vork by Voyager
에이전트가 장면을 코드로 작성해 GPU에 렌더링하고 결과를 보고 코드를 수정합니다 소스 공개 연구 미리보기 기간 무료
AI와 인간이 함께하는 인테리어 스터디오, 단계별 참고·스케치·구성·최종 렌더 제공, Azure AI Foundry 사용
Estudio de interiorismo asistido por IA con supervisión humana en cada etapa: referencias, bocetos, composición y render final, con Azure AI Foundry.
디자인Python · DockerfileGitHub @SergioVelmay온라인운영자 미확인
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Estudio de interiorismo asistido por IA con Human-in-the-Loop (FastAPI + Gradio + Azure AI Foundry)
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README 전문 보기 ↗Estudio de interiorismo asistido por IA con supervisión humana en cada etapa (Human-in-the-Loop). A partir de tus referencias (vistas de la estancia, capturas de SketchUp, planos, muebles e inspiración) genera bocetos, una composición fiel y una fotografía realista de cada habitación. Nada avanza sin tu elección y cada acción con coste lo muestra antes.
Construido con FastAPI, Gradio y Azure AI Foundry. Versión 4.2.0 (CHANGELOG).
📖 Documentación: https://sergiovelmay.github.io/InteriorAI/ (instalación, configuración, manual de usuario y referencia técnica).
flowchart LR
R[Referencias<br/>receta y ficha<br/>REFERENCE_ANALYST] -->|lo marcado| B[Bocetos<br/>FAST_DRAFT_MAKER]
B -->|eliges uno| A{{Auditoría opcional<br/>GEOMETRY_AUDITOR}}
B -->|eliges uno| C[Composición<br/>COMPOSITION_BUILDER]
A -.->|correcciones| C
C -.->|retoque con máscara| C
C -->|eliges una| F[Render final<br/>REALISTIC_RENDERER]
F -.->|otra versión o cambios globales| F
Un caso real, de principio a fin: la personalización de una cocina abierta al salón. Cada captura es una pestaña completa, con sus secciones desplegadas.
El código nunca usa nombres de modelos: cada tarea es un rol y su despliegue se configura en
.env (DEPLOYMENT_ROLE_*), con su esfuerzo de razonamiento (<ROL>_REASONING_EFFORT).
| Rol | Tarea |
|---|---|
REFERENCE_ANALYST | Receta de cada referencia (una vez por imagen) |
PROMPT_ARCHITECT | Prompt de cada generación, con lo que ha entendido y sus dudas |
FAST_DRAFT_MAKER | Bocetos en lote a partir de las referencias activas |
COMPOSITION_BUILDER | Composición fiel y retoques con máscara (el único con máscara) |
REALISTIC_RENDERER | Fotografía realista y cambios globales, sin máscara |
GEOMETRY_AUDITOR | Auditoría del boceto frente a las referencias del espacio |
Estimados con los precios de lista de config/pricing.yaml y redondeados al céntimo hacia
arriba, como los muestra la aplicación: la cifra facturada en Azure Cost Management queda por
debajo. Medidos en las pruebas reales de la 4.0.0:
| Acción | Coste aproximado |
|---|---|
| Receta de una referencia | 0,03-0,07 € |
| Prompt automático de una generación | 0,01 € |
| 4 bocetos en calidad media (3-6 imágenes de entrada) | 0,20-0,25 € |
| Composición o retoque (4-6 imágenes de entrada) | 0,06-0,08 € |
| Render final a 4 MP | 0,09 € desde una composición; 0,11 € desde otro render |
| Auditoría del boceto | 0,14-0,27 € (razonamiento medium) |
En los modelos de bocetos pesan más las imágenes de entrada que las generadas. En modo azure,
las acciones de más de 0,20 € piden un segundo clic de confirmación junto al botón.
flowchart LR
U[Navegador] -->|127.0.0.1:7860| F[Frontend<br/>Gradio]
F -->|API REST| B[Backend<br/>FastAPI]
B -->|por rol| AZ[Azure AI Foundry]
B -->|única escritura| D[(data/<br/>studio_shared_data)]
F -.->|solo lectura| D
data/ (JSON atómico y bloqueo por
proyecto) y única vía a la IA (FoundryClient, con telemetría de costes). Modo mock sin
credenciales.metadatos.json, referencias, histórico de renders y
telemetría en costes_telemetria.jsonl). El borrado es suave: pasa a data/.papelera/.Más detalle técnico en AGENTS.md y docs/agent/; la historia del proyecto, paso a paso, en docs/pasos/.
Requisitos: Docker Desktop (o Docker Engine + Compose v2).
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