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36氪首發(fā)|AIGC自動化設計平臺「Collov」完成近千萬美元A輪融資，以工業(yè)級大模型服務家裝設計

36氪獲悉，AIGC自動化設計服務商「Collov」已于日前完成近千萬美元A輪融資。本輪領投方德韜資本，老股東阿米巴資本，將門創(chuàng)投跟投，波士頓深科技投資基金 Taihill Venture跟投，星涵資本擔任獨家財務顧問。融資額將主要用于技術(shù)研發(fā)與市場拓展。

「Collov」成立于2021年底，總部位于美國硅谷。是一家以室內(nèi)設計為切入點的設計自動化云平臺，致力于在大模型和生成式AI的驅(qū)動下，使設計自動化成為工業(yè)級解決方案。

“家裝設計是一個連接真實產(chǎn)品和虛擬體驗的領域，它使得生成式AI能夠更快地在ToC和ToB兩個層面指導真正的工業(yè)生產(chǎn)。”

「Collov」創(chuàng)始人兼CEO張霄告訴36氪，隨著AIGC工業(yè)化的爆發(fā)，用于設計的大模型越來越多，評判模型也就有了更加多元化的維度。除了圖像效果之外，其能力是否達到了工業(yè)級應用的標準、是否滿足動態(tài)可控的輸入條件，也在變得越來越重要。

切入室內(nèi)設計，AIGC驅(qū)動設計自動化

當下，北美室內(nèi)設計領域的痛點主要有兩點：

其一，設計市場參差不齊，服務商主要分為本地Studio與Houzz等線上匹配平臺，線下服務成本高、交付時間長，而線上匹配雖然在定價和品質(zhì)上透明度更高，但在信息陳列之外，設計流程也并沒有被革新?？傮w來說，由于客戶無法在付費前快速得到一個定制化的設計方案，后期溝通也就會出現(xiàn)需求不匹配等問題，為設計師的工作帶來挑戰(zhàn)。

其二，從方案落地出發(fā)，傳統(tǒng)室內(nèi)設計方案無法解決家具選購的痛點。目前，主流家具商仍然以線下門店+陳列式電商的形式存在，其產(chǎn)品不便于用戶挑選或是接入設計師的方案流程。這也就使得設計效果與用戶實際得到的成果往往存在一定程度的割裂，

“客戶做決策的時候不但需要考慮不同物件之間的組合關系，還需要考慮流程問題。”

張霄直言，這也是室內(nèi)設計師工作流程長、效率較低的重要原因。而如今的AIGC自動化設計能夠更好地解決這些問題。

圖源：Collov

生成式AI主要從四個方面提高室內(nèi)設計的流程效率。首先，在初稿/概念設計階段，AI能夠根據(jù)描述和風格化標簽為用戶快速生成設計方案圖，省去了大量人工溝通及營銷成本，進而在方案細化階段實現(xiàn)保留結(jié)構(gòu)、替換家具等功能。

 

Collov - AI設計演示

「Collov」團隊認為，設計本質(zhì)上是美與功能性之間平衡的藝術(shù)。LLM和AIGC的技術(shù)可以將設計工作流從原來繁瑣的工作變?yōu)閮刹?，通過LUI+GUI快速勾勒草圖，再通過Imagine擴散渲染引擎在幾秒內(nèi)渲染為2D圖像、3D和視頻等。

在方案交付反饋階段，「Collov」自研的多模態(tài)LLM既可以做到像ChatGPT一樣在文字對話中集成用戶的需求理解，又可以直接給出修改后的圖像。方案確認后，其設計參數(shù)將被AI直接發(fā)送到C2F模式的家具生產(chǎn)中，并完成發(fā)貨等后續(xù)銷售工作。

Collov - Chat Designer演示

技術(shù)方面，「Collov」的基座模型正在向“高精度可控性+高美感度”的差異化方向發(fā)展，從而區(qū)別于僅僅注重美感的主流圖像生成服務。下一步，「Collov」將跟隨技術(shù)演進從圖像時代過渡到視頻生成、3D生成時代，并呈現(xiàn)出更高的光流及幾何學可控性。

設計師工具+家居企業(yè)服務

AIGC帶來的生產(chǎn)效率和生成體驗的變革，不止體現(xiàn)在創(chuàng)作上，也影響著大眾的消費行為方式。

對比UI、平面設計等領域，室內(nèi)設計的設計流程和業(yè)務場景更加復雜，僅僅像Figma、Webflow等產(chǎn)品一樣將設計師的工作流“云化”，還遠遠不足以實現(xiàn)室內(nèi)設計的商業(yè)價值。

以「Collov」與家居企業(yè)金牌櫥柜的合作為例。金牌櫥柜與「Collov」本輪領投方徳韜資本屬于同一個集團公司，其海外業(yè)務及國內(nèi)供應鏈、渠道資源等與「Collov」有著很好的協(xié)同性。作為一家有2000多家門店的上市公司，金牌櫥柜的設計師往往需要給出客戶免費的營銷級別的設計方案，從而為銷售提供支撐。傳統(tǒng)人工效率下，這樣一版設計的生成效率在三天左右，而「Collov」則通過生成式AI將這種營銷級設計的流程縮短到了“一分鐘出十幾版”，從而提升了方案的豐富度?？蛻艉瀱魏?，「Collov」則會通過添加控制規(guī)則來進行設計效果的精細化。

「Collov」自有的SaaS采取免費增值訂閱模式，針對免費客戶和專業(yè)設計師、房地產(chǎn)經(jīng)紀人、家具企業(yè)等提供免費、19美元/月、定制化收費三個版本。目前，「Collov」已經(jīng)累計完成了近10萬設計方案，申請合作名單上擁有超過1000名室內(nèi)設計師和300多家企業(yè)。

數(shù)據(jù)顯示，家裝設計市場約為1210億美元，全球家具市場約為4936億美元。這也就意味著，除了模塊化的生成工具和更高的設計溝通效率之外，一個能連接方案和家具產(chǎn)品、連接設計與銷售的解決方案將會擁有更廣闊的市場空間。基于這一愿景，在以模塊化生成工具獲取SaaS訂閱收入作為主營模式之外，設計切入家具銷售轉(zhuǎn)化，將作為Collov的輔助業(yè)務模式，進一步拓展市場?！窩ollov」目前已經(jīng)與超過300個品牌商合作，積累了數(shù)百萬家具SKU，為終端客戶提供家具銷售導購服務，在2022年實現(xiàn)了500萬美元的銷售額。

圖源：Collov

“從長期來看，在主要幫助設計師提升效率之外，我們也會輔以生成可以直接下單購買的全景方案的方式，讓家居企業(yè)能夠直接觸達終端客戶。”

團隊方面，「Collov」創(chuàng)始團隊擁有深厚的LLM、AIGC及GNN(圖神經(jīng)網(wǎng)絡)技術(shù)基因。CEO張霄本科畢業(yè)于北京大學物理系，擁有斯坦福應用物理博士學位，曾入選2022年福布斯全球華人Top100精英榜。CTO畢業(yè)于加州伯克利，曾在TikTok智能創(chuàng)作團隊負責AIGC相關項目，主要從事于M-LLM(多模態(tài)大語言模型)的預訓練，基座生成模型和擴散模型項目，核心開發(fā)了抖音AI漫畫家、AI肖像等億級用戶量的AIGC產(chǎn)品。首席科學家為耶魯大學計算機學教授，率先提出GNN的概念，并為GraphSAGE算法的發(fā)明者。其曾在波音、Facebook和DeepMind擔任AI算法顧問。目前，「Collov」正在和斯坦福，耶魯，北大等高校實驗室合作，進行多模態(tài)可控大模型的各項開發(fā)工作。

“大模型的下一步，是大垂類領域的工業(yè)級AI。”

毫無疑問，技術(shù)、生成模型、數(shù)據(jù)收集和訓練管線都是可遷移的。盡管技術(shù)還有成熟空間，但如今大多數(shù)生成式AI服務商都在發(fā)力商業(yè)化，也正是因為行業(yè)數(shù)據(jù)對于AIGC和大模型的壁壘價值，在未來將會造成巨大的馬太效應。而作為目前為數(shù)不多已經(jīng)在單一領域“跑”起來了的生產(chǎn)力平臺，「Collov」未來將致力于積累不同設計的領域數(shù)據(jù)，將業(yè)務拓展至不同設計品類。

德韜資本卜亮源表示：“我們長期堅定看好AIGC在泛家居場景中的落地應用，Collov團隊具備領先的技術(shù)研發(fā)能力以及對家裝設計和家具電商的垂直領域認知經(jīng)驗，期待金牌廚柜與Collov共同打造“全屋整裝”時代的智能家裝設計工具及一站式服務平臺，最終實現(xiàn)用戶視角的全流程AI智能化體驗，加速金牌在泛家居產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的布局。”

阿米巴資本表示：“當前AIGC在全球爆發(fā)式發(fā)展，COLLOV深耕行業(yè)，其家裝設計自動化平臺依托全球領先的專業(yè)技術(shù)團隊，快速突破AI家裝設計的產(chǎn)品及功能，同時構(gòu)建了豐富的數(shù)據(jù)積累及技術(shù)壁壘，切實解決家裝行業(yè)痛點。我們相信，擁有扎實的技術(shù)研發(fā)實力及豐富的數(shù)據(jù)飛輪積累，COLLOV將構(gòu)建全品類萬物設計的云平臺，助力全球AIGC發(fā)展。”