Interiorly

Interiorly verwandelt Textbeschreibungen in begehbare 360°-Räume mit echten, kaufbaren IKEA-Möbeln. Ein Prompt erzeugt ein fotorealistisches Panorama, erkennt darin automatisch Möbel und tauscht diese durch passende IKEA-Produkte aus - gefunden über Qdrant Vector Search in einem Katalog von 16.000+ Artikeln.

Die finale Version für die Diplomarbeit. Nach einem Jahr Entwicklung steht Interiorly jetzt als vollständige KI-gestützte Innenraumgestaltungs-Plattform. Interiorly bietet einen intelligenten Chat-Assistent, der natürliche Sprache versteht und daraus komplette Konzepte, fotorealistische Raumvisualisierungen und Tabellen mit Möbeln generiert.

Was Interiorly kann

Die Plattform kombiniert moderne KI-Modelle mit einer intuitiven Chat-Oberfläche und einem Dashboard mit Workspaces. Nutzer beschreiben einfach ihren Wunschraum in natürlicher Sprache, und das System generiert passende Visualisierungen - inklusive Möbelvorschlägen, Farbpaletten und Stilrichtungen.

• Conversational AI: Multimodaler Chat-Assistent mit multilingualem Verständnis
• Text-to-Image: Generierung fotorealistischer Raumvisualisierungen via Stable Diffusion
• Projekt-Management: Organisiere mehrere Interior-Projekte mit Versionshistorie
• Kollaboration: Teile Projekte mit anderen und arbeite gemeinsam an Designs
• Stil-Bibliothek: Vordefinierte Stilrichtungen und Vorlagen für schnellen Start

Showcase Video

Während 2024 wurde Interiorly auf mehreren Events präsentiert - von Firmenbesuchen bei Cloudflight bis hin zu Erasmus-Programmen dem TdoT etc.. Die Pitch-Präsentation zeigt das Konzept, die technische Umsetzung und die Vision hinter dem Projekt.

Das Feedback war durchwegs positiv, besonders die Kombination aus moderner KI-Technologie und praktischer Anwendung im Interior-Design-Bereich kam gut an.

Web-Pitch

Unten ist eine Web-Version der Pitch-Präsentation zu sehen. Swipen oder Pfeiltasten um durch die Präsentation zu navigieren.

Die Pitch-Präsentation

Die Präsentation erklärt Interiorly als kollaborative Workspace-Plattform für Interior Design - eine Kombination aus Projektorganisation und KI-gestützter Raumvisualisierung. Der Fokus lag darauf, sowohl die technische Komplexität als auch den praktischen Nutzen zu zeigen.

• Problem & Solution: Wie traditionelle Interior-Design-Workflows ineffizient sind und wie Interiorly diese verbessert
• Live-Demo: Praktische Demonstration des Chat-Interfaces und der Bildgenerierung
• Tech-Stack: Übersicht über verwendete Technologien (Next.js, GPT-4, Stable Diffusion, WebSockets)
• Architektur: Microservice-basiertes Backend mit Echtzeit-Synchronisation
• Roadmap: Geplante Features und Vision für die Zukunft

RoomVision wird zu Interiorly. Statt eines simplen Chatbots wird Interiorly zu einer kollaborativen Workspace-Plattform für Innenarchitektur-Projekte.

Eine Echtzeit-Kollaborationsumgebung, speziell für Interior Design. Mehrere Nutzer können gleichzeitig an Projekten arbeiten, Änderungen synchronisieren sich sofort, und die KI wird vom reinen Chat-Interface zu einem integrierten Workflow-Tool.

Was sich geändert hat

Das Rebranding zu Interiorly ist mehr als nur ein neuer Name - das gesamte Projekt wurde neu gestaltet. Die alte Chatbot-Architektur wurde komplett verworfen und durch eine moderne Microservice-basierte Architektur ersetzt, die Echtzeit-Synchronisation und Multi-User-Collaboration ermöglicht.

• Von Chatbot zu Workspace: Vollwertige Projektumgebungen statt isolierter Konversationen
• Echtzeit-Kollaboration: Live-Updates und Multi-User-Editing wie in Notion oder Figma
• Neue Architektur: Skalierbare Microservices mit WebSocket-basierter Synchronisation
• Modernes UI: Cleanes, intuitives Interface optimiert für produktives Arbeiten
• Team-Features: Rollen, Permissions und geteilte Workspaces

Das erste eigene KI-Modell wird veröffentlicht - basierend auf Flux.1, speziell für Interior Design und architektonische Visualisierungen.

Das Modell ist öffentlich über Civitai und Replicate verfügbar.
Über 1.3k Downloads auf Civitai, 60+ positive Reviews, und 500+ erfolgreiche Runs auf Replicate.

Das Modell

Interiorly-gen1-dev ist ein LoRA (Low-Rank Adaptation) basierend auf Flux.1 Dev - trainiert mit 1,500 Steps auf einem Interior-Design-Dataset.

• Base Model: Flux.1 Dev (anfangs SDXL, später umgestiegen)
• Training: 1,500 Steps auf hochqualitativen Interior-Bildern
• Trigger Word: INTRLY für optimale Resultate
• Optimiert für: Texturen, Materialien, Beleuchtung, Raumkomposition

Instagram Account von Interiorly. Automatische Bildgenerierung und -veröffentlichung. Der Account ist komplett automatisiert und erstellt täglich neue Bilder und veröffentlicht sie auf Instagram.

Es wurden in 2 Monaten über 230 Bilder vollautomatisch generiert, Beschreibungen und Hashtags wurden automatisch generiert und die Bilder wurden auf Instagram veröffentlicht.

RoomVision bekommt ein Chat-Interface. Statt einzelner Prompts gibt es jetzt einen konversationsbasierten Ansatz - Nutzer können mit der KI über ihre Raumideen sprechen, iterieren und verfeinern. Das Besondere: Tool Calling ermöglicht es dem LLM, selbstständig die Bildgenerierung zu triggern wenn nötig.

Agentic AI und Tool Calling waren zu diesem Zeitpunkt noch sehr neu - OpenAI hatte Function Calling erst vor wenigen Monaten released. RoomVision nutzt dieses Feature, um den Workflow natürlicher zu machen: Die KI entscheidet selbst, wann ein Bild generiert werden soll.

Chat statt Prompt-Feld

Der Wechsel vom simplen Prompt-Input zu einem vollwertigen Chat-Interface war ein Game Changer. Nutzer können jetzt:

• In natürlicher Sprache über Raumkonzepte diskutieren
• Feedback geben und Änderungen iterativ umsetzen
• Fragen stellen und Vorschläge erhalten
• Den Kontext über mehrere Nachrichten behalten

Die KI versteht den Context der Konversation und kann auf vorherige Anfragen Bezug nehmen. "Mach den Raum heller" funktioniert, weil das LLM sich an das zuvor generierte Bild erinnert.

• Conversational UI: Chat statt einzelner Prompts für natürlichere Interaktion
• Tool Calling: LLM entscheidet selbstständig wann Bildgenerierung getriggert wird
• Context Awareness: Konversationshistorie wird beibehalten für iterative Verbesserungen
• Agentic Behavior: KI kann mehrere Actions orchestrieren (analysieren → generieren → optimieren)

Der erste funktionsfähige Prototyp von RoomVision. Ein simples Web-Interface, das Textbeschreibungen in fotorealistische Raumvisualisierungen verwandelt. Nutzer geben einen Prompt ein, die KI (Stable Diffusion) generiert ein passendes Interior-Design-Bild.

Der Anfang

Das Projekt startete als einfacher Proof of Concept für SYP. Die zentrale Frage: Kann man mit aktuellen Text-to-Image-Modellen brauchbare Interior-Design-Visualisierungen erstellen?

Der erste Prototyp ist bewusst minimal gehalten - ein Input-Feld für den Prompt, ein paar Parameter (Width, Height, Sampling Steps) und eiem einzigen Button. Keine Datenbank, keine User-Accounts, nur pure Image-Generation.

UI Mockup

Zu diesem Zeitpunkt wurden schon erste UI-Konzepte erstellt.

• Text-to-Image: Beschreibe einen Raum in natürlicher Sprache, erhalte ein generiertes Bild
• Stable Diffusion Integration: Erste Tests mit verschiedenen Modellen und Prompting-Techniken
• Parameter-Control: Manuelle Anpassung von Bildgröße und Sampling-Steps
• Schnelles Prototyping: Von der Idee zum funktionierenden PoC in wenigen Wochen

Der Start von RoomVision: Die Idee war es, ein Tool zu entwicklen, das mit KI-generierter Bildgenerierung dabei hilft, Innenräume zu visualisieren. Was wäre, wenn man einfach beschreiben könnte, wie ein Raum aussehen soll, und eine KI daraus ein realistisches Bild erstellt?

In dieser Phase ging es vor allem um die Grundlagen: Ideenfindung, Projektplanung, erste UI-Konzepte und die Frage: Ist das überhaupt technisch machbar?

Die Idee

Die ursprüngliche Idee war simpler als das, was Interiorly später wurde. Der Fokus lag nur auf Text-to-Image für Innenräume - keine komplexe Architektur oder Features etc.

• Idee: KI-gestützte Raumvisualisierung per Text-Beschreibung
• Zielgruppe: Interior Designer, Architekten, Privatpersonen die renovieren
• Tech-Ansatz: Stable Diffusion als Basis, Web-Interface für einfachen Zugang

Projektplanung (PSP)

Die Projektstrukturplanung war Teil der Anforderungen für SYP. Drei Hauptbereiche wurden definiert: Planung & Analyse, KI-Entwicklung und Dashboard. Jeder Bereich mit eigenen Meilensteinen und Aufgaben.