Но в едно от по-дълбоките приложения на генериращия ИИ, ние изградихме система, която използва машинното обучение, за да проектира персонализирани продукти за памет - да, включително гробници - съобразени с личните предпочитания и културни чувствителности. This wasn’t just a quirky ML experiment. It was a full-stack application of generative models, natural language processing, and human-in-the-loop systems, all to address a highly sensitive and deeply human need: commemorating a life. Проблемът: проектиране с достойнство Мемориалният дизайн е едновременно изкуство и традиция.Семействата искат нещо лично, уважително и често символично.Процесът на проектиране е бавен, емоционално облагащ и ограничен от материали, правила за гробищата и религиозни или културни традиции. We set out to build something that could help—not replace—designers: a headstone generator that could produce realistic, meaningful design options based on prior data and customer preferences. Можете да опитате тук: (всички данни за обучението идват от сайта на живо - ) от headstonesdesigner.com/generator https://headstonesdesigner.com/ Стъпка 1: Разбиране на домейна Преди да докоснем TensorFlow или да напишем един ред код, се потопихме в света на мемориалното изкуство. Традиционни и съвременни стилове Religious and cultural norms Material constraints (granite, marble, etc.) Разпоредби за гробищата, като макс ширина на паметника на парцела Дизайнът на AI за чувствителен домейн като този изисква дълбоко уважение и нюанси.Да се обърка не беше просто UX грешка – това беше обидно. Стъпка 2: Изграждане на база данни Ние събрахме изненадващо разнообразен набор от данни: Хиляди анотирани дизайнерски снимки CAD файлове на съществуващи глави История на предпочитанията на клиентите Текст от надписите Размерни стандарти на гробищата Всичко това трябваше да бъде почистено, нормализирано и векторизирано. Текстовете бяха вградени с помощта на модели като BERT. Изображенията бяха предварително обработени и увеличени. . Ученически Step 3: Model Architecture & Training We tested a few model types in parallel: : For generating high-quality, stylized images of memorial designs StyleGAN2 VAEs (Variational Autoencoders): За интерполация между дизайнерски стилове и позволяване на контролирани от потребителя вариации : For generating inscriptions that felt personal, relevant, and respectful Transformers (GPT) A particularly tricky part was making sure the text and visuals matched. A gothic-style headstone shouldn't have Comic Sans inscriptions. Ние се справихме с това с: Мултимодално обучение: Комбиниране на визуални и езикови модели (като CLIP) за оценка на изравняването : Using the text as input to guide visual generation Conditional GANs Стъпка 4: Управление на неизвестните Имахме много „необичайни“ моменти. Some early outputs looked more like modernist sculpture than memorials. Стилният трансфер понякога пресича културни линии по неудобни начини. GPT понякога генерира тон-глухи епитафи. За да се смекчи това, ние изградихме обратна връзка от хора в кръга. Дизайнерите и културните съветници прегледаха изходите и отбелязаха проблеми. We also used techniques like style discriminators in GANs to enforce constraints and post-generation filters to validate text content. Стъпка 5: Оценка и резултати Резултатите не бяха само отзиви, а бяха многобройни: FID резултати за реализъм на изображението BLEU резултати и човешка оценка за точност на текста and for aesthetic and cultural fidelity User studies expert reviews Система, която може да генерира емоционално резонансни, визуално точни и контекстуално съзнателни дизайни. Можете да взаимодействате с генератора тук: от headstonesdesigner.com/generator Lessons Learned Някои от Takeaways: Културният контекст не е крайност - това е основното изискване в чувствителните области на дизайна. Generative AI is powerful, but without constraints, it easily drifts into uncanny or inappropriate territory. Човешката обратна връзка не е само полезна; тя е задължителна. The Future We’re exploring how this tech could extend into other domains: wedding invitation design, personalized awards, commemorative art, and more. Anywhere design is personal and high-stakes, there's an opportunity to blend generative ML with human care.
