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“”成立于2021年底，總部位于美國硅谷。 是一個以室內設計為切入點的設計自動化云平臺。 它致力于使設計自動化成為由大型模型和生成式人工智能驅動的工業級解決方案。
“家居裝飾設計是一個連接真實產品和虛擬體驗的領域，它使得生成式AI能夠在ToC和ToB層面更快地指導真實的工業生產。”
”創始人兼CEO張曉告訴36氪，隨著AIGC產業化的爆發，越來越多的大型模型被用于設計，評估模型的維度也更加多元化。 除了圖像效果之外，其能力是否滿足工業應用的標準、是否滿足動態可控的輸入條件也變得越來越重要。
AIGC 切入室內設計，推動設計自動化
目前北美室內設計領域主要存在兩個痛點：
首先，設計市場參差不齊。 服務商主要分為本地和Houzz等在線撮合平臺。 線下服務成本高、配送時間長。 盡管在線匹配在價格和質量方面更加透明，但缺乏信息。 除了顯示之外，設計過程并沒有發生革命性的變化。 一般來說，由于客戶在付款前無法快速得到定制設計方案，在后期溝通中會出現需求不匹配等問題，給設計師的工作帶來挑戰。
其次，從方案實施開始，傳統的室內設計方案無法解決家具選購的痛點。 目前主流家具生產企業仍以線下賣場+展示電商的形式存在。 他們的產品不方便用戶選擇或連接到設計師的規劃過程。 這也造成了設計效果與用戶得到的實際結果存在一定程度的脫節。
“客戶做決策時，不僅需要考慮不同對象之間的組合關系，還需要考慮流程問題?！?/p>
張曉直言，這也是室內設計師工作流程長、效率低的重要原因。 如今的AIGC自動化設計可以更好地解決這些問題。
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生成式AI主要從四個方面提高室內設計的流程效率。 首先，在初稿/概念設計階段，AI可以根據描述和風格化標簽快速為用戶生成設計方案圖，節省大量人工溝通和營銷成本，進而實現保留結構、替換等功能計劃細化階段的家具。
- AI設計演示
”“團隊相信設計本質上是平衡美觀和功能的藝術。 LLM和AIGC的技術可以將設計工作流程從原來繁瑣的工作改變為兩步流程，通過LUI+GUI快速繪制草圖，然后通過擴散渲染引擎在幾秒鐘內渲染成2D圖像、3D和視頻。
在解決方案交付的反饋階段，“”自主研發的多模態LLM不僅可以將用戶對需求的理解融入到文本對話中，還可以直接提供修改后的圖像。 方案確定后，其設計參數將通過AI直接發送至C2F樣板家具生產，并完成出貨等后續銷售工作。
- 聊天演示
在技??術方面，“”的基礎模型正在向“高精度可控+高美觀”的差異化方向發展，從而區別于主流只注重美觀的圖像生成服務。 下一步，“”將跟隨技術的演進，從圖像時代過渡到視頻生成和3D生成時代，并將表現出更高的光流和幾何可控性。
設計師工具 + 家庭商業服務
AIGC帶來的生產效率和生成體驗的變化不僅體現在創作上，也影響著大眾的消費行為。
與UI、平面設計等領域相比，室內設計的設計流程和業務場景更加復雜。 僅僅像 Figma 等產品那樣“云化”設計師的工作流程，遠遠不足以實現室內設計的商業價值。
以“”與家居企業金牌廚柜的合作為例。 金獎廚柜與本輪“”領投方方德陶資本屬于同一集團公司，其海外業務、國內供應鏈、渠道資源等與“”具有良好的協同效應。 作為一家擁有3000多家門店的上市公司，金牌廚柜設計師往往需要為客戶免費提供營銷級設計方案，為銷售提供支持。 在傳統人工效率下，這樣一個版本設計的制作效率約為三天，而《》利用生成式AI，將這種營銷級設計的流程縮短為“一分鐘制作出十幾個版本”，從而提高計劃的豐富性。 花費。 客戶簽訂訂單后，“”會通過添加控制規則來細化設計效果。
”“我們自己的SaaS采用免費增值訂閱模式，為免費客戶和專業設計師、房產中介、家具公司等提供免費、19美元/月、定制收費三個版本。目前，“”已完成設計方案近10萬個，合作申請名單上有1000余名室內設計師和300多家企業。
數據顯示，家居裝飾設計市場規模約為1210億美元，全球家具市場規模約為4936億美元。 這意味著，除了模塊化的生成工具和更高的設計溝通效率之外，能夠連接平面圖和家具產品、連接設計和銷售的解決方案將擁有更廣闊的市場空間。 基于這一愿景，設計除了利用模塊化生成工具獲取SaaS訂閱收入作為主要商業模式外，還切入家具銷售轉化，作為輔助商業模式，進一步拓展市場。 “”目前已與300多個品牌合作，積累了數百萬個家具SKU，為終端客戶提供家具銷售和導購服務，2022年實現銷售額500萬美元。
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“從長遠來看，除了主要幫助設計師提高效率外，我們還會輔以生成可直接購買的全景解決方案，讓家居企業直接觸達終端客戶?！?/p>
團隊方面，《》創始團隊擁有LLM、AIGC、GNN（圖神經網絡）深厚的技術基因。 首席執行官張曉畢業于北京大學物理系廈門裝潢設計公司，擁有斯坦福大學應用物理學博士學位。 入選2022年福布斯全球華人精英榜。 CTO畢業于加州伯克利，在智創團隊負責AIGC相關項目。 主要從事M-LLM（多模態大語言模型）、基礎生成模型和擴散模型項目的預訓練，以及抖音AI漫畫AIGC產品的核心開發，如首頁等數億用戶。首席科學家是耶魯大學計算機科學教授，最早提出GNN的概念，也是算法的發明者。 他曾擔任波音公司的人工智能算法顧問。 目前，“”正在與斯坦福、耶魯、北京大學等大學實驗室合作開發各類多模態可控大模型。
“大規模模型的下一步是大規模垂直模型領域的工業級人工智能。”
毫無疑問，技術、生成模型、數據收集和培訓管道都是可轉移的。 盡管該技術仍有成熟的空間，但大多數生成式人工智能服務提供商現在都在努力將其商業化。 正是因為行業數據對于AIGC和大模型的壁壘價值，才會在未來造成巨大的馬太效應。 作為目前為數不多的在單一領域“運行”的生產力平臺之一，“”未來將致力于積累不同設計領域的數據，并將業務拓展到不同的設計品類。
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德稻資本卜良源表示：“我們長期堅定看好AIGC在泛家居場景的應用，團隊在家裝設計、家具電子化等方面擁有領先的技術研發能力和垂直領域認知經驗?！蔽覀兤诖餐蛟旖鹋茝N柜，“全屋裝修”時代的智能家裝設計工具和一站式服務平臺，最終實現從用戶角度出發的全流程AI智能體驗，加速金牌布局泛家居產業互聯網平臺。”
阿米巴資本表示：“AIGC目前在全球爆發式發展，團隊深耕行業廈門裝潢設計公司，其家裝設計自動化平臺依托全球領先的專業技術團隊，快速突破AI家裝的產品和功能設計，同時構建豐富的數據積累和技術壁壘，可以有效解決家裝行業的痛點，我們相信憑借扎實的技術研發能力和可落地的數據飛輪積累，有望構建一個用于設計所有類別事物的云平臺?！?/p>
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