近年來許多空間改造項目，不再強調過度修飾，反其道將原本隱藏的管道與走線裸露出來，空間中的木材質、磚塊和混凝土等建築元素，也不做修飾，外觀採用流線型設計和更少的配件，以重金屬材料和開放空間為其特色。這種形態的工業風格設計，也能營造出舒適的氛圍，同時也成為許多商業空間設計的新範本。

目前坊間鮮少有工業風格的 LoRA 模型，我們在準備 dataset 進行訓練前，決定以風格較為濃厚的重工業色彩為採樣基礎，將素材以寬度768px、高度512px的尺寸提交給 AI 進行訓練。從我們累積的經驗中得出結論，採樣圖片選擇 4:3 的比例會遠比 1:1 的圖片尺寸，能讓 AI 得到更佳的學習效果，這也成為我們日後在制作建築設計相關 LoRA 模型時的準則。想自己訓練 LoRA 模型的人，必須先篩選良好素材進行準備，然後選取最佳的圖像焦點，方能讓 AI 學習到富有重點的訊息，才有機會完成高品質的模型。

在處理素材工作上，你可將準備好的圖片素材送至 BIRME 網站（birme.net），這個網站是個完全免費使用的在線工具，能夠批量為你提供圖像縮放與裁切的服務。 你可以將圖像調整為任何特定尺寸，並在必要時按比例裁剪它們。在設定裁剪區域的同時，它的自動檢測圖像焦點功能（Auto detect image focal point），已為你預設了保留區域，你只要針對個別圖片進行上下左右拖曳，即可進行調整。一旦確認你的圖片檔案後，按下"SAVE AS ZIP"，就能把所有處理後的檔案下載回來，非常方便。我們的 "housearch_Industrial LoRA" 是以100張圖片進行20000 steps以上的訓練，所以在出圖工作上能有相當優異的表現。

DOWNLOAD 相關下載鏈結

1."Realistic_Vision_V2.0.ckpt"：Realistic_Vision_V2.0.ckpt (新手提示：checkpoint 等大模型下載後，請放置 Stable Diffusion WebUI 目錄下的 /models/Stable-diffusion/ 目錄下)

2."sd-vae-ft-mse-original"：vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt (新手提示：VAE 模型下載後，請放置 Stable Diffusion WebUI 目錄下的 /models/VAE/)

3."housearch_Industrial LoRA"：housearch_Industrial_v1.safetensors (新手提示：LoRA模型下載後，請放置 Stable Diffusion WebUI 目錄下的 /models/Lora/ )

試作圖生圖功能

我們這次以SD的圖生圖功能（img2img）來做示範，在大模型選擇上一樣是"Realistic_Vision_V2.0.ckpt"， VAE上選擇"vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors"或"automatic"。以一張不同風格的客廳圖片給AI做為參考，同時在正向與反向提示上用以下最簡單的設定。其餘的設定，包括"Sampling method（選Euler a）"、"Sampling steps（選30）"、" width（選768px） height（選512px）"，其餘先維持預設。

Positive Prompt:

(masterpiece),(high quality), best quality, real,(realistic), super detailed, (full detail), interior, scenery, living room, housearch_Industrial , <lora:housearch_Industrial:0.7>

Negative Prompt:

(normal quality), (low quality), (worst quality), paintings, sketches, fog, watermark

第一張圖片是其他風格的客廳參考，後面四張則是AI參考後生成的工業風格客廳圖片，皆是以圖生圖方式經抽卡生成的客廳圖片，原尺寸為768px*512px 未經放大或深化或任何修改。

記錄並觀察圖片生成過程的影片

上述圖片生成的採樣步數（Sampling steps），我們設定了"30"，也意謂 Stable Diffusion 是經過30次的迭代，從隨機噪聲運行到可識別圖像的過程次數。 以經驗法則來說，採樣步數越高，就得花更長的處理時間去生成圖片，當然添加到圖像中的細節也就越多。我們可以通過 "sd-extension-steps-animation" 這個插件（extension）就能進行記錄。

安裝 Steps-Animation 插件

Stable Diffusion WebUI 這個開源系統，近年來之所以大受歡迎，就是鼓勵開放參與，允許用戶自由擴展各種插件應用。在每次的文章裡，我們除了實際操作與建築設計相關的模型生圖外，也同時會介紹許多好用的插件。"sd-extension-steps-animation" 這個插件，能串連起去噪的中間步驟而完成一個簡單的動畫，由於優化的編解碼器設置，生成的影片文件通常非常小（平均約 1MB），是相當方便的演示工具。

Steps-Animation 插件 Github位址：https://github.com/vladmandic/sd-extension-steps-animation，Stable Diffusion WebUI 的安裝方式也非常簡單，只要切換至"extensions"，選擇"Install from URL"，然後在"URL for extension's git repository" 填入插件的gitbub位址，再按下"Install" 後重啓webUI 即可。不過Steps-Animation這個插件的運作，必須還要安裝ffmpeg才能進行，安裝方式就自行觀看作者的說明，有任何問題的話歡迎在"AI建築設計研究室"臉書社團中詢問。

完成Steps-Animation 插件的安裝後，就能在文生圖（text2img）或圖生圖（img2img）的下方看到設定界面。由於要將圖片生成過程製作成影片，所以圖片生成的 batch count 和 batch size 都只能設定為 1，也就是這插件一次只能記錄一張圖片的過程。設定步驟也很簡單，就勾選 "Script Enabled" 即可啓用。編碼方式（Codec）建議維持 "x264" 即可，插值（Interpolation）也維持 "blend" ，Duration 是設定影片的時長，預設是10秒，如果你的圖片生成步數比較長，你可改動 Skip Steps 的值，跳過前面幾個去噪步數來產生影片。最終完成的影片，會存放在 Stable Diffusion WebUI 下的 "Output" 目錄下，"txt2imag" 及 "img2img"下都會各有一個 "animation"的目錄，裡面就是你所記錄下的影片了。 

為了更方便所有學習者進行交流與討論，我們也建立了facebook 社團 "AI 建築設計研究室"，也歡迎相關人士加入。

有任何問題或合作，請聯繫 chris@housearch.net (Chris Hsu)