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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정현 (연세대학교) 이진국 (연세대학교)
저널정보
한국주거학회 한국주거학회논문집 한국주거학회논문집 제34권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
17 - 24 (8page)
DOI
10.6107/JKHA.2023.34.6.017

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This paper explores the use of generative artificial intelligence, particularly Image-Generation AI (Image-Gen AI), in the field of interior architectural space visualization. The focus is on automating spatial design visualization based on design styles and examining practical applications. Interior space visualization involves a complex process that harmonizes visual aspects with functionality and user experience, making effective visualization crucial for communication among stakeholders. Unlike conventional methods limited by expertise, costs, and time, Image-Gen AI has the potential to automate design elements like styles, components, and spatial arrangements to enhance visualization. The study fine-tuned Image-Gen AI’s Base Model for specific design styles, enabling spatial visualization image generation using Text-to-Image and Image-to-Image methods. Results showed that the fine-tuned model effectively represented design styles not well captured by the base model, producing high-quality images. This suggests that design styles have unique features influenced by culture, region, and user preferences. By fine-tuning Image-Gen AI, a wide range of applications for creating customized designs considering these aspects can be inferred. This approach enhances spatial design by accommodating style diversity and user preferences, facilitating practical design comparisons. Additionally, the study proposes applying this approach beyond architecture to achieve effective visualization in diverse domains.
#Architectural Design #Indoor Design Style #Image-Generation AI #Fine-tuned Model #건축 디자인 #실내디자인 스타일 #이미지 생성 인공지능 #추가 학습 모델

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 디자인 스타일 모델 구축
Ⅳ. 디자인 스타일 모델 기반 공간디자인 시각화
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (1)

참고문헌 신청
정현, 이진국. (2023). 실내건축공간 디자인 스타일 기반 이미지 생성 인공지능 활용도 조사. 한국주거학회 학술대회논문집, 35(1), 247-250. dbpia

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