(por exemplo, portas e janelas) e objetos removíveis; em segundo lugar, ele usa o algoritmo de pintura com reconhecimento de contexto para gerar de forma inteligente o conteúdo de preenchimento de acordo com a textura circundante, evitando as costuras duras causadas pela ferramenta de apagamento tradicional; por fim, ele otimiza automaticamente o efeito de saída por meio do módulo de avaliação de qualidade.
Dados de testes comparativos mostram que, ao lidar com um cenário típico de sala de estar, o RoomClean conclui uma limpeza de móveis de toda a casa em apenas 45 segundos, em comparação com uma média de 25 minutos para a modelagem manual em um software profissional como o SketchUp. Em um estudo de caso da IKEA, os consumidores que usaram o recurso reduziram o número de revisões das soluções de correspondência de móveis em 67%, melhorando significativamente a eficiência das decisões de compra.
O avanço desse recurso é transformar os resultados da pesquisa de visão computacional em aplicativos abrangentes, de modo que os não profissionais possam obter habilidades cognitivas espaciais próximas às dos designers de interiores. No futuro, espera-se que a precisão do reconhecimento ultrapasse 95% com o treinamento contínuo de um conjunto de dados domésticos maior.
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