Ssylka

Как нейросети могут упростить светодизайн зданий?

Разработка нейросети для светодизайна изначально ставила цель снизить зависимость от профессиональных дизайнеров. Идея заключалась в создании инструмента, которым клиенты могли бы самостоятельно пользоваться на начальном этапе проектирования. Бот обучался на множестве примеров, чтобы создавать разнообразные варианты освещения, но столкнулся с неожиданными проблемами, например, игнорированием или искажением зданий определённых цветов.
Как нейросети могут упростить светодизайн зданий?
Изображение носит иллюстративный характер

Проблема «голубой стены» показала, что бот не всегда правильно интерпретирует фотографии зданий, удаляя или видоизменяя объекты, которые ему «не нравятся». Эксперименты с качеством изображений выявили важность метаданных. Уменьшение размеров изображения помогло избежать исчезновения стены, но привело к конфликтам с ботом по поводу размера входного изображения. Также проблемы возникали и с другими архитектурными элементами, например, флагами, которые бот высвечивал, игнорировал или перерисовывал по своему усмотрению.

Несмотря на сложности, разработчикам удалось довести бота до работоспособного состояния, настроив его с помощью различных тестов. Теперь он может создавать несколько вариантов светового дизайна для загруженных фотографий зданий, что позволяет клиентам быстро оценить идеи. Бот прост в использовании, необходимо лишь зарегистрироваться, выбрать тип здания и загрузить фото.

Будущие улучшения бота включают сохранение проектов, персонализацию стилей, инструкции по правильной съёмке зданий, тематическое освещение и создание PDF-документов с перечнем необходимого оборудования. Бот станет полноценным помощником в создании светодизайна, но он не заменяет профессионалов. Он служит для более тесного взаимодействия с ними.


Новое на сайте

7548Империя на коне: подвиги и тайны Александра Македонского 7547Белое карликовое сердце: рекордные пульсации звезды WD J0135+5722 7546Голоса разума: пути развития шизофрении 7545DeepSeek vs ChatGPT: сравнительный анализ генерации SwiftUI кода 7544Могут ли материалы помнить последовательность событий вопреки всем правилам? 7543Загадки C23 и Boolean в Chocolate Doom 7542Опасность на прилавках: масштабный отзыв салатов из-за сальмонеллы 7541Оптимизация пользовательских интервью: практические подходы и инструменты 7540Почему древний город Guiengola покинули задолго до прихода испанцев? 7539Точность оценки задач: переход от часов к статистике 7538Унитазный тупик: почему кошачий туалет лучше, чем кажется 7537Расцветающие навсегда: почему LEGO-цветы – идеальный подарок (и сейчас со скидкой 20%) 7536Почему хамелеоны среди креветок выбирают пришельцев, а не родной дом? 7535Почему NDR – это не просто "приятное дополнение", а необходимость для...