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title: Virtual Staging AI
emoji: 🏠
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sdk: gradio
app_file: virtual_staging_app.py
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hardware: zero-gpu
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# 🏠 Virtual Staging AI - 2-Stage Pipeline

**Advanced AI Interior Design with YOLO Detection & ControlNet Refinement**

빈 방 사진을 업로드하면 2단계 AI 파이프라인이 전문적인 인테리어 디자인을 생성합니다.

## ✨ 주요 기능

### 🎯 2-Stage Architecture
1. **Stage 1**: ControlNet으로 초기 가구 배치 생성
2. **Stage 2**: YOLO로 가구 영역 탐지 → ControlNet으로 품질 개선

### 🏠 지원 공간 & 스타일
- **4가지 공간 타입**: Living Room, Bedroom, Kitchen, Dining Room
- **4가지 디자인 스타일**: Modern, Scandinavian, Industrial, Traditional
- **16가지 조합**: 각 공간별 모든 스타일 지원

## 🚀 배포 & 실행

### 1. Hugging Face Spaces (추천)
```bash
# 1. huggingface.co에서 새 Space 생성 (GPU 환경)
# 2. 모든 파일 업로드 (virtual_staging_app.py가 메인)
# 3. @spaces.GPU 자동 활성화로 GPU 가속
```

### 2. 로컬 개발 환경
```bash
# 가상환경 생성 및 의존성 설치
python3 -m venv spacely_local
source spacely_local/bin/activate
pip install -r requirements_virtual_staging.txt

# 로컬 실행
python run_virtual_staging.py
```

## 🎯 사용법

1. **이미지 업로드**: 빈 방 사진을 업로드 (드래그 앤 드롭 지원)
2. **공간 선택**: Living Room, Bedroom, Kitchen, Dining Room 중 선택
3. **스타일 선택**: Modern, Scandinavian, Industrial, Traditional 중 선택
4. **생성 시작**: AI가 2단계 파이프라인으로 전문 인테리어 생성

## 🔧 기술 스택

### 🧠 AI 모델
- **Base Model**: Realistic Vision V3.0 VAE (Stable Diffusion)
- **ControlNet**: Segmentation + MLSD 듀얼 제어
- **Object Detection**: YOLOv8n (가구 영역 자동 탐지)

### 💻 프레임워크
- **웹 UI**: Gradio 5.41.0
- **딥러닝**: PyTorch, Diffusers, Transformers
- **이미지 처리**: OpenCV, PIL, Ultralytics

## 📱 배포 플랫폼 비교

| 플랫폼 | 장점 | 단점 | 비용 |
|--------|------|------|------|
| **Hugging Face Spaces** | 무료 GPU, 쉬운 배포, 공개 URL | 제한적 리소스 | 무료 |
| **Google Colab** | 강력한 GPU, 빠른 실행 | 세션 제한, 일시적 | 무료/Pro |
| **AWS/GCP** | 확장성, 커스터마이징 | 복잡한 설정 | 유료 |
| **Replicate** | API 형태, 확장성 | 사용량 기반 과금 | 유료 |

## 🎨 커스터마이징

### 새로운 공간 타입 추가
```python
self.office_templates = {
    "새로운타입": "your custom prompt here",
    # ... 기존 타입들
}
```

### 프롬프트 품질 향상
```python
self.quality_suffix = "professional interior design, corporate style, clean, modern, functional, well-lit, 4K, high quality"
```

## 🏗️ 2-Stage Architecture

```mermaid
flowchart TD
    A[Empty Room Image] --> B[Stage 1: ControlNet Layout Generation]
    B --> C[Initial Furnished Image]
    C --> D[Stage 2: YOLO Furniture Detection]
    D --> E[Furniture Region Masks]
    E --> F[Stage 2: ControlNet Refinement]
    F --> G[Final High-Quality Result]
```

### 🚀 Benefits Over Single-Stage

| Aspect | Single-Stage | 2-Stage Virtual Staging |
|--------|-------------|----------------------|
| Quality | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Furniture Detection | Manual masking | Automatic YOLO detection |
| Refinement | None | Targeted region refinement |
| Consistency | Variable | High |
| Control | Limited | Precise furniture control |

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## 📚 프로젝트 기원

이 프로젝트는 [ArvidWartenberg/virtual-staging](https://github.com/ArvidWartenberg/virtual-staging) 접근법을 기반으로 하여 YOLO 통합과 Hugging Face Spaces 최적화를 추가한 완전한 재구현입니다.

### 주요 개선사항
- 🔍 **YOLO v8 통합**: 자동 가구 영역 탐지
- 🎨 **스타일 템플릿**: 4개 공간 × 4개 스타일 = 16가지 조합
- 🚀 **HF Spaces 최적화**: @spaces.GPU와 메모리 최적화
- 💾 **구조 보존**: 향상된 배경/구조물 보존 로직

Original virtual-staging approach by [ArvidWartenberg](https://github.com/ArvidWartenberg) ❤️  
Enhanced with YOLO integration by Spacely Team