[发明专利]家装设计方法、装置、计算机可读存储介质和处理器

说明书

本申请提供了一种家装设计方法、装置、计算机可读存储介质和处理器，该方法包括：获取待装修空间的户型数据，户型数据至少包括空间信息数据；将户型数据输入深度生成网络，得到第一平面设计图，第一平面设计图包括待装修空间的平面图和家具的白模，深度生成网络为根据多个历史平面设计图训练得到的；将第一平面设计图中对应的待装修空间划分为多个功能区，得到第二平面设计图，功能区为实现待装修空间的使用功能的区域；获取功能区的修改数据，修改数据为客户对功能区做出的修改内容对应的数据；根据修改数据对功能区进行调整，得到第三平面设计图；根据第三平面设计图和设计风格生成待装修空间的家装效果图，设计风格为客户选择的设计风格。

技术领域

本申请涉及家装设计领域，具体而言，涉及一种家装设计方法、装置、计算机可读存储介质和处理器。

背景技术

随着人们生活品质的不断提高和计算机水平的不断发展，大家对家装设计有了更高的需求。

而目前市面上的家装设计系统大多没有智能设计的功能，需要用户自己手动设计，费时费力。少部分系统虽然名叫“智能设计系统”，但是目前这些所谓的“智能设计系统”从算法上来说都是都过编写简单几何规则，设置布局模板来实现的，并非真正的智能。现实世界的设计理念无穷无尽，很难都用规则描述清楚，所以市面上的智能设计系统效果都很差，系统设计完，用户还要手动进行非常多的修改与调整。从流程上来说，系统都是帮用户从空户型直接完成了设计，后期调整起来非常困难，自由度很低，也与设计师的真实设计流程不符。一般设计师拿到一个户型都是先进行平面设计确定布局，再进行实际素材的设计。系统迭代角度来说，目前市面上的智能设计系统要优化效果只能不断加入规则，但是很难保证规则都是不冲突的，也难以应对一些复杂设计，迭代起来非常困难，自动化程度很低。

深度学习领域的不断发展为人们生活的方方面面都带来了便利，本发明希望通过深度学习的算法以及智能设计系统设计流程的改造，来解决目前市面上其他系统设计效果差，设计流程不合实际，设计自由度低，系统优化困难的问题。

在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种家装设计方法、装置、计算机可读存储介质和处理器，以解决现有技术中家装设计的设计效果差的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种家装设计方法，包括：获取待装修空间的户型数据，所述户型数据至少包括空间信息数据，所述空间信息数据为表征所述待装修空间的尺寸的信息；将所述户型数据输入深度生成网络，得到第一平面设计图，所述第一平面设计图包括所述待装修空间的平面图和家具的白模，所述深度生成网络为根据多个历史平面设计图训练得到的，所述历史平面设计图为人工设计得到的；将所述第一平面设计图中对应的所述待装修空间划分为多个功能区，得到第二平面设计图，所述功能区为实现所述待装修空间的使用功能的区域；获取所述功能区的修改数据，所述修改数据为客户对所述功能区做出的修改内容对应的数据；根据所述修改数据对所述功能区进行调整，得到第三平面设计图；根据所述第三平面设计图和设计风格生成待装修空间的家装效果图，所述设计风格为客户选择的设计风格。

可选地，将所述户型数据输入深度生成网络，得到第一平面设计图，包括：将所述户型数据输入所述深度生成网络，生成多个备选平面设计图；根据多个所述备选平面设计图确定第一平面设计图，所述第一平面设计图为所述客户选择的所述备选平面设计图。

可选地，根据所述第三平面设计图和设计风格生成待装修空间的家装效果图，包括：根据所述第三平面设计图和所述设计风格生成软装家装效果图，使得家具与所述设计风格匹配，所述软装家装效果图包括所述待装修空间的三维模型和所述家具的三维模型；根据所述软装家装效果图和所述设计风格生成所述待装修空间的家装效果图，使得硬装与所述设计风格匹配，所述家装效果图包括所述待装修空间的三维模型、所述家具的三维模型和所述硬装的三维模型。