有开发者开发了 StableDesign 项目，旨在为生成式室内设计提供数据集和训练方法。这是一个适用于室内装修设计的SD方案，上传一张空房间的图片，输入文字提示，可以按要求生成装修效果图。
他们首先通过爱彼迎下载房源数据，并利用脚本扩展了 bnb-dataset 代码，从中提取了图像元数据。随后，他们运用特征提取和数据准备工具，创建了适用于室内设计的数据集，为后续模型训练做好准备。
在数据准备完成后，研究团队使用 ControlNet 和模型进行训练。ControlNet 模型通过分割图像和深度估计图像，实现了对室内设计生成过程的控制。同时，模型则通过文本到图像的转换，使用户可以通过文本描述来生成对应的室内设计图像。这些训练方法结合了图像处理和自然语言处理技术，为生成式室内设计领域的发展提供了新的思路和方法。
StableDesign 项目的推出，为研究人员和设计师提供了一个全新的数据集和训练框架，促进了生成式室内设计技术的发展和创新。不过，StableDesign 生成的效果可不能全信，比如有时会把承重墙改没了。
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