Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть AI-Powered 2D to 3D Floor Plan Conversion | Automated Architectural Visualization Demo

  • DeepNeuralAI
  • 2025-12-05
  • 5
AI-Powered 2D to 3D Floor Plan Conversion | Automated Architectural Visualization Demo
  • ok logo

Скачать AI-Powered 2D to 3D Floor Plan Conversion | Automated Architectural Visualization Demo бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно AI-Powered 2D to 3D Floor Plan Conversion | Automated Architectural Visualization Demo или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку AI-Powered 2D to 3D Floor Plan Conversion | Automated Architectural Visualization Demo бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео AI-Powered 2D to 3D Floor Plan Conversion | Automated Architectural Visualization Demo

Experience an advanced AI-driven web application that automatically converts 2D floor plan images into accurate, interactive 3D models. This solution is designed to modernize architectural visualization, reduce manual modeling time, and accelerate design workflows for real estate, architecture, interior design, and construction industries.

This demo showcases how deep learning can transform static blueprints into dynamic 3D representations directly in a web browser.

Key Features Demonstrated:
Upload any 2D floor plan image and receive a complete 3D model automatically
Custom-trained Object Detection model identifying 28+ architectural elements, including doors, beds, kitchens, bathrooms, and furniture
High-precision Wall Segmentation model detecting load-bearing, partition, and exterior walls

Three-stage visual output:
Original Input Image
Automated Detection & Segmentation Output
Interactive 3D Model View
This delivers a true end-to-end 2D-to-3D automation pipeline for architectural layouts.

Technology Stack:
Frontend: Flask, HTML, CSS, JavaScript
Backend: Deep Learning Models for Object Detection & Semantic Segmentation
3D Visualization: Web-based 3D rendering engine

Business Impact:
Reduces manual modeling time by over 80%
Improves design accuracy
Accelerates property visualization and client presentations
Enables scalable 2D-to-3D automation for enterprises

Future Roadmap:
Automated room-wise furniture placement
Real-world dimension and material mapping
Generative AI-based interior layout recommendations

This AI system bridges the gap between traditional architecture and intelligent automation, helping organizations move from static drawings to immersive 3D environments in minutes.

If you are working in real estate tech, proptech, interior design, construction automation, or smart city solutions, feel free to connect for collaboration or integration opportunities.

Contact & Company:
Website: https://deepneuralai.in/
Company LinkedIn:   / deepneuralai  
CEO LinkedIn:   / karimkhanp  
My LinkedIn:   / aman-shah-815a6524b  

#2Dto3D #FloorPlanTo3D #ArchitectureAI #ComputerVision #DeepLearning #ObjectDetection #SemanticSegmentation #3DModeling #RealEstateTech #PropTech #InteriorDesign #AIinConstruction #FlaskApp #PythonAI #AIProjects #MachineLearning #VisionAI #smartArchitecture #digitaltwin

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]