Как нейросеть помогла перепланировать комнату под новое рабочее место
Автор использовал генеративную модель для визуализации вариантов расстановки мебели в семье из четырёх человек, чтобы освободить место для учебного стола.
В статье на Habr AI автор делится практическим экспериментом: с помощью нейросети он попытался решить задачу перепланировки семейной комнаты. Комната уже заполнена: чердачная кровать, большая кровать, два шкафа, комод, стол и система хранения. Появилась необходимость добавить рабочее место для младшего школьника.
Для генерации вариантов автор использовал популярную генеративную модель изображений (Stable Diffusion через сервис DreamStudio). Сначала он создал план помещения в виде простого скетча, затем сформулировал несколько текстовых запросов, описывающих желаемую расстановку: «добавить компактный учебный стол у окна, оставить место для игр, сохранить чердачную кровать, минимизировать проходы».
Модель выдала три визуальных концепции. Первая предлагала разместить стол у окна, переместив комод к стене; вторая – установить стол под чердачной кровать, а третья – использовать модульный стол‑стул, который складывается в шкаф. Автор оценил каждую сцену по критериям удобства, освещённости и сохранения свободного пространства, а затем выбрал второй вариант, где стол находится под чердачной кровать, что позволило максимально использовать вертикальное пространство.
Полученные изображения были доработаны в Figma, где автор уточнил размеры и добавил детали (полки, освещение). В итоге получилась планировка, одобренная всей семьёй, и она была реализована без привлечения профессионального дизайнера. Ссылка на оригинальную статью: https://habr.com/ru/articles/1077858/.
Пример показывает, как генеративные модели могут ускорять процесс планировки интерьера, позволяя быстро просмотреть несколько вариантов без привлечения специалистов. Для разработчиков AI это шанс создать более узкоспециализированные инструменты, а студенты могут практиковать промпт‑инжиниринг в реальных бытовых сценариях. Главное — помнить о необходимости проверять практичность предложений модели.
