sd-interior-design

输入文字和参考图，保持原布局一键生成逼真室内设计效果

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署图像生成 🍴 复刻 32 🐛 待处理 4 👀 关注 1

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 109

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。

项目预览

sd-interior-design 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成

开发团队alaradirik

GitHubhttps://github.com/alaradirik/sd-interior-design

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型cog,diffusion-models,generative-ai,image-editing,interior-design,realistic-vision,stable-diffusion,text-to-image

GitHub 星标★ 109

上线时间2024-04-06 00:00:00

代码更新2026-06-08

仓库体积20.7 MB

本站数据更新2026-11-11

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

sd-interior-design 是一个基于 Stable Diffusion 的开源室内设计工具，旨在通过文本和图像提示生成保持原始布局的逼真室内设计效果。它解决了室内设计场景中常见的痛点：设计师或业主在修改空间风格时，往往需要保持房间的墙体结构、家具位置等布局不变，仅更换风格、材质或装饰。该项目利用扩散模型和图像编辑技术，实现了在给定参考图像和文字描述的情况下，生成符合要求且布局一致的室内效果图。其核心能力包括：支持文本和图像双模态输入，灵活控制设计意图；通过布局保持机制，确保生成结果与原始空间结构高度一致；基于 Realistic Vision 等模型，输出具有照片级真实感的图像。项目基于 Python 和 Cog 构建，便于部署和扩展，适合快速原型验证和个性化室内设计探索。