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国内家装巨头AI开卷:用大数据,做垂直大模型

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国内家装巨头AI开卷:用大数据,做垂直大模型

家装设计行业卷起来了!

文|巴比特资讯 

如果你经历过新家装修,那家居设计一定是最头疼的一个环节。选择“挂钟”可能就是一项“超级工程”,从风格样式到颜色大小,选择困难症患者直接奔溃。

随着ChatGPT、Midjourney这种大模型技术走红,大家发现,这事可以很简单。

把特定区域选出来,输入风格、形状等提示词,AI绘画一键给出N个图,挑选出与整家风格一致的时钟就可以了。

想象一下,如果整个家装环节,从设计到最后购买,都是一键出图,所见所得,这对整个产业链而言无疑是颠覆式的。

2022年,ChatGPT带火了AI大模型技术,一线互联网企业几乎全数涌入通用大模型研发。一年过去,市场逐渐发现,垂直行业的小模型、中模型的市场潜力也非常大。

“如果你的产品调用了ChatGPT的一个接口,那你的产品是没有壁垒的,大家都可以做。 如果你拥有领域数据,专有数据,人无我有,打造小模型,反而会颠覆某个行业。”资深从业者PlayerKang分析说。

大模型入侵,家装设计行业集体开卷?

AIGC会变革家装设计行业吗?这个问题的答案要去小红书找。在小红书,输入家装设计+AIGC,可以搜出海量由AIGC设计的家装美图。更有趣的是,大量设计师博主提供低成本,甚至免费的家装设计方案。你给他一张实景图+风格需求,他能5分钟给出10份效果图。

AIGC大军压境,中国300万家装设计师是不是正在瑟瑟发抖呢?

今天,不仅仅是Midjourney,包括像国内的无界AI、晨羽AI等AI绘画类应用,都能够在家装设计领域带来神奇的效果。

图:左边为实景图和设计草图,右边是由无界AI绘制的家装效果图

原先,设计师出一张图,先要用CAD软件画出三维空间图,再导入建模软件,然后是渲染器渲染……这些步骤不仅仅代表着专业,也是巨大的成本,包括时间和金钱。

AIGC基本就改变了游戏规则。就像AI绘画打破了画家与小白的界限,AI设计也让普通人可以在设计这个细分的垂直领域大展身手。

据晨羽AI的Jcolor介绍,在实际场景里,设计师用AIGC做概念设计图,在与消费者沟通时,双方能高效完成装修方案的沟通,AIGC堪称“营销利器”。

在中国,家装设计领域有两个“巨头”,一个是三维家,另一个是酷家乐,他们对AI技术的敏感性其实超越公众想象。比如酷家乐就高调成立了AIGC实验室,研究包括家居家装、商业空间、地产建筑等全空间领域的AI设计生成。三维家也是如此,据其3D产品总监曹健介绍,他们从2018年就开始引入AI技术来赋能家居家装设计,积累了丰富的经验和数据,目前也推出了多个AI相关的应用。

我们发现,设计的商业模式清晰,效果立竿见影,是典型的流量型入口。这使得近期出现了不少相关应用。这给人一种感觉,AIGC和大模型技术让整个家居行业卷起来了。

垂直领域率先发力,家装设计领域会诞生自己的“标志性”大模型吗?

ChatGPT掀起了AI大模型技术的浪潮,不管是海外还是国内互联网巨头,纷纷入局通用大模型赛道。但从过去半年的落地情况看,垂直领域的中小模型反而可能“后发先至”。

通用大模型类应用固然很神,小红书大量设计类内容出自Midjourney,但真要落地生产,它就歇菜了。

像三维家、酷家乐这类家装设计软件,它往往是生成一个3D空间方案,分两块内容,一块是经过渲染的,极具真实感的位图,可以给消费者观看。另一块是对应的3D矢量图,拥有丰富的材质、尺寸等数据,用于对接到生产端进行生产。正是这些矢量数据,包括定制柜子等最终产品可以在消费者家里严丝合缝的组装起来,实现“所见即所得”。

目前AIGC缺少的显然就是矢量数据。如何克服AI设计与生产之间的“鸿沟”?曹健告诉巴比特,这是他们目前正在努力的一个方向。这里面有什么挑战吗?曹健认为难度在于对行业的理解与沉淀,对新技术的重视投入。

今天,如果把家装行业积累的海量数据喂给大模型,然后训练出垂直领域的行业模型,使得这个模型做出来的图跟此前的方案一样与矢量数据一一对应,就可以实现普通消费者变成设计师的神奇效果:不仅美学上有保障,还能落地生产。

现在的问题或许在于,不是AIGC什么时候赋能家装设计,而是我们距离设计类软件的终局还有多远。

AI降临,我们还需要设计师吗?

“我认为AIGC不太可能取代设计师,反而会加速设计师的成长。”

在曹健看来,设计师一直是越老越值钱,阅历和经验的缺失会造成设计方案的漏洞,让业主踩坑。AIGC让设计师在画图上的时间少了,他反而可以去学习更多知识,比如加强对材料的了解,对施工工艺的创新等,设计师要学的知识非常多,绘图只是一种设计思维的视觉表达的技能,它不应该成为设计师花时间最多的技能,设计师应该利用AI修炼设计思维。

“AIGC对纯机械化的劳动肯定有影响。以前工具不发达,人就变成了工具,去执行机械化的劳动。”

从这个角度看,AIGC并没有取代设计师,它反而推动了大量设计从业者从操作工,真正进化到设计师。

但是,AIGC的冲击是显而易见的。我们发现,在家装设计行业,AIGC的冲击在以下两个方面会更快到来。

第一,影响室内行业的设计效率,降低业主设计方案的成本。

第二,会打击到机械化劳动的绘图设计师工作。

未来,AIGC对效率的提升必然带来对劳动力需求的减弱,这可能是不得不面对的挑战。但对于设计从业者个人而言,面对时代的洪流,越快顺应趋势,率先用工具武装自己,才能保障自己不被时代的大浪扑倒。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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国内家装巨头AI开卷:用大数据,做垂直大模型

家装设计行业卷起来了!

文|巴比特资讯 

如果你经历过新家装修,那家居设计一定是最头疼的一个环节。选择“挂钟”可能就是一项“超级工程”,从风格样式到颜色大小,选择困难症患者直接奔溃。

随着ChatGPT、Midjourney这种大模型技术走红,大家发现,这事可以很简单。

把特定区域选出来,输入风格、形状等提示词,AI绘画一键给出N个图,挑选出与整家风格一致的时钟就可以了。

想象一下,如果整个家装环节,从设计到最后购买,都是一键出图,所见所得,这对整个产业链而言无疑是颠覆式的。

2022年,ChatGPT带火了AI大模型技术,一线互联网企业几乎全数涌入通用大模型研发。一年过去,市场逐渐发现,垂直行业的小模型、中模型的市场潜力也非常大。

“如果你的产品调用了ChatGPT的一个接口,那你的产品是没有壁垒的,大家都可以做。 如果你拥有领域数据,专有数据,人无我有,打造小模型,反而会颠覆某个行业。”资深从业者PlayerKang分析说。

大模型入侵,家装设计行业集体开卷?

AIGC会变革家装设计行业吗?这个问题的答案要去小红书找。在小红书,输入家装设计+AIGC,可以搜出海量由AIGC设计的家装美图。更有趣的是,大量设计师博主提供低成本,甚至免费的家装设计方案。你给他一张实景图+风格需求,他能5分钟给出10份效果图。

AIGC大军压境,中国300万家装设计师是不是正在瑟瑟发抖呢?

今天,不仅仅是Midjourney,包括像国内的无界AI、晨羽AI等AI绘画类应用,都能够在家装设计领域带来神奇的效果。

图:左边为实景图和设计草图,右边是由无界AI绘制的家装效果图

原先,设计师出一张图,先要用CAD软件画出三维空间图,再导入建模软件,然后是渲染器渲染……这些步骤不仅仅代表着专业,也是巨大的成本,包括时间和金钱。

AIGC基本就改变了游戏规则。就像AI绘画打破了画家与小白的界限,AI设计也让普通人可以在设计这个细分的垂直领域大展身手。

据晨羽AI的Jcolor介绍,在实际场景里,设计师用AIGC做概念设计图,在与消费者沟通时,双方能高效完成装修方案的沟通,AIGC堪称“营销利器”。

在中国,家装设计领域有两个“巨头”,一个是三维家,另一个是酷家乐,他们对AI技术的敏感性其实超越公众想象。比如酷家乐就高调成立了AIGC实验室,研究包括家居家装、商业空间、地产建筑等全空间领域的AI设计生成。三维家也是如此,据其3D产品总监曹健介绍,他们从2018年就开始引入AI技术来赋能家居家装设计,积累了丰富的经验和数据,目前也推出了多个AI相关的应用。

我们发现,设计的商业模式清晰,效果立竿见影,是典型的流量型入口。这使得近期出现了不少相关应用。这给人一种感觉,AIGC和大模型技术让整个家居行业卷起来了。

垂直领域率先发力,家装设计领域会诞生自己的“标志性”大模型吗?

ChatGPT掀起了AI大模型技术的浪潮,不管是海外还是国内互联网巨头,纷纷入局通用大模型赛道。但从过去半年的落地情况看,垂直领域的中小模型反而可能“后发先至”。

通用大模型类应用固然很神,小红书大量设计类内容出自Midjourney,但真要落地生产,它就歇菜了。

像三维家、酷家乐这类家装设计软件,它往往是生成一个3D空间方案,分两块内容,一块是经过渲染的,极具真实感的位图,可以给消费者观看。另一块是对应的3D矢量图,拥有丰富的材质、尺寸等数据,用于对接到生产端进行生产。正是这些矢量数据,包括定制柜子等最终产品可以在消费者家里严丝合缝的组装起来,实现“所见即所得”。

目前AIGC缺少的显然就是矢量数据。如何克服AI设计与生产之间的“鸿沟”?曹健告诉巴比特,这是他们目前正在努力的一个方向。这里面有什么挑战吗?曹健认为难度在于对行业的理解与沉淀,对新技术的重视投入。

今天,如果把家装行业积累的海量数据喂给大模型,然后训练出垂直领域的行业模型,使得这个模型做出来的图跟此前的方案一样与矢量数据一一对应,就可以实现普通消费者变成设计师的神奇效果:不仅美学上有保障,还能落地生产。

现在的问题或许在于,不是AIGC什么时候赋能家装设计,而是我们距离设计类软件的终局还有多远。

AI降临,我们还需要设计师吗?

“我认为AIGC不太可能取代设计师,反而会加速设计师的成长。”

在曹健看来,设计师一直是越老越值钱,阅历和经验的缺失会造成设计方案的漏洞,让业主踩坑。AIGC让设计师在画图上的时间少了,他反而可以去学习更多知识,比如加强对材料的了解,对施工工艺的创新等,设计师要学的知识非常多,绘图只是一种设计思维的视觉表达的技能,它不应该成为设计师花时间最多的技能,设计师应该利用AI修炼设计思维。

“AIGC对纯机械化的劳动肯定有影响。以前工具不发达,人就变成了工具,去执行机械化的劳动。”

从这个角度看,AIGC并没有取代设计师,它反而推动了大量设计从业者从操作工,真正进化到设计师。

但是,AIGC的冲击是显而易见的。我们发现,在家装设计行业,AIGC的冲击在以下两个方面会更快到来。

第一,影响室内行业的设计效率,降低业主设计方案的成本。

第二,会打击到机械化劳动的绘图设计师工作。

未来,AIGC对效率的提升必然带来对劳动力需求的减弱,这可能是不得不面对的挑战。但对于设计从业者个人而言,面对时代的洪流,越快顺应趋势,率先用工具武装自己,才能保障自己不被时代的大浪扑倒。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。