Реальные фото дизайна квартир: Дизайн интерьера квартиры в современном стиле, реальные фото 2022
Дизайн квартир 2021 реальные примеры фото |
+7 (495) 120-99-10 Ежедневно с 9:00 до 19:00
Воскресенье: выходной Заказать обратный звонок [email protected] Вызвать замерщика Калькулятор ремонта × +7 (495) 120-99-10 Заказать обратный звонок Вызвать замерщика Калькулятор ремонта Ремонт квартир под ключ Ремонт квартир под ключ Ремонт в Новой Москве Ремонт в новостройках Ремонт с материалами под ключ Косметический эконом ремонт Черновой ремонт Ремонт в хрущевке под ключ Капитальный ремонт Элитный ремонт под ключ Ремонт однокомнатной квартиры под ключ Ремонт двухкомнатной квартиры под ключ Ремонт трехкомнатной квартиры под ключ Дизайн интерьера Дизайн интерьера Дизайн квартир Дизайн дома Дизайн небольшой кухни Дизайн небольшой гостиной Дизайн спальни Дизайн интерьера однокомнатных квартир Дизайн интерьера двухкомнатных квартир Дизайн интерьера трёхкомнатных квартир Дизайн комнаты Дизайн коттеджей Калькулятор ремонта Портфолио Портфолио Ремонт квартир Дизайн интерьера Фото «До» и «После» Цены Цены Сметы Цены на ремонт в типовых квартирах Премиум Капитальный Косметический Примеры смет Ремонт в кредит О компании О компании О директоре Сотрудники Мероприятия Партнеры Вакансии Лицензии и сертификаты Полезная информация Полезная информация Новости Видео Статьи О нас пишут Отзывы Контакты FAQ
Ежедневно: 09:00-19:00
Суббота: 10:00-18:00 по записи
Воскресенье: выходной Главная Портфолио Фото дизайна квартир
Сортировать по: Площади По дате размещения Открыть фильтр × Фото ремонта квартиры Фото дизайна квартир Фото ремонта помещений Фото ремонта коттеджей Фото «ДО» и «ПОСЛЕ» Фото электромонтажных работ Фото сантехнических работ Подбор параметров Дизайн квартиры 64 кв. м в ЖК Скандинавия
Москва, Скандинавский бульвар, дом 23, корпус 1
Москва, Производственная улица, дом 8, корпус 1 Группа ЛСР Лучи 60 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 40 кв. м в Солнцево
Москва, улица Авиаторов, дом 5, корпус 4 Вторичное жилье 40 кв. м 1 комната Подробнее Дизайн квартиры 65 кв. м в ЖК Лучи
Москва, Производственная улица, дом 8, корпус 1 Группа ЛСР Лучи 65 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 65 кв. м в ЖК Скандинавия
Москва, Коммунарка, улица Эдварда Грига, дом 5 ГК «А101» Скандинавия 65 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн 2-комнатной квартиры в ЖК Новая звезда
Москва, улица Бачуринская, дом 9/К2 Крост Новая Звезда 55 кв.

Москва, улица Василия Ощепкова, дом 3 ГК Гранель Москвичка 27 кв. м 1 комната Подробнее Дизайн квартиры 40 кв. м в ЖК Москва А101
Москва, Коммунарка, улица Александры Монаховой, дом 43, корпус 2 ГК «А101» Москва А101 40 кв. м 1 комната Подробнее Дизайн квартиры 67 кв. м в Солнцево
Москва, Солнцевский проспект, дом 10 Вторичное жилье 67 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн 2-комнатной квартиры 65 кв. м в ЖК Скандинавия
Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, Скандинавский бульвар, дом 1, корпус 3 ГК «А101» Скандинавия 65 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн 2-комнатной квартиры 60 кв. м в ЖК Скандинавия
Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, Скандинавский бульвар, дом 5, корпус 3 ГК «А101» Скандинавия 60 кв.

Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, улица Бачуринская, дом 9А, корпус 1 Крост Новая Звезда 70 кв. м 3 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 40 кв.м в ЖК Хорошевский
Москва, улица 3-я Хорошевская, дом 23, корпус 1 МонАрх Недвижимость Хорошевский 40 кв. м 1 комната Подробнее Дизайн квартиры 64 кв.м в ЖК Переделкино Ближнее
Москва, улица Бориса Пастернака, дом 14 Абсолют Недвижимость Переделкино Ближнее Город-парк 64 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 85 кв.м в ЖК Скандинавия
Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, улица Эдварда Грига, дом 5
Москва, Коммунарка, Скандинавский бульвар, дом 19, корпус 1 ГК «А101» Скандинавия 62 кв.

Москва, поселок Коммунарка, Бачуринская улица, дом 9А, корпус 1 Крост Новая Звезда 52 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн 2-комнатной квартиры 60 кв.м в ЖК Южное Бунино
Москва, поселение Сосенское, квартал 195, дом 16 ГК МИЦ Южное Бунино 60 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 57 кв.м в ЖК Южное Бунино
Москва, поселение Сосенское, квартал 195, дом 1, корпус 3 ГК МИЦ Южное Бунино 57 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн трехкомнатной квартиры 88 кв.м в ЖК Скандинавия
Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, Скандинавский бульвар, дом 5, корпус 5 ГК «А101» Скандинавия 88 кв. м 3 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 80 кв.м в ЖК Скандинавия
Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, Скандинавский бульвар, дом 5, корпус 1 ГК «А101» Скандинавия 80 кв.

Москва, Производственная улица, дом 10, корпус 1 Группа ЛСР Лучи 87 кв. м 3 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 73 кв.м в ЖК Москва А101
Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, улица Александры Монаховой, дом 43, корпус 2
Москва, поселок Коммунарка, улица Александры Монаховой, дом 43, корпус 2 ГК «А101» Москва А101 62 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 38 кв.м в ЖК Южное Бунино
Москва, поселение Сосенское, улица Александры Монаховой, дом 84, корпус 2 ГК МИЦ Южное Бунино 38 кв. м 1 комната Подробнее Ремонт двухкомнатной квартиры под ключ Дизайн двухкомнатной квартиры 59 кв.м в ЖК Скандинавия
Москва, Скандинавский бульвар, дом 5, корпус 1 ГК «А101» Скандинавия 59 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 62 кв.

Москва, улица Сельскохозяйственная, дом 38, корпус 1 ГК Пионер Ботанический cад 2 62 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 88 кв.м в ЖК Лучи
Москва, улица Производственная, дом 8, корпус 2 Группа ЛСР Лучи 88 кв. м 3 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 60 кв.м в ЖК Скандинавия
Москва, поселение Сосенское, Скандинавский бульвар, дом 5, корпус 3 ГК «А101» Скандинавия 60 кв. м 2 комнаты Подробнее Дизайн квартиры 70 кв.м в ЖК Испанские кварталы
Москва, Москва, поселение Сосенское, проспект Магеллана, дом 2 ГК «А101» Испанские кварталы 70 кв. м 2 комнаты Подробнее Показать
еще 1 2 3 4 5 6 Ремонт квартир Дизайн интерьера Фото «До» и «После»
Качественный дизайн-проект квартиры — это уже половина ремонтных работ на объекте. Дизайнер не только показал заказчику облик его будущей квартиры, но и разработал планировочные решения, продумал размещение электрики и сантехники, подобрал чистовые материалы.
© «СК Новая Москва» –
Дизайн и ремонт квартир, 2022.
Все права защищены. УСЛУГИ Ремонт квартир под ключ Ремонт в Новой Москве Ремонт в новостройках Ремонт с материалами Косметический ремонт Черновой ремонт Ремонт в хрущевке Капитальный ремонт Элитный ремонт Ремонт однокомнатной квартиры Ремонт двухкомнатной квартиры Ремонт трехкомнатной квартиры Дизайн интерьера Дизайн квартир Дизайн дома Дизайн кухни Дизайн гостиной Дизайн спальни Дизайн интерьера однокомнатных квартир Дизайн интерьера двухкомнатных квартир Дизайн интерьера трёхкомнатных квартир Дизайн комнаты Дизайн коттеджей Сантехнические работы Электромонтажные работы ИНФОРМАЦИЯ Портфолио Застройщики Жилые комплексы Отзывы Контакты Политика конфиденциальности КОНТАКТЫ +7 (495) 120-99-10
Пишите нам:
[email protected] ru
Ежедневно: 9:00-19:00
Суббота: по предварительной записи
Воскресенье: выходной
108814, Москва, поселение Сосенское, поселок Коммунарка, улица Бачуринская, дом 8А, строение 1, офис 002А
Разработано vikiweb.ru Примечание к смете Подъем материала и вынос мусора согласовывается с Заказчиком индивидуально Заказ контейнера оплачивает Заказчик Расходный и чистовой материал оплачивает Заказчик Заказ контейнеров оплачивает Заказчик Все изменения и дополнения по работам (возможно не включенным в смету) оплачиваются Заказчиком отдельно по согласованию Обратный звонок Заявка Поиск
Posted by Jack Read more Comments (15) 2022.01.15 16:45
Дизайн квартиры 48 кв. м.
Дизайн квартиры 48 кв. м. — идеи для ремонта, лучшие проекты и необычные решения (105 фото)
Дизайн интерьера влияет на здоровье, самочувствие проживающих. Он должен быть подобран удачно, стильно, не вызывать дискомфорта. Квартиру 48 кв. м трудно назвать маленькой, однако жилые комнаты обычно крохотные, когда это двушка. Или одна из них – слишком просторна. На фоне ее другие помещения сморятся блекло.
Задача мастера-оформителя – выровнять перекос, внести гармонию в пространство, наполнить ощущением неповторимости, тепла, уюта.
Современные квартиры 48 кв. м, разбивают на одно и двухкомнатные. Дизайн интерьера не слишком отличается в первом, во втором случае. Лишь в мелочах.
В процессе оформления остается неизменным устойчивое стремление – сделать свое жильё модным, стильным, комфортным для жизни.
Оглавление статьи:
Дизайн интерьера однокомнатной квартиры
Площадь 48 м2 не выглядит маленькой. Правильно выполненное зонирование пространства, косметический или капитальный ремонт решат многие проблемы с дискомфортом, сделают квартиру намного уютней.
К процессу оформления можно подойти творчески, разделить помещение за счет контрастности или используя прозрачные занавески.
Рассмотрим фото удачно подобранных проектов квартиры 48 кв. м. Оптимальное решение – дизайн интерьера в светлых оттенках цвета, натуральных древесных, в серо-черной гамме. Хорошая сочетаемость, естественность переходов, расширение, подчеркивание, углубление пространства.
Кухня в однокомнатных квартирах – маленьких размеров, может быть проходной. Для декора используем светлые тона из натурального дерева с глянцевой поверхностью, что визуально расширит, углубит пространство.
Стены делаем бежевыми, используем плитку, пол настилаем ламинатом из ярких пород дерева – яблони или ольхи. Добиваемся мягкости перехода линий, отсутствия контрастности, резкости.
Зональность интерьера большой комнаты
Спальня делит пространство с гостиной. Иногда планировка совмещает ее с кухней. За счет правильно расстановленного искусственного освещения добиваемся ощущения расширения пространства, комфорта, уюта.
Визуально отделяем спальную комнату от всех остальных, используя занавески насыщенных молочных цветов. Расставляем тумбы, предметы мебели, подчеркиваем раздельность зоны отдыха.
Гостиную оформляем в серо-черных тонах, используем в качестве декора более темное дерево – ясень, орех, дуб. Удачно сделанная зональность одного помещения визуально разделит его на 2-3 части. Становится понятно, где находится гостиная, спальня, кухня.
Добиваемся плавных переходов, избегаем резкой контрастности, подчеркиваем функциональность каждой зоны, в то же время – целостности пространства.
Единственное окно выделим светлыми оттенками стен и мебели из натуральной древесины, глянцевая поверхность которых отражает естественный свет, делает помещение просторнее. Отказываемся от тяжелых штор, занавесок. Повесим легкие, воздушные тюлевые или прозрачные, не создающие приглушение солнечного света.
Оформляем двушку со вкусом
В процессе дизайнерских работ учитываются потребности проживающих — вкусы, интересы, склонности. Оформить скромные по размеру комнаты двухкомнатной квартиры 48 кв. м не так просто. Тем более, без глобальной планировки, работая с тем что есть.
Рассмотрим оригинальный проект двушки, с которым архитектор мастерски справился. Пожелания заказчика полностью учтены — в небольшом пространстве должна быть гармонично размещена гостиная и кухня. Спальня должна выражать атмосферу романтизма, чувственности, интима.
Дизайн интерьера под кухню исполняем в стиле минимализма, с применением простых линий, контрастностью белых, темных тонов. Из мебели — ничего лишнего, только – необходимое.
Отдаем предпочтение белому цвету, его оттенкам. С его помощью:
- Визуально расширяем, углубляем пространство;
- Придаем кухне лаконичный вид.
Учитываем пожелания заказчика в том, как она хочет видеть свою кухню. Подбираем различные сценарии в оформлении освещения. Помимо основного источника гармонично размещаем дополнительные, включаемые-отключаемые в зависимости от времяпровождения. Создающие романтическую атмосферу, мобилизирующие, ярко заполняющие пространство.
Оформляем спальную комнату
Белый цвет прекрасно смотрится вместе с оттенками черного. Теплые тона разбавляют резкую контрастность, позволяют сделать плавные переходы от одной зоны пространства к другой.
В спальне глубокий насыщенный синий цвет стены, почти черный подчеркивает стоящую возле нее широкую кровать. Отражение света создает неповторимые тени, погружает в атмосферу интима.
Интерьер выражает изысканность, сексуальность, чувственность. Выделяет на своем фоне другие цвета и предметы. Наделяет их загадочностью, таинственностью. Остальные стены – матовые, с рисунком в виде кирпичной кладки, двери – с глянцевой поверхностью.
В качестве декора выбираем большую картину с лесным пейзажем, размещаем ее на темной стене. Там же — ночник, который при включении будет погружать в атмосферу дикой, первозданной природы, пробуждать романтические, чувственные настроения. К интерьеру добавляется глубина.
В процессе применения различного декора стремимся достигать простых геометрических линий, использовать чистые, светлые оттенки. Не перегружаем пространство, достигаем лаконичности, подчеркиваем особенности. Будь то кухня, спальная, прихожая, ванная комната.
Удачно комбинируем стили – скандинавский, современный, минималистический, добиваемся оригинальности, неповторимости дизайна интерьера. Полностью учитываем вкусы, пожелания заказчика.
Дизайнерские подходы
Можно разместить всё что угодно, достичь уюта и комфорта независимо от планировки. Творческий подход, применение современных стилей дизайна, отделочных материалов — творит чудеса: превращают маленькие комнаты – в удивительно просторные, одну большую – в несколько жилых зон.
Активное использование всевозможных оттенков белых и черных цветов, разбавление другими тонами создает неповторимые геометрические линии, подчеркивает, расширяет, углубляет пространство. Важна симметрия, правильное, грамотное использование искусственного, солнечного освещения.
Мебель – из светлых, темных пород дерева. В зависимости от оттенков стен, напольного, потолочного покрытия. Поверхность ее — глянцевая, хорошо отражающая солнечные и искусственные лучи света, создающая полутени, визуально делающая помещение больше.
Контрастность – мягкая, не вызывающая дискомфорта, напряжения. Темные тона разбавляются светлыми. В качестве декора активно используются вьющиеся растения, большие картины с пейзажами – всё, что оживляет пространство, наполняет его энергией, силой. Либо успокаивает, расслабляет после тяжелого трудового дня.
На черном фоне прекрасно смотрится декор красных оттенков. Освещение, расположенное на разных уровнях, создает ощущение гармонии, стабильности.
Из существующей массы проэктов всегда можно подобрать себе нечто оригинальное. Или в процессе оформления создать свой собственный неповторимый стиль. Когда достигается комфорт, уют, ощущение безопасности – дизайн интерьера квартиры 48 кв. м удался на славу!
Фото дизайна квартир 48 кв. м.
Вам понравилась статья?
10 потрясающих квартир, демонстрирующих красоту скандинавского дизайна интерьера
Нравится архитектура и дизайн интерьера? Следуйте за нами…
- Подписаться
Home Designing может получать комиссионные за покупки, сделанные по ссылкам на нашем веб-сайте. Ознакомьтесь с нашей политикой раскрытия информации.
Скандинавское влияние процветало во всех элементах дизайна, начиная от изобразительного искусства и типографики и заканчивая архитектурой, конечно же, мебелью и домашним декором. В этом посте представлены 10 квартир, которые демонстрируют разнообразие и разнообразие скандинавских интерьеров: некоторые предлагают классический белый цвет и дерево, знакомые по журналам Ikea, в то время как другие используют более широкое определение скандинавского декора с яркими красочными мотивами. Одна из лучших особенностей скандинавского дизайна заключается в том, что почти каждый может интегрировать некоторые из этих классических стилей в свой собственный дом. Мы уверены, что вы найдете вдохновение, чтобы соответствовать вашему собственному фирменному стилю.
- 1 |
- Визуализатор: Render Taxi

- 2 |
- 3 |
- 4 |
- Визуализатор: Duan
- 5 |

- 6 |
- 7 |
- 8 |
- 9 |
- 10 |
- 11 |
- 12 |
- Документ-визуализатор: Duan

- 13 |
- 14 |
- 15 |
- 16 |
- 17 |

- 18 |
- 19 |
- 20 |
- Документ-камера: Duan
- 21 |
- 22 |

- 23 |
- 24 |
- 25 |
- 26 |
- 27 |
- 28 |

- 29 |
- 30 |
- Визуализатор: Duan
- 31 |
- 32 |
- 33 |

- 34 |
- 35 |
- 36 |
- Документ-визуализатор: Duan
- 37 |
- 38 |
- 39 |

- 40 |
- 41 |
- 42 |
- 43 |
- Дизайнер: Koj Design
- Документ-камера: Koj Design
- 44 |
- 45 |

- 46 |
- 47 |
- 48 |
- 49 |
- 50 |
- 51 |

- 52 |
- 53 |
- 54 |
- 55 |
- 56 |
- 57 |
- 58 |

- 59 |
- 60 |
- 61 |
- Архитектор: Кевин
- 62 |
- 63 |
- 64 |
- 65 |

- 66 |
- 67 |
- 68 |
- 69 |
- 70 |
- Визуализатор: ReFL Studio
- 71 |

- 72 |
- 73 |
- 74 |
- 75 |
- Архитектор: N-Gon Archviz
- 76 |

- 77 |
- 78 |
Рекомендуемое чтение:
50 гостиных в скандинавском стиле
50 столовых в скандинавском стиле
50 спален в скандинавском стиле
ArchiGAN: генеративный стек для проектирования многоквартирных домов
ИИ скоро будет ежедневно расширять возможности архитекторов дневная практика. Этот потенциал не за горами, и моя работа служит доказательством концепции. Структура, используемая в моей работе, предлагает плацдарм для обсуждения, предлагая архитекторам начать заниматься ИИ, а специалистам по данным — рассматривать архитектуру как область исследований. В этом посте я резюмирую часть своей диссертации, представленной в Гарварде в мае 2019 года. , где генеративно-состязательные нейронные сети (GAN) используются для проектирования планов этажей и целых зданий.
Я считаю, что статистический подход к концепции дизайна сформирует потенциал ИИ для архитектуры. Этот подход носит менее детерминированный и более целостный характер. Вместо того, чтобы использовать машины для оптимизации набора переменных, полагаться на них для извлечения важных качеств и имитации их на протяжении всего процесса проектирования представляет собой сдвиг парадигмы.
Давайте распаковывать дизайн плана этажа на 3 различных шага:
- (I) Список следов. Модель GAN, обученная выполнять одну из трех задач, описанных выше. Вкладывая эти модели одну за другой, я создаю целый многоквартирный дом «стек генерации », позволяя пользователю вводить данные на каждом этапе. Кроме того, за счет обработки многоквартирных домов этот проект выходит за рамки простого дома на одну семью.
Помимо простой разработки конвейера генерации, эта попытка направлена на демонстрацию потенциала GAN для любого процесса проектирования, посредством чего модели GAN вкладываются и позволяют пользователю вводить между ними, я пытаюсь добиться обратной связи между людьми и машинами, между дисциплинарной интуицией и техническими инновациями.
Представление, обучение и структура
Pix2Pix использует условную генеративно-состязательную сеть (cGAN) для обучения отображению входного изображения в выходное изображение. Сеть состоит из двух основных частей: Генератора и Дискриминатора. Генератор преобразует входное изображение в выходное изображение; Дискриминатор пытается угадать, было ли изображение создано генератором или это исходное изображение. Две части сети бросают вызов друг другу, что приводит к более высокому качеству выходных данных, которые трудно отличить от исходных изображений.
Мы используем эту способность для изучения сопоставления изображений, что позволяет нашим моделям изучать топологические особенности и организацию пространства непосредственно из изображений плана этажа.
Мы контролируем тип информации, которую модель узнает, форматируя изображения. В качестве примера, просто показав нашей модели форму участка и связанную с ним площадь здания, мы получим модель, способную создавать типичные контуры зданий с учетом формы участка.
Я использовал реализацию pix2pix Кристофера Гессе. В его коде используется Tensorflow, в отличие от исходной версии, основанной на Torch, которая оказалась простой в развертывании. Я предпочел Tensorflow, потому что большая пользовательская база и база знаний дали мне уверенность, что я могу легко найти ответы, если столкнусь с проблемой.
Я провел быстрые итерации и тесты с использованием графического процессора NVIDIA Tesla V100 для процесса обучения на Google Cloud Platform (GCP). Простота облачного образа NVIDIA GPU для глубокого обучения , предлагаемого на GCP, позволила беспрепятственно развернуть его, установив все необходимые библиотеки для Pix2Pix (Tensorflow, Keras и т. д.) и пакеты для запуска этого кода на графическом процессоре машины (CUDA и cuDNN).
Я использовал TensorFlow 1.4.1, но доступна более новая версия pix2pix с Tensorflow 2.0 [здесь].
На рис. 2 показаны результаты типичного обучения. Сначала на подготовку этой последовательности ушло более полутора дней. В конечном итоге это заняло менее 2 часов на Tesla V100 в GCP, что позволило провести больше тестов и итераций, чем при локальном запуске того же обучения.
Мы показываем, как одна из моих GAN-моделей постепенно учится планировке комнат и расположению дверей и окон в пространстве, также называемому оконным проемом, для данной квартиры в последовательности, показанной на рисунке 2.
Рисунок 2. Архитектурная последовательность квартирХотя первоначальные попытки оказались неточными, после 250 итераций машина строит некую форму интуиции.
Прецеденты
Ранняя работа Isola et al. в ноябре 2018 года включение преобразования изображения в изображение с помощью их модели Pix2Pix проложило путь для моего исследования.
Чжэн и Хуанг в 2018 году [3] впервые изучили анализ плана этажа с использованием GAN.
Авторы предложили использовать GAN для распознавания и генерации планов этажей с помощью Pix2PixHD [1] . Изображения плана этажа, обработанные их архитектурой GAN, преобразуются в программные цветовые пятна. И наоборот, цветовые пятна в их работах превращаются в нарисованные комнаты. Если пользователь указывает положение проемов и комнат, выложенные элементы сети становятся мебелью. Тезис Натана Питерса [2] в Гарвардской высшей школе дизайна в том же году рассмотрели возможность планировки комнат в доме на одну семью. Работа Петерса превращает пустой след в программные цветовые пятна без определенной фенестрации.
Что касается GAN как помощников дизайнера, Ноно Мартинес в своей диссертации [3] в Гарвардском GSD в 2017 году исследовал идею петли между машиной и дизайнером, чтобы уточнить само понятие «процесс проектирования».
Стек и модели
Я опираюсь на ранее описанные прецеденты для создания стека из трех шагов генерации.
Рис. 3. Стек генерации в трех моделяхКак показано на рис. 3, каждая модель стека обрабатывает определенную задачу рабочего процесса: (I) формирование посадочных мест, (II) перераспределение программы, (III) расстановка мебели .
Архитектор может изменять или точно настраивать выходные данные модели между каждым этапом, тем самым достигая ожидаемого взаимодействия машины и человека.
Модель I: Контур
Контур здания в значительной степени определяет внутреннюю организацию планов этажей. Их форма в значительной степени обусловлена их окружением и, в частности, формой их участка. Так как дизайн контура жилого дома можно определить по форме участка земли, на котором он стоит, я обучил модель генерировать типичные контуры, используя данные ГИС (Географическая информационная система) из города Бостон. Во время обучения мы отправляем в сеть пары изображений в формате, подходящем для Pix2Pix, отображая необработанный участок (левое изображение) и тот же участок с нарисованным на нем заданным зданием (правое изображение).
Мы показываем некоторые типичные результаты на рисунке 4.9.0005 Рисунок 4. Результаты модели I
Модель II: Программа
Модель II обрабатывает переделку и оконную систему. Сеть принимает в качестве входных данных площадь данного жилого помещения, произведенного Моделью I, положение его входной двери (зеленый квадрат) и положение основных окон, указанное пользователем. Планы, используемые для обучения сети, получены из базы данных, содержащей более 800 планов квартир, должным образом аннотированных и попарно переданных модели во время обучения. На выходе программа кодирует комнаты с помощью цветов, представляя структуру стены и ее оконные проемы с помощью черного участка. Некоторые типичные результаты показаны на рис. 5.9.0005 Рисунок 5. Результаты модели II
Модель III: Мебель
Наконец, Модель III решает задачу расстановки мебели, используя выходные данные модели II. Эта модель обучается на парах изображений, сопоставляя программы комнаты в цвете с соответствующей расстановкой мебели.
Рисунок 6. Результаты модели IIIПрограмма сохраняет структуру стен и оконных проемов при трансляции изображения, заполняя комнаты соответствующей мебелью, заданной программой каждой комнаты. На рис. 6 показаны некоторые типичные результаты.
Пользовательский интерфейс и опыт
Я предоставляю пользователю простой интерфейс для каждого шага в нашем конвейере. Слева они могут ввести набор ограничений и границ для создания результирующего плана справа. Затем дизайнер может итеративно изменять входные данные слева, чтобы уточнить результат справа. Анимации на рис. 7 демонстрируют этот тип интерфейса и процесс, настроенный для модели II.
Вы также можете попробовать этот интерфейс самостоятельно. (Производительность зависит от разрешения экрана/версии браузера — рекомендуется Chrome).
Объединение моделей в цепочки и создание многоквартирных домов
Я масштабирую использование GAN в этой части до всего проекта многоквартирного дома. В проекте используется алгоритм для объединения моделей I, II и III друг за другом, обрабатывая несколько единиц как отдельные изображения на каждом этапе.
На рисунке 8 показан этот конвейер.
Проблема рисования плит перекрытий, в которых размещаются несколько квартир, определяет разницу между домами на одну семью и многоквартирными домами. Стратегически возможность контролировать положение окон и входов в квартиры является ключом к размещению единиц, обеспечивая при этом качество каждой квартиры. Поскольку модель II принимает в качестве входных данных положение дверей и окон, описанный выше стек генерации может масштабироваться до генерации целых плит пола.
Пользователю предлагается указать единицу, разделенную между Моделью I и Моделью II. Другими словами, указать, как каждая плита этажа делится на квартиры и расположить входную дверь и окна каждой единицы, а также потенциальные вертикальные проходы (лестницы, ядра , так далее). Затем предлагаемый алгоритм передает каждую результирующую единицу в модель II (результаты показаны на рис. 9), а затем в модель III (результат на рис.
Рисунок 9. Выходные данные модели II, программа для каждой плиты пола Рисунок 10. Выходные данные модели III, меблировка каждой отдельной квартиры шаг. GAN предлагают замечательную гибкость для решения, казалось бы, очень ограниченных задач. В случае планировки этажа разделение и меблировка пространства вручную могут быть сложным процессом, так как размер и форма основания меняются. Мои модели оказались вполне « smart ” в их способности адаптироваться к меняющимся ограничениям, как показано на рис. 11.10), чтобы окончательно собрать каждую плиту пола исходного здания. Наконец, алгоритм выводит в виде отдельных изображений все пластины этажей сгенерированного здания.
Возможность управления положением входной двери и окон в сочетании с гибкостью моих моделей позволяет нам решать вопросы планирования пространства в кратчайшие сроки. в большем масштабе, за пределами логики единого блока. На рис. 12 я масштабирую конвейер до генерации целых зданий, исследуя реакцию моей модели на необычные формы квартир и контекстуальные ограничения.
Рис. 12. Схема здания с поддержкой GANОграничения и будущие улучшения
Если приведенные выше результаты подтверждают потенциал GAN для архитектуры, некоторые явные ограничения будут стимулировать дальнейшие исследования в будущем.
Во-первых, поскольку квартиры в многоэтажном доме располагаются друг над другом, мы пока не можем гарантировать непрерывность несущих стен от одного этажа к другому. Поскольку вся внутренняя конструкция у каждой секции разная, несущие стены могут быть не выровнены. На данный момент мы считаем фасад несущим. Однако возможность указать положение несущих элементов во входных данных модели II потенциально может помочь решить эту проблему.
Кроме того, естественным следующим шагом является увеличение размера выходного слоя за счет получения более крупных изображений с лучшим разрешением. Для этого мы хотим развернуть проект Pix2Pix HD, разработанный NVIDIA в августе 2018 года.
Мы надеемся использовать TensorRT, чтобы справиться с возросшей вычислительной мощностью.
Наконец, основная проблема связана с форматом данных наших выходов. GAN, такие как Pix2Pix, обрабатывают только информацию о пикселях. Результирующие изображения, созданные в нашем пайплайне, пока не могут использоваться непосредственно архитекторами и дизайнерами. Преобразование этого выходного изображения из растрового изображения в векторный формат является важным шагом для интеграции вышеуказанного конвейера с общими инструментами и практиками.
Будущее GAN в архитектуре?
Я убежден, что наша способность спроектировать правильный конвейер определит успех ИИ как нового набора архитектурных инструментов. Разбивка этого пайплайна на отдельные этапы, в конечном счете, позволит пользователю участвовать в процессе. Я считаю, что их контроль над машиной является окончательной гарантией качества и актуальности процесса проектирования.
На более техническом уровне, если GAN не могут создать полностью подходящие варианты дизайна, их «интуиция» по-прежнему меняет правила игры, тем более что их выходные данные могут предложить отличную отправную точку для стандартных методов оптимизации.
Сочетая результаты GAN с алгоритмами оптимизации, я думаю, мы могли бы получить лучшее из каждого мира, достигнув как архитектурного качества , так и эффективности.
Хотите узнать больше об этих темах? Недавно я опубликовал серию статей, в которых изложил предпосылку пересечения ИИ с архитектурой. Прочтите здесь об исторической подоплеке этой значительной эволюции, за которой последует потенциал ИИ для проектирования планов этажей, а также для анализа и создания архитектурного стиля.
Ссылки
[1] Хао Чжэн, Вейсин Хуан. 2018. « Распознавание и создание архитектурных чертежей с помощью машинного обучения». Кембридж, Массачусетс, АКАДИЯ.
[2] Натан Питерс. 2017. Магистерская диссертация: « Включение альтернативных архитектур: совместные рамки для совместного проектирования». Гарвардская высшая школа дизайна, Кембридж, Массачусетс.