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國內家裝巨頭AI開卷:用大數據,做垂直大模型

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國內家裝巨頭AI開卷:用大數據,做垂直大模型

家裝設計行業卷起來了!

文|巴比特資訊 

如果你經歷過新家裝修,那家居設計一定是最頭疼的一個環節。選擇“掛鐘”可能就是一項“超級工程”,從風格樣式到顏色大小,選擇困難癥患者直接奔潰。

隨著ChatGPT、Midjourney這種大模型技術走紅,大家發現,這事可以很簡單。

把特定區域選出來,輸入風格、形狀等提示詞,AI繪畫一鍵給出N個圖,挑選出與整家風格一致的時鐘就可以了。

想象一下,如果整個家裝環節,從設計到最后購買,都是一鍵出圖,所見所得,這對整個產業鏈而言無疑是顛覆式的。

2022年,ChatGPT帶火了AI大模型技術,一線互聯網企業幾乎全數涌入通用大模型研發。一年過去,市場逐漸發現,垂直行業的小模型、中模型的市場潛力也非常大。

“如果你的產品調用了ChatGPT的一個接口,那你的產品是沒有壁壘的,大家都可以做。 如果你擁有領域數據,專有數據,人無我有,打造小模型,反而會顛覆某個行業。”資深從業者PlayerKang分析說。

大模型入侵,家裝設計行業集體開卷?

AIGC會變革家裝設計行業嗎?這個問題的答案要去小紅書找。在小紅書,輸入家裝設計+AIGC,可以搜出海量由AIGC設計的家裝美圖。更有趣的是,大量設計師博主提供低成本,甚至免費的家裝設計方案。你給他一張實景圖+風格需求,他能5分鐘給出10份效果圖。

AIGC大軍壓境,中國300萬家裝設計師是不是正在瑟瑟發抖呢?

今天,不僅僅是Midjourney,包括像國內的無界AI、晨羽AI等AI繪畫類應用,都能夠在家裝設計領域帶來神奇的效果。

圖:左邊為實景圖和設計草圖,右邊是由無界AI繪制的家裝效果圖

原先,設計師出一張圖,先要用CAD軟件畫出三維空間圖,再導入建模軟件,然后是渲染器渲染……這些步驟不僅僅代表著專業,也是巨大的成本,包括時間和金錢。

AIGC基本就改變了游戲規則。就像AI繪畫打破了畫家與小白的界限,AI設計也讓普通人可以在設計這個細分的垂直領域大展身手。

據晨羽AI的Jcolor介紹,在實際場景里,設計師用AIGC做概念設計圖,在與消費者溝通時,雙方能高效完成裝修方案的溝通,AIGC堪稱“營銷利器”。

在中國,家裝設計領域有兩個“巨頭”,一個是三維家,另一個是酷家樂,他們對AI技術的敏感性其實超越公眾想象。比如酷家樂就高調成立了AIGC實驗室,研究包括家居家裝、商業空間、地產建筑等全空間領域的AI設計生成。三維家也是如此,據其3D產品總監曹健介紹,他們從2018年就開始引入AI技術來賦能家居家裝設計,積累了豐富的經驗和數據,目前也推出了多個AI相關的應用。

我們發現,設計的商業模式清晰,效果立竿見影,是典型的流量型入口。這使得近期出現了不少相關應用。這給人一種感覺,AIGC和大模型技術讓整個家居行業卷起來了。

垂直領域率先發力,家裝設計領域會誕生自己的“標志性”大模型嗎?

ChatGPT掀起了AI大模型技術的浪潮,不管是海外還是國內互聯網巨頭,紛紛入局通用大模型賽道。但從過去半年的落地情況看,垂直領域的中小模型反而可能“后發先至”。

通用大模型類應用固然很神,小紅書大量設計類內容出自Midjourney,但真要落地生產,它就歇菜了。

像三維家、酷家樂這類家裝設計軟件,它往往是生成一個3D空間方案,分兩塊內容,一塊是經過渲染的,極具真實感的位圖,可以給消費者觀看。另一塊是對應的3D矢量圖,擁有豐富的材質、尺寸等數據,用于對接到生產端進行生產。正是這些矢量數據,包括定制柜子等最終產品可以在消費者家里嚴絲合縫的組裝起來,實現“所見即所得”。

目前AIGC缺少的顯然就是矢量數據。如何克服AI設計與生產之間的“鴻溝”?曹健告訴巴比特,這是他們目前正在努力的一個方向。這里面有什么挑戰嗎?曹健認為難度在于對行業的理解與沉淀,對新技術的重視投入。

今天,如果把家裝行業積累的海量數據喂給大模型,然后訓練出垂直領域的行業模型,使得這個模型做出來的圖跟此前的方案一樣與矢量數據一一對應,就可以實現普通消費者變成設計師的神奇效果:不僅美學上有保障,還能落地生產。

現在的問題或許在于,不是AIGC什么時候賦能家裝設計,而是我們距離設計類軟件的終局還有多遠。

AI降臨,我們還需要設計師嗎?

“我認為AIGC不太可能取代設計師,反而會加速設計師的成長。”

在曹健看來,設計師一直是越老越值錢,閱歷和經驗的缺失會造成設計方案的漏洞,讓業主踩坑。AIGC讓設計師在畫圖上的時間少了,他反而可以去學習更多知識,比如加強對材料的了解,對施工工藝的創新等,設計師要學的知識非常多,繪圖只是一種設計思維的視覺表達的技能,它不應該成為設計師花時間最多的技能,設計師應該利用AI修煉設計思維。

“AIGC對純機械化的勞動肯定有影響。以前工具不發達,人就變成了工具,去執行機械化的勞動。”

從這個角度看,AIGC并沒有取代設計師,它反而推動了大量設計從業者從操作工,真正進化到設計師。

但是,AIGC的沖擊是顯而易見的。我們發現,在家裝設計行業,AIGC的沖擊在以下兩個方面會更快到來。

第一,影響室內行業的設計效率,降低業主設計方案的成本。

第二,會打擊到機械化勞動的繪圖設計師工作。

未來,AIGC對效率的提升必然帶來對勞動力需求的減弱,這可能是不得不面對的挑戰。但對于設計從業者個人而言,面對時代的洪流,越快順應趨勢,率先用工具武裝自己,才能保障自己不被時代的大浪撲倒。

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

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國內家裝巨頭AI開卷:用大數據,做垂直大模型

家裝設計行業卷起來了!

文|巴比特資訊 

如果你經歷過新家裝修,那家居設計一定是最頭疼的一個環節。選擇“掛鐘”可能就是一項“超級工程”,從風格樣式到顏色大小,選擇困難癥患者直接奔潰。

隨著ChatGPT、Midjourney這種大模型技術走紅,大家發現,這事可以很簡單。

把特定區域選出來,輸入風格、形狀等提示詞,AI繪畫一鍵給出N個圖,挑選出與整家風格一致的時鐘就可以了。

想象一下,如果整個家裝環節,從設計到最后購買,都是一鍵出圖,所見所得,這對整個產業鏈而言無疑是顛覆式的。

2022年,ChatGPT帶火了AI大模型技術,一線互聯網企業幾乎全數涌入通用大模型研發。一年過去,市場逐漸發現,垂直行業的小模型、中模型的市場潛力也非常大。

“如果你的產品調用了ChatGPT的一個接口,那你的產品是沒有壁壘的,大家都可以做。 如果你擁有領域數據,專有數據,人無我有,打造小模型,反而會顛覆某個行業。”資深從業者PlayerKang分析說。

大模型入侵,家裝設計行業集體開卷?

AIGC會變革家裝設計行業嗎?這個問題的答案要去小紅書找。在小紅書,輸入家裝設計+AIGC,可以搜出海量由AIGC設計的家裝美圖。更有趣的是,大量設計師博主提供低成本,甚至免費的家裝設計方案。你給他一張實景圖+風格需求,他能5分鐘給出10份效果圖。

AIGC大軍壓境,中國300萬家裝設計師是不是正在瑟瑟發抖呢?

今天,不僅僅是Midjourney,包括像國內的無界AI、晨羽AI等AI繪畫類應用,都能夠在家裝設計領域帶來神奇的效果。

圖:左邊為實景圖和設計草圖,右邊是由無界AI繪制的家裝效果圖

原先,設計師出一張圖,先要用CAD軟件畫出三維空間圖,再導入建模軟件,然后是渲染器渲染……這些步驟不僅僅代表著專業,也是巨大的成本,包括時間和金錢。

AIGC基本就改變了游戲規則。就像AI繪畫打破了畫家與小白的界限,AI設計也讓普通人可以在設計這個細分的垂直領域大展身手。

據晨羽AI的Jcolor介紹,在實際場景里,設計師用AIGC做概念設計圖,在與消費者溝通時,雙方能高效完成裝修方案的溝通,AIGC堪稱“營銷利器”。

在中國,家裝設計領域有兩個“巨頭”,一個是三維家,另一個是酷家樂,他們對AI技術的敏感性其實超越公眾想象。比如酷家樂就高調成立了AIGC實驗室,研究包括家居家裝、商業空間、地產建筑等全空間領域的AI設計生成。三維家也是如此,據其3D產品總監曹健介紹,他們從2018年就開始引入AI技術來賦能家居家裝設計,積累了豐富的經驗和數據,目前也推出了多個AI相關的應用。

我們發現,設計的商業模式清晰,效果立竿見影,是典型的流量型入口。這使得近期出現了不少相關應用。這給人一種感覺,AIGC和大模型技術讓整個家居行業卷起來了。

垂直領域率先發力,家裝設計領域會誕生自己的“標志性”大模型嗎?

ChatGPT掀起了AI大模型技術的浪潮,不管是海外還是國內互聯網巨頭,紛紛入局通用大模型賽道。但從過去半年的落地情況看,垂直領域的中小模型反而可能“后發先至”。

通用大模型類應用固然很神,小紅書大量設計類內容出自Midjourney,但真要落地生產,它就歇菜了。

像三維家、酷家樂這類家裝設計軟件,它往往是生成一個3D空間方案,分兩塊內容,一塊是經過渲染的,極具真實感的位圖,可以給消費者觀看。另一塊是對應的3D矢量圖,擁有豐富的材質、尺寸等數據,用于對接到生產端進行生產。正是這些矢量數據,包括定制柜子等最終產品可以在消費者家里嚴絲合縫的組裝起來,實現“所見即所得”。

目前AIGC缺少的顯然就是矢量數據。如何克服AI設計與生產之間的“鴻溝”?曹健告訴巴比特,這是他們目前正在努力的一個方向。這里面有什么挑戰嗎?曹健認為難度在于對行業的理解與沉淀,對新技術的重視投入。

今天,如果把家裝行業積累的海量數據喂給大模型,然后訓練出垂直領域的行業模型,使得這個模型做出來的圖跟此前的方案一樣與矢量數據一一對應,就可以實現普通消費者變成設計師的神奇效果:不僅美學上有保障,還能落地生產。

現在的問題或許在于,不是AIGC什么時候賦能家裝設計,而是我們距離設計類軟件的終局還有多遠。

AI降臨,我們還需要設計師嗎?

“我認為AIGC不太可能取代設計師,反而會加速設計師的成長。”

在曹健看來,設計師一直是越老越值錢,閱歷和經驗的缺失會造成設計方案的漏洞,讓業主踩坑。AIGC讓設計師在畫圖上的時間少了,他反而可以去學習更多知識,比如加強對材料的了解,對施工工藝的創新等,設計師要學的知識非常多,繪圖只是一種設計思維的視覺表達的技能,它不應該成為設計師花時間最多的技能,設計師應該利用AI修煉設計思維。

“AIGC對純機械化的勞動肯定有影響。以前工具不發達,人就變成了工具,去執行機械化的勞動。”

從這個角度看,AIGC并沒有取代設計師,它反而推動了大量設計從業者從操作工,真正進化到設計師。

但是,AIGC的沖擊是顯而易見的。我們發現,在家裝設計行業,AIGC的沖擊在以下兩個方面會更快到來。

第一,影響室內行業的設計效率,降低業主設計方案的成本。

第二,會打擊到機械化勞動的繪圖設計師工作。

未來,AIGC對效率的提升必然帶來對勞動力需求的減弱,這可能是不得不面對的挑戰。但對于設計從業者個人而言,面對時代的洪流,越快順應趨勢,率先用工具武裝自己,才能保障自己不被時代的大浪撲倒。

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