ライブレビュー | AI でインテリア デザインのワークフローを再構築!

AIGC アプリケーションは私たちの仕事と生活を大きく変えており、インテリア デザインにも大きな影響を与えています。革新的な AI テクノロジーを通じて、私たちはこれまでにないインテリア空間を再考してデザインすることができ、生活体験のまったく新しい可能性を切り開きます。

今回のUnbounded Talkでは、「Designer's Toolbox」のマネージャーであり、AIGCクリエイター、アルゴリズムデザイナー、建築デザイナーでもあるジェイソンさんをお招きして、インテリアデザイン分野におけるAIの応用と謎を紹介してもらいました！

以下は、この分野で共有されるエキサイティングなコンテンツです。

重要なポイント - 概要

AI支援によるインテリアデザイン、デザイナーのデザインプロセスを0から1までAIが支援できる状態が理想です。例えば、単純な壁レイアウト図は、AI ツールを通じて設計者向けに建築や家の装飾などのさまざまな情報を含む 3 次元図を直接生成し、情報モデルを形成できます。

ただし、実際の実装はさらに複雑になります。初期段階の入力端子を例に挙げると、基本的な壁のレイアウトや空間のレイアウトに加え、オーナーの好みやプロジェクトの予算、さらには具体的な地面の舗装やハードな装飾材、ソフトな装飾のオプションなども考慮されます。 . それぞれが異なる出力のタイプです。これらの AI ツールと入力と出力をより適切に組み合わせるにはどうすればよいでしょうか?

技術レベルに応じて、インテリア デザインは 3 つの異なる段階に分けることができます。

**1. コンサルティング段階: **これは、計画のコミッショニングと着手がまだ最終決定されていない段階であり、ChatGPT などの大規模な言語モデルを使用するのが非常に効果的です。

2. 概念設計: 顧客は、この段階で個人の好みを満たす、さまざまなスタイルのカスタマイズされたソリューションをできるだけ多く確認することを望んでいます。 Stable Diffusion などの AI 描画ツールを使用して、デザイナーを支援し、作業効率を最大化します。

3. コンセプトモデリング: インテリアデザインのユニークなシーンに基づいて、画像から 3D モデルへの変換では、単純な平面スケッチまたは配置図を通じて 3D モデルを生成できますが、まだ実現されていません AI微細なモデリングのためのソリューション。

4. デザインの深化: 現在主流の AI ツールはデザイナーを十分に支援できず、従来の CAD または BIM モデルを選択できます。

ジェイソン チームは、主に設計コンサルティング、コンセプト設計、コンセプト モデルの初期段階に焦点を当てて、いくつかの小さなツールの作成を試み、設計開発の後期段階でもいくつかの試みを行いました。

コンサルティング段階では、デザイン会社にとって、ChatGPTに代表される大規模な言語モデルは強い汎用性を持っています。しかし、アプリケーション レベルで実装すると、企業は独自のデータベースと対応する要件を持ち、ベクトル ライブラリに編成できると同時に、AI エージェントと協力して企業向けの内部マーケティングまたはデータ検索プラットフォームを構築できます。

設計者は、このような小さなツールを使用して独自のリソースをより適切に整理し、それをベクトル知識ベースに変換し、より効率的な検索方法である AI を使用して、情報検索段階の時間コストを改善することもできます。

ジェイソン氏は、大規模言語モデルの拡張に基づくいくつかのアプリケーション テクノロジのルート、つまりプロンプト ワード エンジニアリング、エンタープライズ ナレッジ ベース、AI エージェント、大規模モデルの微調整、およびその他の 4 つの側面を共有しました。

**(1) 即時ワードプロジェクト: **建設費は比較的安価です。大きなモデルに基づいて、プロンプト単語を入力することで制約を与えることができるため、このモデルは設計者が何らかの作業を完了するのを支援する補助設計ツールとして使用できます。しかし現時点では、小説を書いたり、単純な分析を行ったりするなど、厳密性が低く多様なシナリオに適している可能性があります。

(2) エンタープライズ ナレッジ ベース: コストは若干高くなり、専門の R&D チームが必要になります。企業の内部知識構造をある程度理解し、それらを簡単に検索できるベクトル知識ベースに効率的に変換できる必要があります。販売のアプリケーションシナリオに非常に適しています。

**(3) AI エージェント **: 簡単に理解すると、エージェントまたはエージェントは、各エージェントが得意なことを 1 つ実行します。設定されたルールと制約を通じて、これらのさまざまなエージェントを組み合わせて完全なワークフローを形成できます。前者 2 つに比べて、ビジネスシナリオをよく理解した研究開発人材が必要となります。

(4) 大規模モデルの微調整: 最もコストがかかる方向であり、計算能力のコストが大部分を占めます。 AIやインターネットの方向に向いていない企業の場合、この方向の微調整には適していないため、対応する企業との連携を検討することもできます。

デザイナーという職業には、覚える必要がある仕様やデータがたくさんあるという難点があります。

このような状況に対し、デザイナーはAIを活用してウェブや携帯電話でも利用できるプラットフォームを構築し、社内や個人で蓄積した「飲食店でよく使われるサイズはどれくらいか」などのデザインデータを入力することで対応できる。等々。 AI モデルは、入力された 知識ベース を組み合わせて、非常に正確な答えを出力できます。一部の設計仕様については、AI が設計者により正確なリマインダーを提供することもできます。

大規模なモデルは以前に有益なデータに基づいてトレーニングされるため、その強みは一般化にあります。しかし、企業内の文書やインターネットに公開されていない文書の場合、これらの AI モデルを正確に参照することはできません。したがって、情報検索のアプリケーションシナリオを実装するには、企業または個人の独自の知識ベースを使用して、これらの大規模なモデルに基づいてトレーニングする必要があります。

これにより、非常に有望な新しいアプリケーション シナリオ AI エージェントが拡張されます。

たとえば、電子商取引のシナリオでは、販売の形で顧客との質疑応答を実現できます。また、バックグラウンドでさまざまなツールを検索して、ユーザーが情報を取得したり、間取り図や画像の作成を支援したりすることもできます。 、レンダリング モデルも含まれます。

実際、フロア プランの生成、画像の生成、レンダリング モデルの生成は 3 つの異なる AI エージェントであり、各ワークフローは異なるタスクを担当します。

大規模なモデルと、企業や実務者による業界のビジネス シナリオの専門的な整理に基づいて、これらの AI エージェントを統合して効率的なシステムに組み合わせることができます。

ユーザーはこのインターフェイスを通じてさまざまな情報を入力し、AI にさまざまなスキームや家具の組み合わせなどを推奨させることができます。 AI が提供する家具の組み合わせも入力製品ライブラリから設定および選択できるため、ユーザーや企業が自社のビジネスを AI の詳細なシナリオと統合するのに役立ちます。

インテリアデザインの話に戻ります。スタイル自体は非常に多様であり、ユーザーのニーズも頻繁に変化するため、デザイナーは最初にデザイン スタイルを決定します。同時に、スタイル自体もインテリア全体の色の構成、家具や柔らかい装飾の選択などに影響します。デザイナーが早い段階でユーザーにスタイルを決定させないと、その後の作業負担が非常に大きくなります。

そのため、現在業界でデザインを行う際には、まず平面を決めてから、より詳細なスタイルを決めていきます。そのため、まずさまざまなスタイルを学習させて AI モデルを作成し、ユーザーが間取り図を持ってくると、デザイナーは AI ツール Assisted Rendering を使用してスタイルを迅速に生成し、切り替えることができます。

このツールは、顧客が初期段階で迅速なフィードバックと経験を得るのに役立ち、企業や実務者の作業効率を向上させると同時に、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、企業のビジネス獲得に役立ちます。

さらに、電子商取引シーンでは、家具や装飾品の宣伝、または顧客やデザイナー向けの参考写真のニーズもあります。

このシナリオでは、SD を使用して迅速に生成された画像は、使用する前に最適化する必要があります。製品の調子と組み合わせたり、製品のターゲット顧客に応じて調整したりして、さまざまなシナリオやビジネス ニーズを満たすカスタマイズされた AI モデルを作成できます。

AI はコンセプトのレンダリングを支援するだけでなく、モデリングを支援することもできます。この時点で、設計には情報が正確かつ実現可能であることが必要であり、多くのサプライチェーンが関与することになります。

まず、マルチモダリティ モデルを設計します。これは、単純にテキストや音声を通じて生成できるモデル、または写真、画像、ビデオなどを通じて生成できるモデルとして理解できます。逆に、このモデルはこれらのさまざまな形式の情報を推定することもできます。

AI 画像生成はゼロからのプロセスです。たとえば、複数の V 字型植木鉢のコンセプト デザインを使用し、オープンソース アルゴリズムを使用すると、初期段階でさまざまな大まかなモデルを生成できます。その形状は比較的正確で、画像オブジェクトを反映できます。構造。同時に、他のいくつかの従来の最適化アルゴリズムを通じて、この比較的大まかなモデルを、再編集可能な 3D メッシュ、さらにはリトポロジーに変換することができます。

このようにして、デザイナーは 10 秒で複数の AI コンセプト デザインを生成し、この小さなツールを使用して 30 秒で編集可能なものにすばやく変換できます。これにより、0 からモデリングを開始する時間が大幅に節約され、デザイナーの作業が向上します。効率。

では、地図を深化させるという点でAIは何ができるのでしょうか？

おそらく、現在のオープンソース テクノロジーには、その後のインテリア デザインの実装と効率的に組み合わせる方法がありません。なぜなら、現在AIが得意とする描画技術はまだ2D空間をベースにしているからです。実際の設計現場では、多くの詳細だけでなく、空間全体の規模と精度に関して非常に高い要件が求められます。

「3D 大型モデルとマルチモダリティの成熟により、この効率性は徐々に構築され、ますます成熟するものになると信じています。」 ジェイソン氏は、現時点ではまだ、支援するために従来のテクノロジーと組み合わせる必要があると述べました。完成に向けて 図面を深めます。

最初のアプリケーション シナリオは、冒頭で示した AI マーケティング シナリオに似ており、社内の家具の素材と製品に応じて組み合わせられています。例えば、AIを活用して原価画像を作成すると、その画像には対応する商品リンクが表示されますが、これはAI画像を利用して画像に含まれる情報を商品情報に変換すると考えることができます。

2 番目のシーンは 物質の移動に関するものです。インテリア デザインは、視覚的なレイヤー、幾何学的なレイヤー、さらにはその他のより細かいレイヤーで構成されていると簡単に理解できます。 AIの利点は、雰囲気のある空間全体を素早く生成できることです。この種の光と影は不正確かもしれませんが、配色や空間構成を素早く見つけるのに役立ちます。

AI によって生成された画像に含まれる情報を抽出してモデルに変換できれば、デザイナーのモデリング プロセスをスピードアップできます。

Q&A - レビュー

Ruiya: インテリア デザインの仕事において、AI が最初に上陸する分野は何だと思いますか?それはデザインのクリエイティブ レンダリングですか、それとも他のものですか?

ジェイソン: それはデザインと創造性でしょう、そしてそれは初期段階により集中します。今私たちはコストの削減と効率の向上について話していますが、これは企業の効率の可能性をある程度まで高めることができる問題です。オンライン マーケティングに基づくものであっても、SD ベースのクイック描画に基づくものであっても、顧客のカスタマー エクスペリエンスを向上させることができます。より多くの顧客を獲得できる可能性も高まります。

しかし、AI や SD 画像は室内の光や影の生成が不正確であるため、将来的にはレンダリングが主流にならない可能性があります。これらの偏差に基づいて、着地効果の偏差が大きくなります。

**Ruiya: C エンド ユーザーが非常に簡単な方法で独自の設計図を作成できるツールの作成を検討したことがありますか? **

ジェイソン: このような製品を作るのは実際には非常に難しいです。特に、この業界には Kujiale や Sanweijia など、長年にわたって蓄積してきた企業があり、AI テクノロジーを使用して、この分野でより良い製品を作りやすくしています。この点では、小規模チームにはほとんどチャンスがないと思います。

しかしそうなってくると、今後そういったプロダクトはどんどんシンプルになっていくのは間違いなく、コンセプト設計段階でのデザイナーの役割は大きく減っていき、将来的にはデザイナーの核となる価値観の移転が必要になってくるのではないかと思います。 。それは、オーナーが好むコンセプト マップをどのようにより適切に実装するかということです。

**Ruiya: 現在の観察の中で、AI を使用した設計が実装されている例はありますか? **

ジェイソン: コンセプトから完成まで完全に完成しているのであれば、私はこれをまだ見ていません。しかし、AI 支援のコンセプト レンダリングであれば、オーナーはコンセプト ドローイングやその他のアプリケーションを通じてスタイルを決定できます。

**Ruiya: AI は支援設計を実行する際にトレーニング セットの偏りの影響を受けやすく、その結果、設計結果の多様性が欠如すると思いますか? **

ジェイソン: そういう状況もあるはずです。ただし、大規模なモデルに基づいて独自のデータセットトレーニングモデルを追加しています。ただし、これらの訓練用の地図自体は、インターネット上で見つけることができる地図である可能性もあり、他の錬金術師もそれらを見つけることができます。

ただし、均質化の問題は、デザインの観点から見ると、トレンドやトレンド要因の影響を受ける可能性もあります。ある傾向により、インターネット全体の画像素材がこのスタイルに偏っている可能性があります。

**Ruiya: AI レンダリング中にデザイナーが最終結果を制御および調整できるようにするにはどうすればよいでしょうか? **

ジェイソン: デザイナーにとって、結果をコントロールするのはそれほど難しいことではありません。難しいのは設計者の考えるプランが施主のニーズに応えられるかどうかだと思います。

**Rui Ya: AI はデザインの美学に対する私たちの理解を変えると思いますか? **

ジェイソン: もちろんです。 AIツールの普及により、実際にあらゆる人の美意識がより高いレベルに引き上げられることになります。したがって、この傾向の下では、デザイナーは自らの美学を向上させる必要があります。同時に、これにより、デザイナーの革新性に対する要求も高まります。イノベーションの源の 1 つは、誰もがデザインを行うために参考画像を探す従来の方法を変える必要があることです。したがって、将来のデザイナー、またはハイエンドのデザイナーを目指す人たちは、このように変わらなければならないと思います。

**Ruiya: トレーニング セットを継続的に反復することにより、将来、AI はユーザーの将来のニーズや傾向を認識し、予測する能力を獲得できるようになると思いますか? **

ジェイソン: はい。 AI が得意とするのは、大量のデータを処理して要約し、さらには予測を行うことです。

**Ruiya: 今のところ、AI が自分の仕事を置き換えるのではないかと心配している伝統的なインテリア デザイナーがまだたくさんいます。この状況で、デザイナーは創造性と人間味の点でかけがえのない存在であると彼らにどのように主張しますか? **

ジェイソン: AI が従来のデザイナーを置き換えるという問題は、実際には経済社会全体のコスト削減と効率向上の追求にあります。AI 革命は実際、最も反復的で非創造的な作業の一部を置き換えています。

クリエイティブなデザイナーはツールに取って代わられることはありません。より技術的なインテリア デザイナーの場合は、AI テクノロジを採用し、その基礎となる原理について詳しく学ぶことをお勧めします。素人ではインダストリ モデルのトレーニングや高品質のデータ セットのパッケージ化を行うことはできないからです。

また、コミュニケーションが得意なデザイナーは、実は自分自身の能力も高めることができます。もちろん、より多くの顧客をより適切に見つけたり、個人の IP やブランドを構築したりするために、これらのツールをどのように使用するかという考え方を変える必要があるかもしれません。

さまざまな業界でコスト削減や効率化が叫ばれていますが、現時点ではAIの活用によってコスト削減を実現することはそれほど難しいことではありません。しかし、AI ツールを使用して効率を向上させることができれば、これも長期的なテーマであり、そこから多くの新たな機会も生まれるでしょう。