Agentic AI Workflow for End-to-End Prompt-Based Contextual Virtual Staging
Notice bibliographique
Résumé
Virtual staging has revolutionized the real estate industry by automating the redesign of interior images based on user instructions. This paper introduces an innovative Agentic AI Workflow for end-to-end, prompt-based contextual virtual staging, leveraging multiple specialized AI components. Our framework integrates advanced segmentation models and reinforcement learning-enhanced inpainting models to accurately interpret and execute user instructions, resulting in highly realistic and aesthetically pleasing property visuals. A key innovation is the use of Low-Rank Adaptation (LoRA) to fine-tune the Stable Diffusion model specifically for inpainting tasks. By employing a reinforcement learning technique tailored for diffusion models, we optimize LoRA parameters to maximize aesthetic quality and adherence to user prompts. This agentic approach enables each AI component to independently refine its specialized function while seamlessly collaborating within the workflow, enhancing overall flexibility and user satisfaction. To rigorously evaluate our methodology, we developed a standardized benchmark workflow to assess our proposed method across various categories, including furniture, functional elements, and decor. Experimental results demonstrate that our Agentic AI Workflow significantly outperforms traditional methods, achieving higher aesthetic scores and greater user preference, particularly in furniture and decor, while exhibiting reduced performance variability for consistent and reliable outcomes. Beyond real estate, the versatility of our Agentic AI Workflow extends its applicability to diverse domains such as architecture, e-commerce, and digital content creation. This research highlights the potential of agent-based AI systems to deliver customizable and high-quality visual transformations, paving the way for innovative applications across multiple industries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».