Difusión Estable Dominando el Arte del Diseño de Interiores

Domina el Arte del Diseño de Interiores con una Difusión Estable

Un análisis detallado de la Difusión Estable y su variante de relleno para diseño de interiores

En este mundo acelerado en el que vivimos y después de la pandemia, muchos de nosotros nos hemos dado cuenta de que tener un entorno agradable como el hogar para escapar de la realidad no tiene precio y es una meta a perseguir.

Ya sea que estés buscando un estilo escandinavo, minimalista o glamoroso para decorar tu hogar, no es fácil imaginar cómo encajará cada objeto en un espacio lleno de diferentes piezas y colores. Por esa razón, generalmente buscamos ayuda profesional para crear esas increíbles imágenes en 3D que nos ayudan a comprender cómo se verá nuestro futuro hogar.

Sin embargo, estas imágenes en 3D son costosas, y si nuestra idea inicial no se ve tan bien como pensábamos, obtener nuevas imágenes llevará tiempo y más dinero, cosas que escasean en la actualidad.

En este artículo, exploro el modelo de Difusión Estable comenzando con una breve explicación de qué es, cómo se entrena y qué se necesita para adaptarlo al relleno. Finalmente, concluyo el artículo con su aplicación en una imagen en 3D de mi futuro hogar donde cambio la isla de cocina y los armarios por un color y material diferentes.

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Como siempre, el código está disponible en Github.

Difusión Estable

¿Qué es?

La Difusión Estable [1] es un modelo de IA generativo lanzado en 2022 por el Grupo CompVis que genera imágenes fotorrealistas a partir de descripciones de texto e imágenes de referencia. Fue diseñado principalmente para generar imágenes influenciadas por descripciones de texto, pero también se puede utilizar para otras tareas como relleno o creación de videos.

Su éxito proviene del paso de Compresión Perceptual de Imagenes que convierte una imagen de alta dimensionalidad en un espacio latente más pequeño. Esta compresión permite el uso del modelo en máquinas con recursos limitados, lo que lo hace accesible para todos, algo que no era posible con los modelos de vanguardia anteriores.

¿Cómo aprende?

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