Iniciar una prueba de concepto
Casos de estudio /
Diseño de interiores

/

Goodhues Ai

Diseño de interiores

Aprovechamiento de los servicios de IA de AWS para la automatización del diseño de interiores en goodhues inc

Zero
Service interruption — full feature continuity through cutover
1000s
Agent interactions auto-validated for model parity, no manual QA
Live
Heartbeat agent shipped to production before migration completed
Reserve una llamada de evaluación
Descargar caso práctico
Cliente

Goodhues Ai

Ubicación

Newark DE

Industria

Diseño de interiores

Servicios y tecnología

Asistente inteligente de arte, herramientas de generación de imágenes, Amazon Bedrock, AWS Sagemaker Etiquetas: Reconocimiento de IA, Industria del diseño, Automatización del diseño, GenAi

Resumen del proyecto

Goodhues Inc, líder en soluciones de diseño de interiores virtual, buscó aprovechar los servicios de IA de AWS para generar imágenes e ilustraciones impulsadas por IA para la decoración de interiores, la generación de fondos y otras tareas utilizando modelos de generación de imágenes ajustados en SageMaker. La solución propuesta incluyó una combinación de servicios de AWS en informática, almacenamiento y aprendizaje automático. Avahi, un socio de nivel avanzado de AWS, fue contratado para ayudar a Goodhues Inc en este viaje transformador, centrándose en el desarrollo de un asistente inteligente de IA y herramientas de generación de imágenes.

Acerca del cliente

El problema

Goodhues Inc se enfrentó a varios desafíos en el desarrollo de una solución de diseño de interiores impulsada por IA:

  • Complejidad de las tareas de diseño: Generación de imágenes e ilustraciones de diseño de interiores precisas y estéticamente agradables.
  • Procesamiento en tiempo real: Proporcionar generación y actualizaciones de imágenes casi en tiempo real basadas en las entradas del usuario.
  • Gestión de datos: Gestión y procesamiento eficientes de grandes volúmenes de datos de imagen.
  • Integración: Integración perfecta de los modelos de IA con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
  • Escalabilidad: Construcción de una infraestructura capaz de manejar las crecientes demandas y solicitudes de los usuarios.

¿Por qué AWS?

Resultados clave

  • Desarrollo de POC: Construcción de POC para funciones de alta prioridad, como el chat con contexto, la segmentación de pintura, el aumento de escala y el diseño de una habitación vacía.
  • Transcripción en tiempo real: Desarrollo de un sistema para generar transcripciones a partir de grabaciones de audio de clases en línea casi en tiempo real.
  • Procesos ETL: Realización de ETL en datos sin procesar para prepararlos para el entrenamiento del modelo, almacenando archivos de texto de salida en Amazon S3 para el procesamiento posterior por parte de LLM.
  • Gestión de la canalización de backend: Creación de una canalización de extremo a extremo para gestionar las incrustaciones en todos los documentos de S3 en datos en vivo.
  • Trabajos de post-procesamiento: Ejecución de trabajos de post-procesamiento basados en los umbrales de confianza seleccionados por Goodhues Inc.
  • Validación: Garantizar la precisión, la mitigación de sesgos y la escalabilidad utilizando herramientas estándar de la industria.
  • Revisión cualitativa: Un informe de análisis basado en la revisión manual para identificar problemas y patrones comunes.

Solución

Avahi propuso una solución integral para abordar estos desafíos, centrándose en el desarrollo de pruebas de concepto (POC) para varias funciones de alta prioridad solicitadas por Goodhues Inc. El proyecto se ejecutó en cuatro fases: Descubrimiento y planificación, Diseño y desarrollo, Validación y control de calidad, y Presentación ejecutiva y entrega.

Resultados clave

Impacto del proyecto

Capacidades mejoradas de diseño de interiores

Las herramientas de generación de imágenes impulsadas por IA mejoraron significativamente las capacidades de diseño de interiores de Goodhues Inc, permitiendo a los usuarios generar diseños precisos y visualmente atractivos en tiempo real. Esto condujo a una mayor satisfacción y compromiso del cliente.

Eficiencia operativa

Al automatizar los procesos de diseño y generación de imágenes, Goodhues Inc experimentó una reducción en los esfuerzos manuales y los costes operativos. El manejo eficiente de los datos y los modelos de aprendizaje automático garantizaron la entrega oportuna y precisa de los resultados de diseño.

Escalabilidad y flexibilidad

La arquitectura diseñada por Avahi aseguró que la plataforma de Goodhues Inc fuera escalable, capaz de manejar mayores volúmenes de datos y demandas de los usuarios. Esto proporcionó flexibilidad para futuras mejoras y crecimiento.

Precisión mejorada

El uso de modelos avanzados de aprendizaje automático en AWS SageMaker y Amazon Bedrock mejoró la precisión de la generación de imágenes y las tareas de diseño, asegurando resultados de alta calidad que cumplieron con las expectativas de los usuarios.

Información detallada y análisis

El despliegue de AWS CloudWatch y otras herramientas de monitorización proporcionó a Goodhues Inc información detallada sobre el rendimiento del sistema, la precisión del modelo y el comportamiento del usuario. Estos análisis fueron cruciales para la mejora continua y la optimización de la plataforma.

Conclusión

La colaboración entre Goodhues Inc y Avahi condujo al desarrollo exitoso de herramientas de generación de imágenes y diseño de interiores impulsadas por IA. Aprovechando los servicios de AWS, Goodhues Inc mejoró sus capacidades de diseño, mejoró la eficiencia operativa y construyó una plataforma escalable lista para el crecimiento futuro. La experiencia de Avahi en soluciones de AWS jugó un papel fundamental en esta transformación, demostrando el poder de la IA generativa y el aprendizaje automático en el avance de la tecnología de diseño de interiores.

Su migración, sin riesgos

¿Va a dejar Azure o está planeando su propia migración de IA empresarial?

Avahi lleva a las empresas desde la idea hasta la producción en AWS en cuestión de semanas, no meses, con una paridad validada y transiciones sin tiempo de inactividad. Permítanos evaluar su proyecto.
Reserve su taller gratuito de IA de activación
Explorar servicios de migración a la nube

Seguir leyendo

Más historias sobre sanidad y migración

Ver todos los casos prácticos

Aprovechamiento de los servicios de IA de AWS para la automatización del diseño de interiores en goodhues inc

Cliente

Goodhues Ai

Ubicación

Newark DE

Industria

Diseño de interiores

Servicios y tecnología

Asistente inteligente de arte, herramientas de generación de imágenes, Amazon Bedrock, AWS Sagemaker Etiquetas: Reconocimiento de IA, Industria del diseño, Automatización del diseño, GenAi

Resumen del proyecto

Goodhues Inc, líder en soluciones de diseño de interiores virtual, buscó aprovechar los servicios de IA de AWS para generar imágenes e ilustraciones impulsadas por IA para la decoración de interiores, la generación de fondos y otras tareas utilizando modelos de generación de imágenes ajustados en SageMaker. La solución propuesta incluyó una combinación de servicios de AWS en informática, almacenamiento y aprendizaje automático. Avahi, un socio de nivel avanzado de AWS, fue contratado para ayudar a Goodhues Inc en este viaje transformador, centrándose en el desarrollo de un asistente inteligente de IA y herramientas de generación de imágenes.

El problema

Goodhues Inc se enfrentó a varios desafíos en el desarrollo de una solución de diseño de interiores impulsada por IA:

  • Complejidad de las tareas de diseño: Generación de imágenes e ilustraciones de diseño de interiores precisas y estéticamente agradables.
  • Procesamiento en tiempo real: Proporcionar generación y actualizaciones de imágenes casi en tiempo real basadas en las entradas del usuario.
  • Gestión de datos: Gestión y procesamiento eficientes de grandes volúmenes de datos de imagen.
  • Integración: Integración perfecta de los modelos de IA con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
  • Escalabilidad: Construcción de una infraestructura capaz de manejar las crecientes demandas y solicitudes de los usuarios.

Resultados clave

  • Desarrollo de POC: Construcción de POC para funciones de alta prioridad, como el chat con contexto, la segmentación de pintura, el aumento de escala y el diseño de una habitación vacía.
  • Transcripción en tiempo real: Desarrollo de un sistema para generar transcripciones a partir de grabaciones de audio de clases en línea casi en tiempo real.
  • Procesos ETL: Realización de ETL en datos sin procesar para prepararlos para el entrenamiento del modelo, almacenando archivos de texto de salida en Amazon S3 para el procesamiento posterior por parte de LLM.
  • Gestión de la canalización de backend: Creación de una canalización de extremo a extremo para gestionar las incrustaciones en todos los documentos de S3 en datos en vivo.
  • Trabajos de post-procesamiento: Ejecución de trabajos de post-procesamiento basados en los umbrales de confianza seleccionados por Goodhues Inc.
  • Validación: Garantizar la precisión, la mitigación de sesgos y la escalabilidad utilizando herramientas estándar de la industria.
  • Revisión cualitativa: Un informe de análisis basado en la revisión manual para identificar problemas y patrones comunes.

Solución

Avahi propuso una solución integral para abordar estos desafíos, centrándose en el desarrollo de pruebas de concepto (POC) para varias funciones de alta prioridad solicitadas por Goodhues Inc. El proyecto se ejecutó en cuatro fases: Descubrimiento y planificación, Diseño y desarrollo, Validación y control de calidad, y Presentación ejecutiva y entrega.

Explore nuestros servicios

¿Listo para transformar su negocio con la IA?

Exploremos juntos sus oportunidades de IA de alto impacto en una sesión gratuita