【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及室內設計，尤其涉及一種室內設計方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著城市化的迅猛推進，房地產行業蓬勃發展，進而催生了房屋裝修市場的熱潮。當消費者購置新房后，他們立即面臨的一個重要課題便是如何對室內空間進行裝修，以期達到既賞心悅目又功能完備的效果。然而，傳統的家居設計流程卻面臨著一系列局限性和挑戰，具體體現在以下幾個方面：
2、個性化追求的障礙：鑒于每位消費者的審美偏好與功能需求各具特色，傳統設計流程往往難以精準捕捉并滿足這些個性化的裝修風格與功能需求。
3、設計師能力參差不齊：設計師的專業素養與審美視角存在明顯差異，這可能導致最終的設計成果與消費者的期望產生偏差。
4、高昂的溝通成本：設計師與消費者之間的溝通交流往往需要經歷多次反復，這無疑增加了溝通的成本與時間消耗。
5、成本控制的不確定性：在傳統設計流程中，材料的選擇與成本的把控很大程度上依賴于設計師的個人經驗，難以實現精確無誤的預算制定。
6、因此，現有技術還有待改進和發展。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種室內設計方法、裝置、設備及存儲介質，用于通過收集并分析客戶需求與預算，快速生成個性化設計方案，并結合實拍圖生成渲染圖，實現高效、精準的家居設計服務。
2、本專利技術第一方面提供了一種室內設計方法，所述室內設計方法包括：收集客戶家居設計信息，并提取所述客戶家居設計信息中的關鍵詞；根據提取的關鍵詞確定客戶的需求和預算；將客戶的
3、優選地，所述收集客戶家居設計信息，并提取所述客戶家居設計信息中的關鍵詞，包括：收集客戶家居設計信息，所述客戶家居設計信息包括音頻數據和文本數據；使用語音識別技術將所述音頻數據轉換為音頻文本數據，將所述音頻文本數據和所述文本數據合并，得到整合文本數據；對所述整合文本數據進行數據清洗，得到清洗后文本數據；使用chatgpt模型提取所述清洗后文本數據中的關鍵詞，所述關鍵詞至少包括尺寸、風格和預算。
4、優選地，所述使用語音識別技術將所述音頻數據轉換為音頻文本數據，具體包括：對所述音頻數據進行預處理；應用窗函數和快速傅里葉變換從預處理后的音頻數據中提取音頻特征；將提取的音頻特征輸入語音識別模型進行識別，獲取所述語音識別模型輸出的識別結果；對所述識別結果進行處理，得到文本數據。
5、優選地，所述根據提取的關鍵詞確定客戶的需求和預算，具體包括：將提取的關鍵詞按照主題進行分類，得到多個類別的關鍵詞；對各類別的關鍵詞進行逐一分析，確定客戶的功能需求、空間布局需求、客戶偏好的風格和材料以及預算。
6、優選地，所述設計方案生成模型包括第一gpt模型和第二gpt模型，所述第一gpt模型用于根據客戶的需求和預算從家居產品素材庫中篩選產品，并組合成設計方案，所述第二gpt模型用于將設計方案轉換為文本提示；所述第一gpt模型采用transformer架構作為基礎，并引入用于將產品的各種屬性轉換為向量表示的產品特征嵌入層，產品特征嵌入層為全連接層，所述第一gpt模型還包含篩選與組合機制，所述第一gpt模型通過篩選與組合機制從產品素材庫中篩選出符合客戶需求的產品，并將它們組合成設計方案；所述第二gpt模型為自回歸模型，所述第二gpt模型由多個transformer層堆疊而成，每個transformer層均包括多頭自注意力機制和前饋神經網絡。
7、優選地，所述將客戶的需求和預算導入訓練好的設計方案生成模型，獲取所述設計方案生成模型輸出的設計方案，之前還包括：對家居產品按照功能、風格和材質進行分類，得到不同功能不同風格和不同材質的各類別家居產品；收集各類家居產品的圖片和模型，并標注各類別家居產品中每個家具產品的屬性；構建數據庫，將收集的各類家居產品的圖片和模型在數據庫中，并創建索引，得到家居產品素材庫。
8、優選地，所述獲取待設計室內空間實拍圖，并根據所述待設計室內空間實拍圖和所述設計方案生成待設計室內空間的渲染圖，包括：獲取待設計室內空間實拍圖，并對所述待設計室內空間實拍圖進行預處理；將預處理后的待設計室內空間實拍圖輸入controlnet模型以提取待設計室內空間的結構信息；利用stable?diffusion模型結合3d建模軟件，根據所述設計方案、預設的家居產品素材庫和所述待設計室內空間的結構信息生成室內空間圖像；使用lora模型對所述室內空間圖像微調，得到待設計室內空間的渲染圖。
9、本專利技術第二方面提供了一種室內設計裝置，包括：提取模塊，用于收集客戶家居設計信息，并提取所述客戶家居設計信息中的關鍵詞；確定模塊，用于根據提取的關鍵詞確定客戶的需求和預算；生成模塊，用于將客戶的需求和預算導入訓練好的設計方案生成模型，獲取所述設計方案生成模型輸出的設計方案；渲染模塊，用于獲取待設計室內空間實拍圖，并根據所述待設計室內空間實拍圖和所述設計方案生成待設計室內空間的渲染圖。
10、本專利技術第三方面提供了一種室內設計設備，包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述存儲器和所述至少一個處理器通過線路互連；所述至少一個處理器調用所述存儲器中的所述計算機可讀指令，以使得所述室內設計設備執行如上所述室內設計方法的各個步驟。
11、本專利技術的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機可讀指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執行如上所述室內設計方法的各個步驟。
12、本專利技術提供的技術方案中，通過結合人工智能技術，不僅提高了設計效率和質量，還為客戶提供了更加個性化和直觀的設計體驗，同時也為企業節約了成本，提高了市場競爭力，通過自動化提取溝通內容中的關鍵詞，并據此快速確定客戶需求和預算，大大縮短了傳統手工定制過程中需求分析和預算評估的時間同時可以更準確地把握客戶的需求點，避免因理解偏差而導致的設計方案不符合客戶預期；而且將設計方案與待設計室內空間實拍圖結合，生成渲染圖，使客戶能夠直觀地看到設計方案在實際空間中的效果。這種可視化呈現方式有助于客戶更好地理解設計方案，提高決策效率，并減少因誤解或想象偏差導致的返工。
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1.一種室內設計方法，其特征在于，所述室內設計方法包括：
2.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述收集客戶家居設計信息，并提取所述客戶家居設計信息中的關鍵詞，包括：收集客戶家居設計信息，所述客戶家居設計信息包括音頻數據和文本數據；使用語音識別技術將所述音頻數據轉換為音頻文本數據，將所述音頻文本數據和所述文本數據合并，得到整合文本數據；對所述整合文本數據進行數據清洗，得到清洗后文本數據；使用ChatGPT模型提取所述清洗后文本數據中的關鍵詞，所述關鍵詞至少包括尺寸、風格和預算。
3.根據權利要求2所述的室內設計方法，其特征在于，所述使用語音識別技術將所述音頻數據轉換為音頻文本數據，具體包括：對所述音頻數據進行預處理；應用窗函數和快速傅里葉變換從預處理后的音頻數據中提取音頻特征；將提取的音頻特征輸入語音識別模型進行識別，獲取所述語音識別模型輸出的識別結果；對所述識別結果進行處理，得到音頻文本數據。
4.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述根據提取的關鍵詞確定客戶的需求和預算，具體包括：將提取的關鍵詞按照主題進行分類，得到
5.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述設計方案生成模型包括第一GPT模型和第二GPT模型，所述第一GPT模型用于根據客戶的需求和預算從家居產品素材庫中篩選產品，并組合成設計方案，所述第二GPT模型用于將設計方案轉換為文本提示；所述第一GPT模型采用Transformer架構作為基礎，并引入用于將產品的各種屬性轉換為向量表示的產品特征嵌入層，產品特征嵌入層為全連接層，所述第一GPT模型還包含篩選與組合機制，所述第一GPT模型通過篩選與組合機制從產品素材庫中篩選出符合客戶需求的產品，并將它們組合成設計方案；所述第二GPT模型為自回歸模型，所述第二GPT模型由多個Transformer層堆疊而成，每個Transformer層均包括多頭自注意力機制和前饋神經網絡。
6.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述將客戶的需求和預算導入訓練好的設計方案生成模型，獲取所述設計方案生成模型輸出的設計方案，之前還包括：對家居產品按照功能、風格和材質進行分類，得到不同功能不同風格和不同材質的各類別家居產品；收集各類家居產品的圖片和模型，并標注各類別家居產品中每個家具產品的屬性；構建數據庫，將收集的各類家居產品的圖片和模型在數據庫中，并創建索引，得到家居產品素材庫。
7.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述獲取待設計室內空間實拍圖，并根據所述待設計室內空間實拍圖和所述設計方案生成待設計室內空間的渲染圖，包括：獲取待設計室內空間實拍圖，并對所述待設計室內空間實拍圖進行預處理；將預處理后的待設計室內空間實拍圖輸入ControlNet模型以提取待設計室內空間的結構信息；利用Stable?Diffusion模型結合3D建模軟件，根據所述設計方案、預設的家居產品素材庫和所述待設計室內空間的結構信息生成室內空間圖像；使用LoRA模型對所述室內空間圖像微調，得到待設計室內空間的渲染圖。
8.一種室內設計裝置，其特征在于，包括：
9.一種室內設計設備，其特征在于，包括存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令；
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機可讀指令，其特征在于，所述計算機可讀指令被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述室內設計方法的各個步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種室內設計方法，其特征在于，所述室內設計方法包括：
2.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述收集客戶家居設計信息，并提取所述客戶家居設計信息中的關鍵詞，包括：收集客戶家居設計信息，所述客戶家居設計信息包括音頻數據和文本數據；使用語音識別技術將所述音頻數據轉換為音頻文本數據，將所述音頻文本數據和所述文本數據合并，得到整合文本數據；對所述整合文本數據進行數據清洗，得到清洗后文本數據；使用chatgpt模型提取所述清洗后文本數據中的關鍵詞，所述關鍵詞至少包括尺寸、風格和預算。
3.根據權利要求2所述的室內設計方法，其特征在于，所述使用語音識別技術將所述音頻數據轉換為音頻文本數據，具體包括：對所述音頻數據進行預處理；應用窗函數和快速傅里葉變換從預處理后的音頻數據中提取音頻特征；將提取的音頻特征輸入語音識別模型進行識別，獲取所述語音識別模型輸出的識別結果；對所述識別結果進行處理，得到音頻文本數據。
4.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述根據提取的關鍵詞確定客戶的需求和預算，具體包括：將提取的關鍵詞按照主題進行分類，得到多個類別的關鍵詞；對各類別的關鍵詞進行逐一分析，確定客戶的功能需求、空間布局需求、客戶偏好的風格和材料以及預算。
5.根據權利要求1所述的室內設計方法，其特征在于，所述設計方案生成模型包括第一gpt模型和第二gpt模型，所述第一gpt模型用于根據客戶的需求和預算從家居產品素材庫中篩選產品，并組合成設計方案，所述第二gpt模型用于將設計方案轉換為文本提示；所述第一gpt模型采用transformer架構作為基礎，并引入用于將產品的各種屬性轉換為向量表示的產品特征嵌入層，產品特征嵌入層為全連接層，所述第一gpt模型還包含篩選與組合機制，所述第一gp...
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