Diffusione stabile padroneggiare l’arte del design d’interni.
Diffusione stabile per padroneggiare l'arte del design d'interni.
Un’immersione profonda nella Diffusione Stabile e nella sua variante di ritocco per il design d’interni
In questo mondo frenetico in cui viviamo e dopo la pandemia, molti di noi hanno capito che avere un ambiente piacevole come casa in cui sfuggire dalla realtà è impagabile e un obiettivo da perseguire.
Indipendentemente dallo stile scandinavo, minimalista o glamour che stai cercando per arredare la tua casa, non è facile immaginare come ogni singolo oggetto si adatterà a uno spazio pieno di pezzi e colori diversi. Per questo motivo, di solito cerchiamo aiuto professionale per creare quelle incredibili immagini in 3D che ci aiutano a capire come sarà la nostra futura casa.
Tuttavia, queste immagini in 3D sono costose e se la nostra idea iniziale non sembra così buona come pensavamo, ottenere nuove immagini richiederà tempo e denaro, due risorse scarse oggi.
In questo articolo, esploro il modello di Diffusione Stabile partendo da una breve spiegazione di cosa sia, come viene addestrato e cosa è necessario per adattarlo al ritocco. Infine, concludo l’articolo con la sua applicazione su un’immagine in 3D della mia futura casa in cui cambio il colore e il materiale dell’isola e dei mobili da cucina.
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Come sempre, il codice è disponibile su Github.
Diffusione Stabile
Cos’è?
La Diffusione Stabile [1] è un modello di intelligenza artificiale generativa rilasciato nel 2022 dal Gruppo CompVis che produce immagini fotorealistiche a partire da testo e immagini. È stato progettato principalmente per generare immagini influenzate da descrizioni testuali, ma può essere utilizzato per altre attività come il ritocco o la creazione di video.
Il suo successo deriva dal passaggio di Compressione per immagini percettive che converte un’immagine ad alta dimensionalità in uno spazio latente più piccolo. Questa compressione consente l’utilizzo del modello su macchine con risorse limitate, rendendolo accessibile a tutti, cosa che non era possibile con i modelli di ultima generazione.
