Phân Loại Phong Cách Thiết Kế của Vật Thể Nội Thất Sử Dụng Deep Learning

Nghiên cứu ứng dụng Deep Learning để phân loại phong cách thiết kế nội thất. Tìm hiểu các mô hình ResNet, VGG, Inception, Xception và xây dựng website.

• Tác giả: Biện Quang Huy
• Người hướng dẫn: Ms. Mai Anh Thơ
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Information Technology
• Đề tài: Classifying the Design Style of an Interior Object using Deep Learning
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: DESIGN STYLE CLASSIFICATION PROBLEM
• 1.1. House design process
• 1.2. Objects and scope
• 1.3. Popular design styles
• 2. OVERVIEW ABOUT MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING
• 2.1. What is Machine Learning?
• 2.2. Basic problems in Machine Learning
• 2.3. Classify Machine Learning Algorithms
• 2.4. What is Deep Learning?
• 2.5. Convolutional Neural Network
• 2.5.1. Basic classes in CNN
• 2.5.2. Structure of CNN
• 3. CHAPTER 3: DEEP LEARNING APPLICATION TO SOLVE THE PROBLEM OF CLASSIFICATION OF INTERIOR DESIGN STYLE
• 3.1. Research on “Accessing and extracting the characteristics of the interior”
• 3.2. Research on “Multimodal search engine for fashion and interior design”
• 4. CHAPTER 4: EXPERIMENTS AND RESULTS
• 4.1. Reference source for data
• 4.2. Environment and Tools
• 4.3. Description of the dataset
• 4.4. Choose the train model
• 4.5. Train the selected model with the dataset
• 4.6. Web application development
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Deep Learning Thay Đổi Phân Loại Phong Cách Nội Thất

Sự phát triển của công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và deep learning, đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong nhiều lĩnh vực, trong đó có thiết kế nội thất. Bài viết này sẽ khám phá ứng dụng của deep learning trong phân loại phong cách nội thất, một lĩnh vực đầy tiềm năng giúp tự động hóa quy trình, tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng. Mục tiêu là giúp độc giả hiểu rõ về các mô hình deep learning, phương pháp triển khai, và những thách thức cần vượt qua để ứng dụng thành công công nghệ này vào thực tế. Theo tài liệu, “Deep Learning - Machine Learning is the most rapidly growing AI, and it is inspired by the human brain - the connections between neurons.”.

1.1. Hiện Trạng Phân Loại Phong Cách Nội Thất Truyền Thống

Quy trình thiết kế nhà ở hiện nay thường trải qua nhiều bước, từ tư vấn, thiết kế đến thi công. Tuy nhiên, cách tiếp cận truyền thống này thường gặp phải các vấn đề như bất đồng ý tưởng, tốn kém thời gian, chi phí và thiếu nhất quán thông tin giữa các bên liên quan. Việc ứng dụng deep learning trong thiết kế nội thất hứa hẹn sẽ giải quyết những tồn tại này, mang đến giải pháp hiệu quả hơn, nhanh chóng hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Giải pháp cần giúp xác định mong muốn của khách hàng một cách chính xác.

1.2. Lợi Ích Của Ứng Dụng Deep Learning Trong Nội Thất

Ứng dụng deep learning vào nội thất giúp giảm thiểu thời gian và chi phí thiết kế, đồng thời đảm bảo tính nhất quán trong thông tin liên lạc giữa khách hàng, nhà thiết kế và nhà sản xuất. Hơn nữa, phần mềm phân loại nội thất bằng AI có thể gợi ý các phong cách phù hợp với sở thích và ngân sách của khách hàng, mang đến trải nghiệm cá nhân hóa và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Sự hỗ trợ bởi AI giúp thu hẹp khoảng cách giữa ý tưởng và thực tế.

II. Thách Thức Khó Khăn Trong Phân Loại Phong Cách Nội Thất Bằng AI

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc phân loại phong cách nội thất bằng deep learning cũng đối mặt với không ít thách thức. Một trong những khó khăn lớn nhất là sự đa dạng và phức tạp của các phong cách thiết kế nội thất, từ phong cách nội thất hiện đại, phong cách nội thất tối giản đến phong cách nội thất cổ điển và phong cách nội thất scandinavian. Ngoài ra, việc thu thập và xử lý training data cho deep learning nội thất cũng đòi hỏi nguồn lực lớn và kiến thức chuyên môn sâu rộng. Mô hình cần được huấn luyện với dữ liệu lớn và đa dạng để đạt được độ chính xác cao. “The topic focuses on the specific research in the realm of information technology, namely deep learning in analysis to assist customer requirements identification.”

2.1. Sự Đa Dạng Và Tính Chủ Quan Trong Phong Cách Thiết Kế

Các phong cách thiết kế nội thất thường có sự pha trộn và biến đổi, gây khó khăn cho việc nhận diện phong cách nội thất tự động. Hơn nữa, đánh giá về phong cách nội thất mang tính chủ quan cao, phụ thuộc vào cảm nhận và gu thẩm mỹ của từng người. Điều này đặt ra yêu cầu cao về khả năng học hỏi và thích ứng của mô hình deep learning cho nội thất.

2.2. Yêu Cầu Về Dữ Liệu Lớn và Chất Lượng Cao

Để huấn luyện một mô hình deep learning hiệu quả, cần có một cơ sở dữ liệu phong cách nội thất lớn, đa dạng và được gắn nhãn chính xác. Việc thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu là một quá trình tốn kém và đòi hỏi sự tỉ mỉ. Dữ liệu phải bao gồm nhiều góc độ, ánh sáng và điều kiện khác nhau để đảm bảo tính tổng quát của mô hình.

2.3. Vấn Đề Về Tính Giải Thích Của Mô Hình Deep Learning

Một trong những hạn chế của deep learning là tính 'hộp đen' của các mô hình. Việc hiểu rõ tại sao một mô hình lại đưa ra một quyết định cụ thể là rất khó khăn. Điều này gây khó khăn cho việc tin tưởng và triển khai các mô hình phân loại phong cách trong thực tế, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu tính minh bạch cao. Cần các phương pháp để làm cho mô hình dễ hiểu hơn.

III. Giải Pháp Phương Pháp Deep Learning Phân Loại Phong Cách Nội Thất

Nhiều nghiên cứu đã khám phá các thuật toán deep learning phổ biến như mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng sinh đối kháng (GAN) để giải quyết bài toán phân loại phong cách nội thất. Các mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu hình ảnh nội thất và có khả năng phân tích các đặc trưng trực quan để dự đoán phong cách tương ứng. Theo tài liệu, “Building prediction model based on Interior static images using ResNet50, VGG19, InceptionV3, Xception.”.

3.1. Mạng Nơ ron Tích Chập CNN Cho Phân Tích Hình Ảnh Nội Thất

Computer vision trong nội thất được ứng dụng mạnh mẽ bằng CNN. CNN là một lựa chọn phổ biến cho bài toán phân tích hình ảnh nội thất do khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh. Các kiến trúc CNN nổi tiếng như ResNet, VGG và Inception đã được sử dụng thành công trong việc phân loại phong cách với độ chính xác cao. Các lớp tích chập và gộp giúp mô hình học được các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu đầu vào.

3.2. Sử Dụng Transfer Learning Tăng Tốc Huấn Luyện Mô Hình

Để giảm thiểu thời gian huấn luyện và nâng cao độ chính xác của phân loại phong cách, kỹ thuật transfer learning thường được áp dụng. Kỹ thuật này cho phép sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước trên các tập dữ liệu lớn (ví dụ: ImageNet) và tinh chỉnh chúng cho bài toán phân loại phong cách nội thất. Việc này giúp tận dụng kiến thức đã học được và giảm bớt nhu cầu về dữ liệu huấn luyện.

3.3. Kết Hợp Nhiều Mô Hình Ensemble Methods Để Nâng Cao Độ Chính Xác

Một phương pháp khác để cải thiện độ chính xác là kết hợp dự đoán từ nhiều mô hình khác nhau (ensemble methods). Bằng cách kết hợp các điểm mạnh của từng mô hình, ta có thể tạo ra một hệ thống phân loại mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, có thể kết hợp một mô hình CNN với một mô hình dựa trên machine learning truyền thống.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Phần Mềm AI Phân Loại Phong Cách Nội Thất

Các ứng dụng deep learning vào nội thất đang ngày càng trở nên phổ biến. Một số phần mềm phân loại nội thất bằng AI đã được phát triển và ứng dụng trong thực tế, giúp kiến trúc sư, nhà thiết kế nội thất và người dùng cá nhân dễ dàng xác định phong cách nội thất, tìm kiếm sản phẩm phù hợp và tạo ra không gian sống lý tưởng. Việc tự động hóa quá trình này mang lại hiệu quả và tiện lợi đáng kể. “Build an application using the above model on a simple website.”

4.1. Gợi Ý Phong Cách Thiết Kế Dựa Trên Hình Ảnh Đầu Vào

Người dùng có thể tải lên hình ảnh của một không gian nội thất (ví dụ: phòng khách, phòng ngủ) và phần mềm sẽ tự động phân loại phong cách (ví dụ: hiện đại, cổ điển, tối giản). Dựa trên kết quả phân loại, phần mềm có thể gợi ý các sản phẩm nội thất, màu sắc và bố cục phù hợp.

4.2. Tìm Kiếm Sản Phẩm Nội Thất Theo Phong Cách Mong Muốn

Người dùng có thể tìm kiếm các sản phẩm nội thất (ví dụ: ghế sofa, bàn, đèn) theo phong cách cụ thể (ví dụ: phong cách nội thất industrial, phong cách nội thất scandinavian). Phần mềm sẽ hiển thị các sản phẩm có đặc điểm phù hợp với phong cách đã chọn, giúp người dùng dễ dàng tìm được những món đồ ưng ý.

4.3. Tạo Không Gian Nội Thất Ảo Với Phong Cách Đã Chọn

Một số ứng dụng còn cho phép người dùng tạo ra một không gian nội thất ảo và thử nghiệm với các phong cách khác nhau. Người dùng có thể thay đổi màu sắc, bố cục và sản phẩm nội thất để tạo ra một không gian phù hợp với sở thích và nhu cầu của mình. Điều này giúp người dùng hình dung rõ hơn về kết quả cuối cùng và đưa ra quyết định sáng suốt.

V. Kết Luận Xu Hướng Ứng Dụng AI Trong Thiết Kế Nội Thất Tương Lai

Ứng dụng deep learning trong phân loại phong cách nội thất là một lĩnh vực đầy hứa hẹn, mang lại nhiều lợi ích cho cả nhà thiết kế và người dùng. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự phát triển của các phần mềm AI thông minh hơn, có khả năng hiểu rõ hơn về nhu cầu của người dùng và đưa ra các gợi ý thiết kế sáng tạo và cá nhân hóa hơn. Đồng thời, việc nghiên cứu về deep learning và nội thất sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự đổi mới và ứng dụng rộng rãi của công nghệ này.

5.1. Tự Động Hóa Quy Trình Thiết Kế Với AI

Trong tương lai, AI có thể tự động hóa nhiều công đoạn trong quy trình thiết kế, từ phân tích yêu cầu của khách hàng đến tạo ra bản vẽ thiết kế và lựa chọn sản phẩm nội thất phù hợp. Điều này giúp giảm thiểu thời gian và chi phí, đồng thời cho phép nhà thiết kế tập trung vào các công việc sáng tạo hơn.

5.2. Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Thiết Kế Cho Người Dùng

AI có thể giúp cá nhân hóa trải nghiệm thiết kế cho từng người dùng bằng cách học hỏi từ sở thích, phong cách và ngân sách của họ. Phần mềm sẽ đưa ra các gợi ý thiết kế phù hợp với từng cá nhân, giúp họ tạo ra một không gian sống phản ánh cá tính và phong cách riêng.

5.3. Mở Rộng Ứng Dụng AI Trong Các Lĩnh Vực Liên Quan

Xu hướng ứng dụng AI trong nội thất không chỉ dừng lại ở việc phân loại phong cách. AI còn có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực liên quan như thiết kế đồ họa, tạo mô hình 3D, quản lý dự án và marketing. Sự kết hợp giữa AI và các lĩnh vực này sẽ tạo ra những giải pháp toàn diện và hiệu quả hơn cho ngành thiết kế nội thất.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS INFORMATION TECHNOLOGY CLASSIFYING THE DESIGN STYLE OF AN INTERIOR OBJECT USING DEEP LEARNING INSTRUCTOR: Ms. MAI ANH THO STUDENT: BIEN QUANG HUY SKL013463 Ho Chi Minh City, 2024 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH-QUALITY TRAINING PROJECT IN SOFTWARE ENGINEERING CLASSIFYING THE DESIGN STYLE OF AN INTERIOR OBJECT USING DEEP LEARNING Advisor: Ms. Mai Anh Thơ Students: Biện Quang Huy 19110005 HO CHI MINH CITY - 2024 CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc ……***…… Ho Chi Minh, Day…Month…Year 2024 SPECIALIZED ESSAY MISSION Full name: Biện Quang Huy Student ID: 19110005 Class: 19110CLA2 Major: Software Engineering Instructor guide: Ms. Mai Anh Thơ Date of project receipt: 1/3/2024 Project submission date: 14/6/2024 1.

Project Name: Classifying the design style of an interior object using deep learning. Data, research paper: Datasets from instructor guide, research papers in Deep Learning, CNN models from instructor and self-search. Project contents: - Building prediction model based on Interior static images using ResNet50, VGG19, InceptionV3, Xception. - Building an intuitive website for Interior image classification 4.

Products: A website for design style of an interior object classification 2 CHAIR OF THE PROGRAM INSTRUCTOR 3 CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc ……***…… Ho Chi Minh, Day…Month…Year 2024 INSTRUCTOR COMMENTARY Full name: Biện Quang Huy Student ID: 19110005 Class: 19110CLA2 Major: Software Engineering Project name: Classifying the design style of an interior object using deep learning Reviewer teacher: Ms. Mai Anh Thơ COMMENTARY 1. Topic content and workload  Theory o Study and research about design style of an interior object o Research about machine learning and deep learning: ResNet50, VGG19, InceptionV3, Xception. o Propose a method of applying deep learning to solve the problem of design style of interior object classification  Experiments o Using YOLOV5 for object segmentation to collect a dataset of interior objects labeling on design styles.

o Implement 04 models for classifying types of design style of interior object: ResNet50, VGG19, InceptionV3, Xception with the accuracy of 90%. o Build an application using the above model on a simple website.  Links 4 o https://github.com/Hb011/capstonee 2. Advantages  The interior object dataset can be reused.

 The models have been trained with high accuracy.  The website is friendly and easy to use.  Students have the capability of self-studying and active learning.  The project can be accomplished as scheduled.

Disadvantages  Limited time for developing project.  The models have not been modified. Recommend for protection or not?. ) Ho Chi Minh, June 14th ,2024 Instructor’s commentary 5 CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc ……***…… Ho Chi Minh, Day…Month…Year 2024 REVIEWER'S COMMENTARY Full name: Biện Quang Huy Student ID: 19110005 Class: 19110CLA2 Major: Software Engineering Project name: Classifying the design style of an interior object using deep learning Reviewer teacher: Mr.

Quách Đình Hoàng COMMENTARY 1. Regarding the content of the topic and the volume of implementation:. Recommend for defending or not? …. 6 Ho Chi Minh, June 14th ,2023 Reviewer’s commentary 7 ACKNOWLEDGEMENT I would want to express my sincere gratitude to the Department of High-Quality Training, Ho Chi Minh City University of Technology and Education, and all the professors and teachers who have actively taught and aided me during my study and research.

In particular, I would need to specific my true appreciation to Ms. Mai Anh Tho for personally instructing, leading and establishing all suitable conditions to let me carry out the thesis. She helped us a lot in picking a topic and directing us to understand, investigate the theory and practice the issue. During the thesis implementation, the knowledge that the teacher provided us was extremely valuable, not only assisting us in completing the thesis but also supplementing us with a significant amount of core knowledge.

However, due to our limited professional expertise and limitations in our personal experience, the substance of the report is unavoidable. I would like to get your thoughts and more direction. She guides and criticizes to make this report more thorough. Ho Chi Minh city, June 14th, 2024 Biện Quang Huy 8 PREFACE Computer technologies are becoming increasingly popular as the information technology era progresses, and they play an important role in human life.

Machines are gradually replacing humans in heavy manual work. Besides, the field of artificial intelligence arises as an unavoidable evolution. Computers can intelligently learn, interpret, and process at the level of human thought thanks to artificial intelligence (AI). Deep Learning - Machine Learning is the most rapidly growing AI, and it is inspired by the human brain - the connections between neurons.

Deep Learning has been applied in many real-life problems, breaking the limitations of computers, helping machines to handle or almost exactly like humans. Applying that practice, our team would like to present a report on the application topic of Deep Learning which is "Classification of interior design styles applying deep learning". 9 LIST OF TABLES Table 1: Data statistic. 49 Table 2: Pre-built models provided by Keras.

55 10 LIST OF FIGURES Figure 1: Classification problem. 17 Figure 2:Relatationship between AI, ML and DL. 32 Figure 3: Convolution equation. 33 Figure 4: Examble of Kernel.

34 Figure 5: Convolutional Neural Network. 35 Figure 6: The scope of work automatically exploits the devices in interior design and their design features. 40 Figure 7: A high-level overview of the Early-fusion Blending architecture. 41 Figure 8: Architecture of the team's DeepStyle-Siamese network.

41 Figure 9: An overview of the proposed method. 42 Figure 10: VGG19 architecture. 42 Figure 11: Exception and Inception V3 architectures. 44 Figure 12: Resnet50 architecture.

45 Figure 13: PATH of application. 47 Figure 14: Load data from directory. 48 Figure 15: Python feature. 50 Figure 16: Google colab.

53 Figure 21: Xception Model. 57 Figure 22: Code for train model. 57 Figure 23: Code for plot accuracy. 58 Figure 24: Code for plot loss.

58 Figure 25: Loss and accuracy graph. 59 Figure 26: Confusion matrix. 59 11 Figure 27: System proceed overview. 60 Figure 28: Welcome screen of the application.

61 Figure 29: Main screen of the application. 62 Figure 30:Test API with Postman. 62 Figure 31: Main screen created by ReactJS. 63 Figure 32: Feature introduction screen.

64 Figure 33: Group member introduction screen. 65 Figure 34: Demonstration for application. 66 Figure 35: Evaluate crop image. 67 Figure 36: Client evaluate wrong style 1.

67 Figure 37: Client evaluate wrong style 2. 68 Figure 38: Client evaluate right style. 68 12 Contents SPECIALIZED ESSAY MISSION. 6 CHAPTER 1: DESIGN STYLE CLASSIFICATION PROBLEM .1 House design process .3 Objects and scope .2 Popular design styles.

OVERVIEW ABOUT MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING .1 What is Machine Learning? .1 Basic problems in Machine Learning .2 Classify Machine Learning Algorithms .2 What is Deep Learning? .3 Convolutional Neural Network .2 Convolutional Neural Network .3 Basic classes in CNN .4 Structure of CNN. 36 CHAPTER 3: DEEP LEARNING APPLICATION TO SOLVE THE PROBLEM OF CLASSIFICATION OF INTERIOR DESIGN STYLE .1 Research on “Accessing and extracting the characteristics of the interior” .2 Research on “Multimodal search engine for fashion and interior design”. 45 CHAPTER 4: EXPERIMENTS AND RESULTS .1 Reference source for data .3 Description of the dataset .2 Environment and Tools .1 Choose the train model .2 Train the selected model with the dataset .3 Web application development. 68 CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS.

70 15 CHAPTER 1: DESIGN STYLE CLASSIFICATION PROBLEM 1.1 House design process 1.1 Research reality People's quality of life is increasingly improving as technology advances. Aside from such advancement, the demand for housing has always been an essential necessity, and it is currently expanding. A house must not only be a location full of facilities to live in, but it must also be beautiful, convenient to use, safe, inexpensive, and affordable. Quality, comprehensive, and intricate design is never easy.

As a result, we investigated the present house design process. The modern house design process typically consists of five essential steps:  Customers get advice, make requests, and share ideas with brokers.  Brokers establish touch with designers and get consumer needs.  The designer receives the request, designs it, and delivers it to the manufacturer.

 Manufacturers receive designs, assess feasibility, compile data, and provide estimates to clients.  Customers obtain manufacturer information, request adjustments, and approve. The process is iterated until the consumer has reached an agreement with the brokers, designers, and manufacturers.2 Problem The aforementioned method experienced some significant issues as a result of the survey:  Idea disagreement.  I'm wasting a lot of time.

 A huge waste of money.  In the exchange process, there is a lack of information.2 Solution The challenge of using information technology to the problems of house design is to: 16  Time has been reduced.  Reduce the expenses.  Consistency of information Need a solution to help with design and identifying client wants.3 Objects and scope 1.1 Objects The topic focuses on the specific research in the realm of information technology, namely deep learning in analysis to assist customer requirements identification.

Figure 1: Classification problem 1.2 Popular design styles 1.1 What is ArtDecor? The ArtDecor style is an art and decoration school that originated in Paris in the 1920s and extended around the world in the 1930s. ArtDecor strives for basic lines and classic geometric blocks in space, influenced by Cubism, to create a powerful and unique design, similar to German architecture today.2 Characteristics This style's basic background would include:  Flowers and leaves with animal skins.  Horizontal lines are preferred.  Parallelograms, rectangles, and other angle quadrilaterals  Image of a stylized animal model.

 Sharp geometric angles or representations of stylized architecture  Military and zigzag patterns  Some are distinguished by achievements in trade, science, and technology.3 Features About color:  ArtDecor colors are often vivid and high contrast, such as yellow (bright gold or vintage), red, green, blue, rose silver, black, and other iridescent hues.  Furthermore, colors that contrast with the sheen of the wood and lacquered interiors are popular in this design. Concerning the material used: Some materials, such as stainless steel, glass, or animal skin, will be unavoidable in this ArtDecor style. To enhance the luxurious and dazzling beauty, extremely expensive materials such as marble, rare wood, and so on are employed.

18 Concerning the furniture:  Not crowded and intricate, but simple, kind, forceful, and charming.  The illustration is simple. Details such as materials, lighting, and accessories:  Rugs with huge cubes were frequently used to cover hardwood floors.  Crystals are frequently used in decorative lights to keep them looking bright and fresh.

 Ornamental textiles provide decorative value to an area by using contrasting forms and colors.1 What is HiTech? Hi-tech architecture grew rapidly in the late twentieth and early twenty-first centuries. This movement expanded fast throughout numerous countries. This style thrived in both Japan and the West. Hitech is also known as High Technology.

This design constantly employs modern materials, equipment, furniture, and goods that incorporate cutting-edge technology into space architecture.2 Characteristics Hitech, like many other interior designs, has essential qualities that set it apart from the others:  Display aesthetic value by utilizing cutting-edge technologies.  The area is contemporary because of the use of simple colors.  Simple interior design communicates freedom and refinement.  Ensure optimal comfort.3 Features Colors that are simple: Hitech interior design always combines incredibly basic colors with a lot of lines.

Rustic hues are constantly fashionable and used more.