的家居裝潢美圖。而且,還有很多設計師部落客可以低成本為用戶作圖,有的甚至免費提供家居裝飾設計方案。你只需要提供一張實景圖 風格需求,他們就能在幾分鐘內提供多個效果圖。

既然是主打AIGC製作裝潢圖,在這背後當然是用生成式AI軟體來產生各種圖。

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AIGC這股風刮起來之後,裝潢裝潢領域就開始積極嘗試用各種軟體產生裝潢裝潢圖。目前而言,主流AI繪圖軟體例如Midjourney、Stable Diffusion(SD)等,已經都能夠輕鬆產生裝飾效果圖。

同時還有許多基於ChatGPT、Midjourney、SD等大語言模型的面向裝飾裝修的生成式AI應用也在雨後春筍般的出現。

現在要做一張室內裝飾效果圖,只需要把特定區域選出來,輸入風格、形狀等提示詞,AI繪畫一鍵繪製多張圖,然後挑選出與整家風格一致的就可以了。

大語言模型的出現,讓沒有半點設計經驗的人透過自然語言描述,幾句話就能產生想要的裝潢圖,不再需要學習和使用複雜的從平面到3D各類設計軟體,大大提升了裝潢圖的出圖效率,這在以前是從未出現過的。

生成式AI是一種利用機器學習和深度學習技術,根據給定的資料或條件,自動產生新的內容或樣本的人工智慧方法。在室內裝修設計領域,生成式AI可以幫助設計師和使用者實現更有效率、更智慧、更個人化的設計方案和體驗。

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相對於傳統室內裝潢設計方法,生成式AI可以做到以下幾點:

根據使用者的需求、喜好和預算,自動提供多種風格和佈局的設計方案,讓使用者快速選擇和比較,節省時間和成本。 還可以根據使用者的回饋,即時調整優化設計方案,提高使用者的滿意度。

利用虛擬實境和擴增實境技術,讓使用者在數位化的環境中預覽和體驗設計效果,增強沉浸感和真實感。 使用者可以在虛擬空間中自由移動、觀察和交互,感受不同的光線、色彩、材質和家具的效果,提高設計的視覺化和溝通效果。

透過分析大量的數據和案例,學習和發現室內裝修設計中的規律和模式,提供更聰明和創新的設計建議。 還能結合智慧家庭系統,實現更智慧和便利的室內控制與管理,如智慧燈光調節、智慧窗簾控制等,提供使用者更舒適安全的室內環境。

整體而言,生成式AI可以有效提高設計的效率和質量,並且能夠帶來更智慧和個人化的設計體驗。

裝飾裝潢產業鏈的AIGC嘗試

前有Midjourney、SD,後有ChatGPT、AutoGPT。 AIGC的颶風刮到裝飾裝修領域後,幾乎所有對技術保持關注以及敏感的企業都迅速行動起來,探索現有生成式AI對裝飾行業的影響,並將這項技術引入到自有技術架構中,打造全新的生成式設計軟體及工具。

ChatGPT上線於去年11月,到現在半年多的時間裡,從海外到國內都出現了越來越多的裝飾設計類生成式AI應用,並且功能越發完善。

線上設計解決方案供應商Collov推出了生成式AI驅動的設計工具CollovGPT 0.2,使用者能夠嘗試各種設計風格和一站式家具購買解決方案。該工具基於Stable Diffusion(穩定擴散)和GNN(圖形神經網路)技術,為使用者提供無縫的使用者體驗,在幾秒鐘內最大限度地節省渲染時間,並為使用者提供高品質的設計流程。

電子設計業務平台Planner 5D推出了一個名為Design Generator的生成式AI工具,該工具基於用穩定擴散AI模型和Planner 5D演算法的組合,用戶上傳的圖片就能快速生成定制的室內設計渲染圖。

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加拿大短期租賃物業公司Fülhaus,已在其家具和裝飾訂購平台中發布了生成式AI室內設計師Ludwig,可以解析Fülhaus市場中的數百萬件物品,使用靈感圖像即可在幾秒鐘內設計整個房間或單元。

房地產行業服務商Realtor.com發布了生成式房屋建造工具AI Dream Home,用戶只需要輸入想要房子的提示,就能在幾秒鐘內生成想要的房屋圖像,同時會在Realtor. com會在數十萬房源對使用者需要風格的房屋進行配對。

除了這些,國外還出現了Interior AI、GetFloorPlan、Craftle等多款應用。

國內的裝潢裝飾領域,也有很多企業動作頻頻,同時發布了相關的生成式AI應用。

酷家樂成立了AIGC實驗室,研究包括家居家裝、商業空間、地產建築等全空間領域的AI設計生成,並於近期發布了模袋雲AI建築創作。

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立體家也是如此,他們從2018年就引進了AI技術來賦能居家家裝設計,累積了豐富的經驗和數據,目前也推出了多個AI相關的應用。近期,他們與無界AI 達成策略合作,要透過無界 AI 的演算法技術,輔助目前的家裝設計流程,打造全新的產業業態。

最近尚品宅配也發布了基於多模態大模型的AIGC技術,詮釋了尚品宅配產品服務與AIGC高度融合,打造AI驅動的家居家裝產品和SaaS的戰略部署和業務實踐。

在前幾天的「家裝新典範—AIGC·智變」發表會上,東易日盛發布了三款新典範家飾工具。這些工具包括AI家飾創意大師、真家AIGC和AI小白設計家。其中,AI家飾創意大師是靈感產生器,真家AIGC實現了AI創意落地,小白設計家則可以實現引流獲客。

事實上,對AIGC有興趣的用戶,早已經能夠用Midjourney、SD等生成裝飾效果圖,也有很多創業團隊基於相應模型做出了無界AI、晨羽AI、海藝等應用,還有垂直面向裝潢裝潢的神采、事半等應用,都已經能夠產生不錯的裝潢圖。

生成式AI在裝潢裝潢領域的應用

生成式AI對室內裝潢設計的好處,可以簡單概括為以下三點。

首先,節省時間和成本。 生成式AI可以在短時間內,為使用者提供多種風格和功能的室內裝修設計方案,讓使用者快速選擇和比較,避免了傳統的人工設計過程中的溝通和修改的時間和成本。

其次,提高個人化和創新性。 生成式AI可以根據使用者的個人資訊,如年齡、性別、職業、興趣等,以及使用者的輸入條件,如房屋面積、戶型、預算等,產生符合使用者需求和喜好的室內裝修設計方案,增加了個性化和創新性。

第三,優化空間與功能。 生成式AI可以利用大數據分析,結合室內設計的專業知識和規範,為使用者提供空間佈局和功能配置的最優解,提高了空間利用率和功能實用性。

這些好處,使得生成式AI一問世就得到了裝潢裝潢界的熱烈歡迎。經過許多專業人士及熱心用戶的探索與嘗試,目前生成式AI已開始在一些業務場景中應用。

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以下是一些具體的業務場景和案例。

空間佈局產生。根據使用者輸入的空間邊界、功能需求、風格偏好等條件,自動產生多種合理的空間佈局方案,供使用者選擇或修改。例如鄭豪博士的建築智慧研究組(AIG)開發了一種混合式的神經網絡,可以對一個戶型邊界產生多達200種不同的戶型圖。

家具搭配推薦。 根據使用者選擇的家具或空間風格,推薦相符的家具或裝飾品,提高空間的美感和協調性。

室內渲染產生。 根據使用者輸入的平面圖、材質、光線等條件,自動產生逼真的室內渲染圖,讓使用者提前預覽設計效果。東易日盛推出了一款基於GAN技術的室內渲染產生器,可在幾秒鐘內產生高清晰度的渲染圖。

設計風格轉換。 生成式AI可以根據使用者輸入的設計圖和目標風格,自動轉換設計圖中的元素和色彩,實現風格的變換。

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透過以上幾個應用場景及案例,可以看到生成式AI在裝飾裝修領域的應用可以為企業及個人用戶提供更有效率、更靈活、更個人化的設計方案選擇,提高用戶體驗和滿意度。生成式AI在提升設計效率、豐富設計創意、滿足使用者需求等方面的巨大潛力。

可以肯定的是,隨著技術的不斷發展和完善,生成式AI將為裝飾裝修行業帶來更多的可能性和價值。

生成式AI在裝潢裝潢領域的未來

生成式AI可以幫助室內設計師提高效率和創造力,創造出更符合使用者需求和個人化的空間設計。生成式AI也可以為室內設計師提供更多的靈感和想法,以及更好的視覺效果和使用者體驗。

這意味著,它在裝修設計領域有著極為廣闊的應用前景。下面,是王吉偉頻道總結的生成式AI在裝飾裝修領域的一些未來發展趨勢。

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趨勢一:更精確的使用者需求。 生成式AI可以利用大數據和機器學習演算法,分析使用者的喜好、風格和需求,根據資訊產生最佳的設計方案。例如,使用DesignSpy可以加快「尋找家具」的進程。只需上傳一張靈感照片,它就會快速識別圖片中的所有家具,並找到相同或相似的版本。

趨勢二:更真實設計體驗。 生成式AI可以結合擴增實境(AR)和虛擬實境(VR)技術,為室內設計師提供更真實和沈浸式的設計體驗。室內設計師可以在3D渲染中完全重建房間或空間,並在沒有實際進入空間的情況下踏入設計空間的感覺。使用者也可以透過AR或VR設備預覽和體驗不同的設計方案,從而做出更好的選擇。

趨勢三:更有創意的表達方式。 生成式AI可以創造出新穎和獨特的內容,如圖像、音樂和文本,為室內設計師提供更多的創意表達方式。例如,生成式AI可以根據使用者的情緒或主題生成適合空間氛圍的音樂或圖案。生成式AI也可以根據使用者的口味或興趣產生個人化的內容,如新聞文章或音樂推薦。

趨勢四:更智慧舒適的環境。 生成式AI可以與智慧家庭系統結合,為使用者提供更智慧和舒適的生活環境。生成式AI可根據使用者的行為、習慣和偏好,自動調整空間中的照明、溫度、音量等參數。生成式AI也可以與智慧家具相配合,為使用者提供更多的功能和便利。

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可以想像,如果未來整個家裝環節,從設計到最後購買都是基於生成式AI的所見即所得式交互出圖,無疑會改變整個裝飾裝修產業鏈的商業運作模式,將會為這個領域帶來顛覆式影響。

所以,生成式AI在裝潢裝潢領域有著廣闊的應用前景。隨著科技的不斷進步和創新,它將為我們帶來一個更美麗、更聰明、更個人化的室內空間。

由於技術特性等因素的影響,任何領域要引入和應用到生成式AI,都會不可避免的遇到風險和挑戰,裝飾裝修領域也是如此。

簡單來講,生成式AI在裝潢裝潢領域遇到的挑戰與風險主要包括以下幾點:

資料安全與版權問題。 生成式AI需要大量的數據來訓練模型,這些數據可能涉及客戶的隱私訊息,如住址、家庭結構、生活習慣等。如果資料外洩或濫用,可能會為客戶帶來安全風險。另一方面,生成式AI產生的內容或資料可能會侵犯原始作者或設計師的版權,引發法律糾紛或道德爭議。

品質和可靠性問題。 雖然生成式AI可以快速產生大量的內容或數據,但不一定能保證其品質和可靠性。有些內容或資料可能有錯誤、缺陷或不合理之處,需要手動進行審核和修改。此外,生成式AI可能缺乏創新性和個人化,重複或模仿現有的內容或數據,無法滿足客戶的獨特需求和美感。

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人機互動與溝通問題。 生成式AI與客戶或設計師之間的互動和溝通可能存在障礙或誤解。生成式AI可能無法準確理解客戶或設計師的意圖、需求和喜好,或無法清楚表達自己的想法、建議和回饋。這有可能會導致溝通效率低下,甚至出現衝突或不滿。

倫理和社會問題。 生成式AI在室內裝潢領域的應用可能會對人類的創造力、職業、文化和價值觀產生影響。有些人可能會擔心生成式AI會取代人類的創造力和工作,導致失業或職業危機。另一些人可能會擔心生成式AI會破壞人類的文化多樣性和個性表達,導致同質化或失真。

後記:使用生成式AI增強裝飾設計

#上文在生成式AI應用於裝潢裝潢領域所帶來的倫理和社會議題中,提到了失業問題。目前而言,這可能也是最讓中國300萬家裝設計師所焦慮的。

Interior AI在官網最醒目的位置寫了這樣一句話:Fire your interior designer, Design your own interior with the first AI Interior Designer。

這句話翻譯過來意為:解僱你的室內設計師,使用第一個AI設計師搞定你的室內設計。

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顯然這既是對個人用戶說的,也是對廣大裝飾裝修公司說的。可以預想,以後可能會有很多公司採用生成式AI來出圖。出圖流程越發簡單,一個裝飾公司只保留有經驗的高級設計師進行統籌和指導,再配上幾個AI繪圖人員即可,一般的設計師估計就沒必要存在了。

王吉偉頻道(id:jiwei1122)認為,其實大家也不用那麼焦慮。生成式AI確實讓一般人就能輕鬆產生裝潢效果圖,但某種程度上反而解放了設計師,要知道現在給客戶出圖都是免費來做的。客戶自己動手搞想要的效果圖來,設計師們也樂享其成。

同時,設計師們也可以用這些生成式AI工具來快速產生效果圖,抖音、小紅書等的設計師部落客都是這麼做的。

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至少目前而言,生成式AI並不能完全取代人類設計師的角色。它只能作為一種輔助工具,而不能取代人類設計師的專業知識、創意思考和美學觀點。

要知道,所有工具都是為人類服務的。既然AIGC來了,對於能夠提升生產力的工具,自然就要積極擁抱。

對設計師來說,用AI來增強自己的能力,解放自己的時間又能做出更多業績,何樂而不為呢?

附:25個裝飾裝潢類別生成式AI應用

#1、Interior AI:室內設計AI,只要上傳室內照片,幫你產生多種設計風格的室內效果圖。

體驗網址:https://interiorai.com

2、GetFloorPlan:2D建築平面圖轉換為3D實體,上傳室內設計的平面手稿,自動幫你產生效果圖,可創建2D,3D平面圖和360°虛擬遊覽。

體驗網址:https://getfloorplan.com

3、RoomGPT:幫你設計多種裝潢方案,將你的想法變成效果圖。

體驗網址:https://www.roomgpt.io

4、Maket :利用生成式 AI 徹底改變設計——Maket 讓建築師、設計師、建築商、承包商和開發商能夠產生平面圖、瀏覽分區程式碼並探索無限風格。

體驗網址:https://www.maket.ai

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5、REimagine:透過評估建築元素、偵測房間類型、了解首選設計風格並遵守您的顏色偏好和文字說明來重新設計任何空間。

體驗位址:

https://www.reimaginehome.ai

6、arko.ai :建築草圖渲染上色,基於雲端的AI生成渲染,點擊按鈕即可重新構想渲染過程。

體驗網址:https://arko.ai

7、Collov:室內設計AI,上傳室內圖片,自動為你設計多種裝潢效果。

體驗網址:https://collov.com

8、Craftle:家居設計AI,可以產生多種設計風格的組合家具與軟裝設計效果。

體驗網址:https://craftle.app

#9、Planner5d:室內設計工具,自由選擇方案,幫你產生設計效果圖。

體驗網址:https://planner5d.com

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10、Ai room planner:透過現有的室內裝潢來產生不同風格的設計圖片,為您的房間獲得數百個室內設計理念免費。

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11、酷家樂模袋雲AI建築創作:針對泛建築場景(建築,室內,景觀)在線使用SD進行創作,無需高配置和部署,在線免費用SD出圖(無限制),免費訓練lora。

體驗網址:https://app.modaiyun.com

12、AlphaDraw築繪通:建築工程領域的新一代智慧設計平台。嵌入包含業界標準資料、規範要求、工程經驗及常用做法的知識庫,搭配強大的施工圖繪圖智慧演算法,實現繪圖10倍提效。支援雲端設計操作,多人協同作業,可實現專案團隊基於同一模型進行高效合作。

體驗位址:

https://www.pinlandata.com

13、神采PromeAI:可以直接將塗鴉和照片轉化為插畫,自動識別人物姿勢並產生插畫;將線稿轉化為完整的上色稿,並提供多種配色方案;自動辨識圖片景深資訊以產生具有相同景深結構的圖片,識別建築及室內圖片線段並產生新的設計方案;

體驗網址:https://www.promeai.com

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14、Dreamhouseai :為您的家庭空間提供快速的室內設計,35 種風格的任何空間的室內設計理念和模型。

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15、Skybox:導入2D環繞圖,產生360全像場景。

體驗位址:

https://skybox.blockadelabs.com

16、Architechtures:適用於住宅部門的AI驅動的建築設計 Web 工具,可協助您改善決策並將設計時間從幾個月縮短到幾分鐘。

體驗位址:

https://architechtures.com/en/enterprise-contact

#17、Interior Computer:使用AI重新構想您的內裝。

體驗網址:https://image.computer

##18、Fabrie AI:

基於Fabrie白板所建構的AI驅動的設計工具。它可以幫助工業設計師、時裝設計師和室內設計師在幾秒鐘內快速生成帶有草圖的逼真渲染。測試階段,設計師可以註冊並試用。

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19、Decorous:

AI Home Makeovers:室內設計愛好者的終極工具,只需輕按幾下,您就可以創建夢想中的家。

https://apps.apple.com/us/app/decorous-ai-home-makeovers

20、DecorAI:

幾秒鐘內的室內創意。

體驗網址:https://decorai.io

#21、Mobel:

建立自訂室內設計變體,並使用人工智慧改造您的房間。

體驗網址:https://mobel.app

#22、Oda Studio:

選擇您的風格和顏色,使用 AI 在幾秒鐘內自訂您的家。

體驗位址:

https://moodboard.odastudio.ai

23、Spacely AI:

讓你的夢想空間成為現實。

體驗網址:https://www.spacely.ai/

24、DreamStaging AI:

AI驅動的虛擬裝飾解決方案,上傳一張空房間的照片,並在幾分鐘內獲得數十種專業設計和佈置的內部變化,涵蓋各種風格和房間類型。

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25、Pipers:

在幾秒鐘內創造令人驚嘆的室內設計概念。

體驗網址:https://www.pipers.ai

26、AITwo:

一種人工智慧驅動的設計工具,可用於設計臥室、客廳、廚房、浴室和餐廳等房間的室內設計。它也可用於設計房屋和建築物的外觀。

體驗網址:https://aitwo.co

#27、事半HALFWORK:

可以用來寫文章,寫劇本,學英語,寫程式碼,繪圖,寫文檔,或創建您自己的工作場景,有裝修圖專項。

體驗網址:https://halfwork.cn

##28、晨羽AI:

透過procerate手繪草圖或su和AI處理工具組合,使設計師能夠比以往更快地創建和渲染。

體驗網址:https://www.cyuai.com

全文完

###【王吉偉頻道,關注AIGC與IoT,專注數位轉型、業務流程自動化與RPA,歡迎關注與交流。 】###

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生成式AI是人類一種人工智慧技術,可以產生各種類型的內容,包括文字、圖像、音訊和合成資料。那什麼是人工智慧?人工智慧和機器學習之間的差異是什麼?人工智慧是學科,是電腦科學的一個分支,研究智慧代理的創建,這些智慧代理是可以推理、學習和自主執行動作的系統。從本質上講,人工智慧與建築像人類一樣思考和行動的機器的理論和方法有關。在這個學科中,機器學習ML是人工智慧的一個領域。它是根據輸入資料訓練模型的程序或系統,經過訓練的模型可以從新的或未見過的資料中做出有用的預測,這些資料來自於訓練模型的統一數據

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▲本圖由AI生成酷家樂、立體家、東易日盛等已出手,裝潢裝潢產業鏈大舉引進AIGC生成式AI在裝潢裝潢領域有哪些應用?對設計師有啥影響?一文看懂告別各種設計軟體一句話生成效果圖,生成式AI正顛覆裝飾裝修領域使用人工智慧增強能力提升設計效率,生成式AI變革裝飾裝修行業生成式AI對裝飾裝修行業有哪些影響?未來發展趨勢如何?一文看懂LLM變革裝飾裝修,這28款​​流行生成式AI裝修設計工具值得上手體驗文/王吉偉在裝飾裝修領域,最近與AIGC關聯的消息著實不少。 Collov推出了生成式AI驅動的設計工具Col

觀察:將生成式AI應用於網路自動化有何潛力? 觀察:將生成式AI應用於網路自動化有何潛力? Aug 17, 2023 pm 07:57 PM

根據市場研究公司Omdia的最新報告,預計到2023年,生成式人工智慧(GenAI)將成為一個引人注目的技術趨勢,為企業和個人帶來重要的應用,包括教育。在電信領域,GenAI的用例主要集中在提供個人化行銷內容或支援更複雜的虛擬助手,以提升客戶體驗儘管生成式AI在網路營運中的應用並不明顯,但EnterpriseWeb進行了一項有趣的概念驗證,展示了該領域中生成式AI的潛力生成式AI在網絡自動化方面的能力和限制生成式AI在網絡運營中的早期應用之一是利用交互式指導替代工程手冊來幫助安裝網絡元件,從

海爾與西門子生成式AI創新背後的科技巨頭是哪一家? 海爾與西門子生成式AI創新背後的科技巨頭是哪一家? Nov 21, 2023 am 09:02 AM

亞馬遜雲端科技大中華區戰略業務發展部總經理顧凡2023年,大語言模型和生成式AI在全球市場“狂飆”,不僅引發了AI和雲端運算產業的“排山倒海”式跟進,也在強力吸引製造業巨頭們的入局。海爾創新設計中心就打造了全國首個AIGC工業設計解決方案,大幅縮短設計週期,並降低概念設計成本,不僅將整體概念設計提速了83%、集成渲染效率也提升了約90%,高效解決了設計階段人力成本高、概念產出與通過效率低等問題。西門子中國基於自有模型的智慧知識庫暨智慧會話機器人“小禹”,具備自然語言處理、知識庫檢索、透過資料訓練大語言

騰訊混元升級模型矩陣,雲端推出256k長文模型 騰訊混元升級模型矩陣,雲端推出256k長文模型 Jun 01, 2024 pm 01:46 PM

大模型落地加速,「產業實用」成為發展共識。 2024年5月17日,騰訊雲生成式AI產業應用高峰會在北京召開,公佈大模型研發、應用產品的系列進度。騰訊混元大模型能力持續升級,多個版本模型hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-lite透過騰訊雲對外開放,滿足企業客戶、開發者在不同場景下的模型需求,落地最優性價比模型方案。騰訊雲大模型知識引擎、影像創作引擎、影片創作引擎三大工具發布,打造大模型時代原生工具鏈,透過PaaS服務簡化資料存取、模式精調、應用開發流程,協助企業

變革性趨勢:生成式人工智慧及其對軟體開發的影響 變革性趨勢:生成式人工智慧及其對軟體開發的影響 Feb 26, 2024 pm 10:28 PM

人工智慧的崛起正在推動軟體開發的快速發展。這項強大技術有可能徹底改變我們建構軟體的方法,對設計、開發、測試和部署等各個方面都會產生深遠影響。對於企圖進入動態軟體開發領域的企業來說,生成式人工智慧技術的問世為它們提供了前所未有的發展機會。將這項前沿技術納入其開發流程後,公司可以大幅提升生產效率、縮短產品上市週期,並推出在激烈競爭的數位市場中脫穎而出的優質軟體產品。根據麥肯錫的報告,預測2031年,生成式人工智慧市場規模可望達到4.4兆美元。這項預測不僅反映了一種趨勢,更顯示出技術和商業格局

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