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“”成立于2021年底，总部位于美国硅谷。 是一个以室内设计为切入点的设计自动化云平台。 它致力于使设计自动化成为由大型模型和生成式人工智能驱动的工业级解决方案。
“家居装饰设计是一个连接真实产品和虚拟体验的领域，它使得生成式AI能够在ToC和ToB层面更快地指导真实的工业生产。”
”创始人兼CEO张晓告诉36氪，随着AIGC产业化的爆发，越来越多的大型模型被用于设计，评估模型的维度也更加多元化。 除了图像效果之外，其能力是否满足工业应用的标准、是否满足动态可控的输入条件也变得越来越重要。
AIGC 切入室内设计，推动设计自动化
目前北美室内设计领域主要存在两个痛点：
首先，设计市场参差不齐。 服务商主要分为本地和Houzz等在线撮合平台。 线下服务成本高、配送时间长。 尽管在线匹配在价格和质量方面更加透明，但缺乏信息。 除了显示之外，设计过程并没有发生革命性的变化。 一般来说，由于客户在付款前无法快速得到定制设计方案，在后期沟通中会出现需求不匹配等问题，给设计师的工作带来挑战。
其次，从方案实施开始，传统的室内设计方案无法解决家具选购的痛点。 目前主流家具生产企业仍以线下卖场+展示电商的形式存在。 他们的产品不方便用户选择或连接到设计师的规划过程。 这也造成了设计效果与用户得到的实际结果存在一定程度的脱节。
“客户做决策时，不仅需要考虑不同对象之间的组合关系，还需要考虑流程问题。”
张晓直言，这也是室内设计师工作流程长、效率低的重要原因。 如今的AIGC自动化设计可以更好地解决这些问题。
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生成式AI主要从四个方面提高室内设计的流程效率。 首先，在初稿/概念设计阶段，AI可以根据描述和风格化标签快速为用户生成设计方案图，节省大量人工沟通和营销成本，进而实现保留结构、替换等功能计划细化阶段的家具。
- AI设计演示
”“团队相信设计本质上是平衡美观和功能的艺术。 LLM和AIGC的技术可以将设计工作流程从原来繁琐的工作改变为两步流程，通过LUI+GUI快速绘制草图，然后通过扩散渲染引擎在几秒钟内渲染成2D图像、3D和视频。
在解决方案交付的反馈阶段，“”自主研发的多模态LLM不仅可以将用户对需求的理解融入到文本对话中，还可以直接提供修改后的图像。 方案确定后，其设计参数将通过AI直接发送至C2F样板家具生产，并完成出货等后续销售工作。
- 聊天演示
在技术方面，“”的基础模型正在向“高精度可控+高美观”的差异化方向发展，从而区别于主流只注重美观的图像生成服务。 下一步，“”将跟随技术的演进，从图像时代过渡到视频生成和3D生成时代，并将表现出更高的光流和几何可控性。
设计师工具 + 家庭商业服务
AIGC带来的生产效率和生成体验的变化不仅体现在创作上，也影响着大众的消费行为。
与UI、平面设计等领域相比，室内设计的设计流程和业务场景更加复杂。 仅仅像 Figma 等产品那样“云化”设计师的工作流程，远远不足以实现室内设计的商业价值。
以“”与家居企业金牌厨柜的合作为例。 金奖厨柜与本轮“”领投方方德陶资本属于同一集团公司，其海外业务、国内供应链、渠道资源等与“”具有良好的协同效应。 作为一家拥有3000多家门店的上市公司，金牌厨柜设计师往往需要为客户免费提供营销级设计方案，为销售提供支持。 在传统人工效率下，这样一个版本设计的制作效率约为三天，而《》利用生成式AI，将这种营销级设计的流程缩短为“一分钟制作出十几个版本”，从而提高计划的丰富性。 花费。 客户签订订单后，“”会通过添加控制规则来细化设计效果。
”“我们自己的SaaS采用免费增值订阅模式，为免费客户和专业设计师、房产中介、家具公司等提供免费、19美元/月、定制收费三个版本。目前，“”已完成设计方案近10万个，合作申请名单上有1000余名室内设计师和300多家企业。
数据显示，家居装饰设计市场规模约为1210亿美元，全球家具市场规模约为4936亿美元。 这意味着，除了模块化的生成工具和更高的设计沟通效率之外，能够连接平面图和家具产品、连接设计和销售的解决方案将拥有更广阔的市场空间。 基于这一愿景，设计除了利用模块化生成工具获取SaaS订阅收入作为主要商业模式外，还切入家具销售转化，作为辅助商业模式，进一步拓展市场。 “”目前已与300多个品牌合作，积累了数百万个家具SKU，为终端客户提供家具销售和导购服务，2022年实现销售额500万美元。
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“从长远来看，除了主要帮助设计师提高效率外，我们还会辅以生成可直接购买的全景解决方案，让家居企业直接触达终端客户。”
团队方面，《》创始团队拥有LLM、AIGC、GNN（图神经网络）深厚的技术基因。 首席执行官张晓毕业于北京大学物理系厦门装潢设计公司，拥有斯坦福大学应用物理学博士学位。 入选2022年福布斯全球华人精英榜。 CTO毕业于加州伯克利，在智创团队负责AIGC相关项目。 主要从事M-LLM（多模态大语言模型）、基础生成模型和扩散模型项目的预训练，以及抖音AI漫画AIGC产品的核心开发，如首页等数亿用户。首席科学家是耶鲁大学计算机科学教授，最早提出GNN的概念，也是算法的发明者。 他曾担任波音公司的人工智能算法顾问。 目前，“”正在与斯坦福、耶鲁、北京大学等大学实验室合作开发各类多模态可控大模型。
“大规模模型的下一步是大规模垂直模型领域的工业级人工智能。”
毫无疑问，技术、生成模型、数据收集和培训管道都是可转移的。 尽管该技术仍有成熟的空间，但大多数生成式人工智能服务提供商现在都在努力将其商业化。 正是因为行业数据对于AIGC和大模型的壁垒价值，才会在未来造成巨大的马太效应。 作为目前为数不多的在单一领域“运行”的生产力平台之一，“”未来将致力于积累不同设计领域的数据，并将业务拓展到不同的设计品类。
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德稻资本卜良源表示：“我们长期坚定看好AIGC在泛家居场景的应用，团队在家装设计、家具电子化等方面拥有领先的技术研发能力和垂直领域认知经验。”我们期待共同打造金牌厨柜，“全屋装修”时代的智能家装设计工具和一站式服务平台，最终实现从用户角度出发的全流程AI智能体验，加速金牌布局泛家居产业互联网平台。”
阿米巴资本表示：“AIGC目前在全球爆发式发展，团队深耕行业厦门装潢设计公司，其家装设计自动化平台依托全球领先的专业技术团队，快速突破AI家装的产品和功能设计，同时构建丰富的数据积累和技术壁垒，可以有效解决家装行业的痛点，我们相信凭借扎实的技术研发能力和可落地的数据飞轮积累，有望构建一个用于设计所有类别事物的云平台。”
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