รีวิวสด | ปรับโฉมเวิร์กโฟลว์การออกแบบตกแต่งภายในด้วย AI!

การใช้งาน AIGC กำลังเปลี่ยนแปลงงานและชีวิตของเราอย่างมาก และการออกแบบภายในก็ได้รับผลกระทบอย่างลึกซึ้งเช่นกัน ด้วยเทคโนโลยี AI ที่เป็นนวัตกรรม เราสามารถจินตนาการใหม่และออกแบบพื้นที่ภายในของเราอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน เปิดความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับประสบการณ์การใช้ชีวิต

ใน Unbounded Talk ฉบับนี้ Jason ผู้จัดการ "Designer's Toolbox" ผู้สร้าง AIGC นักออกแบบอัลกอริทึม และนักออกแบบสถาปัตยกรรม ได้รับเชิญให้แสดงให้เราเห็นถึงการประยุกต์ใช้และความลึกลับของ AI ในด้านการออกแบบตกแต่งภายใน!

ต่อไปนี้เป็นเนื้อหาที่น่าตื่นเต้นที่แบ่งปันในสาขานี้ -

ประเด็นสำคัญ - สรุป

การออกแบบภายในที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI สถานะในอุดมคติคือ AI สามารถช่วยนักออกแบบให้เสร็จสิ้นกระบวนการออกแบบได้ตั้งแต่ 0 ถึง 1 ตัวอย่างเช่น ไดอะแกรมเค้าโครงผนังอย่างง่ายสามารถสร้างไดอะแกรมสามมิติโดยตรงพร้อมข้อมูลต่างๆ เช่น การก่อสร้างและการตกแต่งบ้านสำหรับนักออกแบบผ่านเครื่องมือ AI เพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูล

แต่การนำไปปฏิบัติจริงจะมีความซับซ้อนมากขึ้น ยกตัวอย่างเทอร์มินัลอินพุตในระยะแรก นอกเหนือจากรูปแบบผนังพื้นฐานและเค้าโครงพื้นที่แล้ว ยังมีสิ่งต่างๆ เช่น ความชอบของเจ้าของ งบประมาณโครงการ และแม้แต่การปูพื้นดินโดยเฉพาะ วัสดุตกแต่งที่แข็ง ตัวเลือกการตกแต่งที่นุ่มนวล ฯลฯ .ซึ่งแต่ละชนิดจะมีความแตกต่างกันของชนิดของเอาท์พุต จะรวมเครื่องมือ AI เหล่านี้เข้ากับอินพุตและเอาต์พุตได้ดีขึ้นได้อย่างไร

ตามระดับเทคนิคการออกแบบตกแต่งภายในสามารถแบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอน:

**1. ขั้นตอนการให้คำปรึกษา: **เป็นขั้นตอนที่การว่าจ้างและการดำเนินการตามแผนยังไม่เสร็จสิ้น การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT จะดีมาก

2. การออกแบบเชิงแนวคิด: ลูกค้าหวังว่าจะได้เห็นโซลูชันที่ปรับแต่งตามความต้องการส่วนบุคคลให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในขั้นตอนนี้ ใช้เครื่องมือวาดภาพ AI เช่น Stable Diffusion เพื่อช่วยนักออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้สูงสุด

3. การสร้างแบบจำลองตามแนวคิด: สำหรับการแปลงจากรูปภาพเป็นแบบจำลอง 3 มิติ โดยอิงจากฉากที่เป็นเอกลักษณ์ของการออกแบบตกแต่งภายใน แบบจำลอง 3 มิติสามารถสร้างได้ผ่านการสเก็ตช์เครื่องบินธรรมดาหรือการวาดเค้าโครง แต่ AI ยังไม่เกิดขึ้นจริง โซลูชั่นสำหรับการสร้างแบบจำลองที่ดี

4. การออกแบบที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น: เครื่องมือ AI กระแสหลักในปัจจุบันไม่สามารถช่วยเหลือนักออกแบบได้เป็นอย่างดี และสามารถเลือกโมเดล CAD หรือ BIM แบบดั้งเดิมได้

ทีมงาน Jason พยายามสร้างเครื่องมือเล็กๆ หลายๆ ชิ้น โดยเน้นที่ระยะเริ่มต้นของการให้คำปรึกษาด้านการออกแบบ การออกแบบแนวคิด และแบบจำลองแนวคิด และได้พยายามในระยะหลังของการพัฒนาการออกแบบ

ในขั้นตอนการให้คำปรึกษา สำหรับบริษัทออกแบบ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ ChatGPT นำเสนอนั้นมีลักษณะทั่วไปที่ชัดเจน แต่เมื่อนำไปใช้ในระดับแอปพลิเคชัน องค์กรต่างๆ จะมีฐานข้อมูลของตนเองและข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง ซึ่งสามารถจัดเป็นไลบรารีเวกเตอร์ได้ และในขณะเดียวกันก็ร่วมมือกับตัวแทน AI เพื่อสร้างการตลาดภายในหรือแพลตฟอร์มการดึงข้อมูลสำหรับองค์กร

นักออกแบบยังสามารถใช้เครื่องมือขนาดเล็กดังกล่าวเพื่อจัดระเบียบทรัพยากรของตนเองได้ดีขึ้น แปลงเป็นฐานความรู้เวกเตอร์ จากนั้นใช้ AI ซึ่งเป็นวิธีการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อปรับปรุงต้นทุนเวลาของขั้นตอนการดึงข้อมูล

Jason แบ่งปันเส้นทางเทคโนโลยีแอปพลิเคชันบางส่วนตามส่วนขยายของโมเดลภาษาขนาดใหญ่: วิศวกรรมคำด่วน, ฐานความรู้ระดับองค์กร, ตัวแทน AI, การปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่อย่างละเอียด และอีกสี่ด้าน:

**(1) โครงการพร้อมท์: **ต้นทุนการก่อสร้างค่อนข้างต่ำ ขึ้นอยู่กับโมเดลขนาดใหญ่ สามารถจำกัดโมเดลนี้ได้โดยการป้อนคำพร้อมท์ เพื่อให้โมเดลนี้สามารถใช้เป็นเครื่องมือออกแบบเสริมเพื่อช่วยนักออกแบบทำงานบางอย่างให้เสร็จสมบูรณ์ได้ แต่ปัจจุบันอาจจะเหมาะกับสถานการณ์ที่มีความเข้มงวดน้อยกว่าและแตกต่างกว่า เช่น การเขียนนิยาย หรือการวิเคราะห์ง่ายๆ

(2) ฐานความรู้ระดับองค์กร: ค่าใช้จ่ายจะสูงขึ้นเล็กน้อย และจำเป็นต้องมีทีมงาน R&D มืออาชีพ จำเป็นต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกับโครงสร้างความรู้ภายในขององค์กร และสามารถแปลงให้เป็นฐานความรู้เวกเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อการเรียกค้นที่ง่ายดาย เหมาะมากสำหรับสถานการณ์การประยุกต์ใช้ในการขาย

(3) ตัวแทน AI: ความเข้าใจง่ายๆ คือตัวแทน หรือตัวแทน แต่ละตัวแทนจะทำสิ่งหนึ่งที่เขาทำได้ดี ด้วยกฎและข้อจำกัดที่ตั้งไว้ เอเจนต์ต่างๆ เหล่านี้สามารถนำมารวมกันเพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ที่สมบูรณ์ได้ เมื่อเปรียบเทียบกับสองแบบแรก จำเป็นต้องมีบุคลากรด้าน R&D ที่เข้าใจสถานการณ์ทางธุรกิจเป็นอย่างดี

(4) การปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่อย่างละเอียด: ทิศทางที่มีต้นทุนสูงสุดและต้นทุนด้านการประมวลผลถือเป็นส่วนสำคัญ สำหรับบริษัทที่ไม่ได้อยู่ในทิศทางของ AI หรืออินเทอร์เน็ต ไม่เหมาะสำหรับการปรับแต่งในทิศทางนี้ และคุณสามารถพิจารณาร่วมมือกับบริษัทที่เกี่ยวข้องได้

อาชีพนักออกแบบมีจุดที่ยุ่งยาก - มีคุณสมบัติและข้อมูลจำนวนมากที่ต้องจดจำ

เมื่อเผชิญกับสถานการณ์นี้ นักออกแบบสามารถใช้ AI เพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่สามารถใช้งานได้บนเว็บหรือแม้แต่บนโทรศัพท์มือถือ และป้อนข้อมูลการออกแบบที่สะสมภายในบริษัทหรือส่วนตัว เช่น "ร้านอาหารที่ใช้กันทั่วไปมีขนาดเท่าไร" และอื่น ๆ โมเดล AI สามารถรวมอินพุต ฐานความรู้ เพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำมาก สำหรับข้อกำหนดการออกแบบบางอย่าง AI ยังสามารถแจ้งเตือนนักออกแบบได้แม่นยำยิ่งขึ้นอีกด้วย

เนื่องจากโมเดลขนาดใหญ่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่เคยให้ข้อมูลมาก่อนหน้านี้ จุดแข็งของโมเดลจึงอยู่ที่ลักษณะทั่วไป แต่สำหรับเอกสารภายในบริษัท เอกสารที่ยังไม่ได้เผยแพร่ทางอินเทอร์เน็ต โมเดล AI เหล่านี้ไม่สามารถปรึกษาได้อย่างถูกต้อง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้ฐานความรู้เฉพาะขององค์กรหรือบุคคลในการฝึกอบรมตามโมเดลขนาดใหญ่เหล่านี้ เพื่อนำสถานการณ์การดึงข้อมูลไปใช้ในสถานการณ์ต่างๆ

นี่เป็นการขยายสถานการณ์การใช้งานใหม่ ตัวแทน AI ซึ่งมีแนวโน้มที่ดีอย่างมาก

ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์อีคอมเมิร์ซ สามารถรับรู้การสนทนาถาม-ตอบกับลูกค้าในรูปแบบของการขาย และยังสามารถค้นหาผ่านเครื่องมือต่างๆ ในเบื้องหลังเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ดึงข้อมูล ช่วยในการสร้างแผนผังชั้น รูปภาพ และแม้กระทั่งการเรนเดอร์โมเดล

ในความเป็นจริง การสร้างแผนผังชั้น การสร้างรูปภาพ และการสร้างแบบจำลองการเรนเดอร์คือเอเจนต์ AI ที่แตกต่างกันสามแบบ และแต่ละเวิร์กโฟลว์มีหน้าที่รับผิดชอบงานที่แตกต่างกัน

ตามแบบจำลองขนาดใหญ่และการแยกแยะสถานการณ์ทางธุรกิจในอุตสาหกรรมโดยมืออาชีพตามองค์กรและผู้ปฏิบัติงาน ตัวแทน AI เหล่านี้สามารถบูรณาการและรวมเข้ากับระบบที่มีประสิทธิภาพได้

ผู้ใช้สามารถป้อนข้อมูลที่แตกต่างกันผ่านอินเทอร์เฟซนี้ และให้ AI แนะนำรูปแบบและการผสมผสานเฟอร์นิเจอร์ที่แตกต่างกัน เป็นต้น แม้กระทั่งชุดเฟอร์นิเจอร์ที่ AI มอบให้ก็สามารถตั้งค่าและเลือกได้จากไลบรารีผลิตภัณฑ์อินพุต เพื่อช่วยให้ผู้ใช้หรือองค์กรสามารถรวมธุรกิจของตนเองเข้ากับสถานการณ์เชิงลึกของ AI ได้อย่างแท้จริง

กลับมาที่ฉากการออกแบบตกแต่งภายใน นักออกแบบจะกำหนดสไตล์การออกแบบก่อน เนื่องจากสไตล์นั้นมีความหลากหลายมากและความต้องการของผู้ใช้มักจะเปลี่ยนแปลง ในขณะเดียวกันสไตล์ก็จะส่งผลต่อองค์ประกอบสีโดยรวมของการตกแต่งภายในการเลือกเฟอร์นิเจอร์และการตกแต่งที่นุ่มนวล ฯลฯ หากผู้ออกแบบไม่อนุญาตให้ผู้ใช้กำหนดสไตล์ได้ในช่วงแรก ภาระงานที่ตามมาจะหนักมาก

ดังนั้นในการออกแบบในอุตสาหกรรมปัจจุบันจะต้องกำหนดระนาบก่อนแล้วจึงกำหนดรูปแบบซึ่งมีรายละเอียดมากขึ้น ดังนั้นจึงฝึกสไตล์ต่างๆ ก่อนเพื่อสร้างโมเดล AI เมื่อผู้ใช้นำแผนผังชั้นมา ผู้ออกแบบจะใช้เครื่องมือ AI Assisted Rendering เพื่อสร้างและสลับสไตล์อย่างรวดเร็ว

เครื่องมือนี้จะช่วยให้ลูกค้าได้รับผลตอบรับและประสบการณ์อย่างรวดเร็วในช่วงเริ่มต้น เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานขององค์กรและผู้ปฏิบัติงาน และในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และช่วยให้บริษัทได้ธุรกิจ

นอกจากนี้ วงการอีคอมเมิร์ซยังมีความต้องการในการประชาสัมพันธ์เฟอร์นิเจอร์หรือของตกแต่ง หรือความต้องการรูปภาพอ้างอิงสำหรับลูกค้าหรือนักออกแบบ

ในสถานการณ์สมมตินี้ รูปภาพที่สร้างขึ้นอย่างรวดเร็วโดยใช้ SD ยังคงต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมก่อนจึงจะสามารถใช้งานได้ สามารถใช้ร่วมกับโทนสีของผลิตภัณฑ์ หรือแม้แต่ปรับเปลี่ยนตามลูกค้าเป้าหมายผลิตภัณฑ์ เพื่อสร้างโมเดล AI ที่ปรับแต่งให้ตรงกับสถานการณ์และความต้องการทางธุรกิจที่แตกต่างกัน

นอกเหนือจากการให้ความช่วยเหลือในการเรนเดอร์แนวคิดแล้ว AI ยังสามารถ ช่วยเหลือการสร้างแบบจำลอง ได้อีกด้วย ณ จุดนี้ การออกแบบต้องการให้ข้อมูลถูกต้องและเป็นไปได้ และห่วงโซ่อุปทานจำนวนมากจะมีส่วนร่วม

ก่อนอื่น ออกแบบแบบจำลองหลายรูปแบบ ซึ่งสามารถเข้าใจได้ง่ายว่าเป็นแบบจำลองที่สามารถสร้างผ่านข้อความหรือเสียง หรือแบบจำลองที่สามารถสร้างผ่านรูปภาพ รูปภาพ วิดีโอ ฯลฯ ในทางกลับกัน โมเดลนี้สามารถอนุมานข้อมูลรูปแบบต่างๆ เหล่านี้ได้

การสร้างภาพ AI เป็นกระบวนการตั้งแต่เริ่มต้น ตัวอย่างเช่น การใช้แนวคิดการออกแบบกระถางดอกไม้รูปตัว V หลายใบ โดยใช้อัลกอริธึมโอเพ่นซอร์ส คุณสามารถสร้างแบบจำลองคร่าวๆ ที่แตกต่างกันได้ในระยะแรก รูปร่างของมันค่อนข้างแม่นยำและสามารถสะท้อนภาพได้ โครงสร้างวัตถุ ในเวลาเดียวกัน ด้วยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมแบบดั้งเดิมอื่นๆ โมเดลที่ค่อนข้างคร่าวๆ นี้สามารถแปลงเป็น 3D mesh ที่สามารถแก้ไขได้อีกครั้ง หรือแม้แต่ retopology

ด้วยวิธีนี้ ผู้ออกแบบสามารถสร้างการออกแบบแนวคิด AI หลายแบบได้ภายใน 10 วินาที จากนั้นใช้เครื่องมือขนาดเล็กนี้เพื่อแปลงเป็นสิ่งที่สามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็วภายใน 30 วินาที ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาได้มากในการเริ่มการสร้างแบบจำลองจาก 0 ปรับปรุงการทำงานของนักออกแบบ ประสิทธิภาพ.

แล้ว AI จะทำอะไรได้บ้างในแง่ของความลึกของแผนที่?

บางทีเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สในปัจจุบันอาจไม่สามารถผสมผสานกับการออกแบบตกแต่งภายในในภายหลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะเทคโนโลยีการวาดภาพที่ AI เก่งในปัจจุบันยังคงใช้พื้นที่ 2 มิติ ฉากการออกแบบจริงมีข้อกำหนดที่สูงมากในด้านขนาดและความแม่นยำของพื้นที่โดยรวม รวมถึงรายละเอียดอีกมากมาย

"ผมเชื่อว่าด้วยความสมบูรณ์ของโมเดล 3 มิติขนาดใหญ่และหลายรูปแบบ ประสิทธิภาพนี้จะค่อยๆ ถูกสร้างขึ้น และจะมีความเป็นผู้ใหญ่มากขึ้นเรื่อยๆ" Jason กล่าวว่าในปัจจุบัน ยังคงจำเป็นต้องผสมผสานกับเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมเพื่อช่วย เมื่อเสร็จสิ้นการวาดภาพให้ลึกขึ้น

สถานการณ์การใช้งานแรกค่อนข้างคล้ายกับสถานการณ์การตลาด AI ที่แสดงในตอนต้น รวมตามวัสดุและผลิตภัณฑ์เฟอร์นิเจอร์ภายในของบริษัท เช่น AI สามารถใช้สร้างภาพต้นทุนได้แต่จะมีลิงค์สินค้าที่เกี่ยวข้องในภาพนี้ถือได้ว่าเป็นการใช้ภาพ AI เพื่อแปลงข้อมูลที่อยู่ในภาพให้เป็นข้อมูลผลิตภัณฑ์

ฉากที่ 2 เป็นเรื่องเกี่ยวกับ การเคลื่อนย้ายวัสดุ การออกแบบตกแต่งภายในสามารถเข้าใจได้ง่ายว่าประกอบด้วยชั้นภาพ ชั้นเรขาคณิต และแม้แต่ชั้นปลีกย่อยอื่นๆ ข้อดีของ AI คือสามารถสร้างพื้นที่โดยรวมพร้อมความรู้สึกของบรรยากาศได้อย่างรวดเร็ว แม้ว่าแสงและเงาประเภทนี้อาจไม่ถูกต้อง แต่ก็ยังช่วยให้เราค้นหาโทนสีและองค์ประกอบของพื้นที่ได้อย่างรวดเร็ว

หากข้อมูลที่อยู่ในรูปภาพที่สร้างโดย AI สามารถแยกและแปลงเป็นแบบจำลองของเราได้ ก็จะสามารถเร่งกระบวนการสร้างแบบจำลองของนักออกแบบได้เร็วขึ้น

ถามตอบ - รีวิว

รุยยะ: คุณคิดว่าสนามแรกที่ AI จะเข้ามาทำงานออกแบบตกแต่งภายในคืออะไร? เป็นการออกแบบการเรนเดอร์โฆษณาหรืออย่างอื่น

เจสัน: จะต้องเป็นความคิดสร้างสรรค์ในการออกแบบ และมีความเข้มข้นมากขึ้นในช่วงแรกๆ ตอนนี้เรากำลังพูดถึงการลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพซึ่งเป็นเรื่องที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพศักยภาพขององค์กรได้ในระดับหนึ่ง ไม่ว่าจะอิงจากการตลาดออนไลน์หรือการวาดแบบรวดเร็วบน SD ก็สามารถยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าได้ ยังมีโอกาสดึงดูดลูกค้าได้มากขึ้นอีกด้วย

แต่การเรนเดอร์อาจไม่กลายเป็นกระแสหลักในอนาคต เนื่องจากภาพ AI หรือ SD มีความคลาดเคลื่อนในแง่ของแสงและเงาภายในอาคาร จากการเบี่ยงเบนเหล่านี้ ผลการลงจอดจะมีความเบี่ยงเบนมากขึ้น

**Ruiya: คุณเคยคิดที่จะสร้างเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้ C-end สร้างภาพวาดการออกแบบของตนเองด้วยวิธีที่ง่ายมากหรือไม่? **

เจสัน: จริงๆ แล้วการผลิตผลิตภัณฑ์ดังกล่าวค่อนข้างยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีบริษัทในอุตสาหกรรมที่สั่งสมมาหลายปี เช่น Kujiale และ Sanweijia พวกเขาใช้เทคโนโลยี AI เพื่อให้ง่ายต่อการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นในด้านนี้ ผมคิดว่าทีมเล็กๆแทบจะไม่มีโอกาสในเรื่องนี้เลย

แต่เมื่อเป็นเช่นนี้ผลิตภัณฑ์ดังกล่าวในอนาคตจะง่ายขึ้นและง่ายขึ้นอย่างแน่นอนและบทบาทของนักออกแบบในขั้นตอนการออกแบบแนวคิดจะลดลงอย่างมาก ฉันคิดว่าค่านิยมหลักของนักออกแบบอาจต้องได้รับการถ่ายทอดในอนาคต . เป็นข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีนำแผนผังแนวคิดไปใช้ให้ดีขึ้นซึ่งเจ้าของชอบ

**Ruiya: จากข้อสังเกตของคุณในปัจจุบัน มีตัวอย่างการออกแบบโดยใช้ AI ที่ได้นำไปใช้หรือไม่ **

เจสัน: ถ้ามันสมบูรณ์ตั้งแต่คอนเซ็ปต์ไปจนถึงเสร็จสมบูรณ์ ฉันยังไม่เคยเห็นอันนี้เลย แต่หากเป็นการเรนเดอร์แนวคิดโดยใช้ AI เจ้าของสามารถกำหนดสไตล์ผ่านการวาดแนวคิดและแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้

**Ruiya: คุณคิดว่า AI จะได้รับผลกระทบอย่างง่ายดายจากอคติของชุดการฝึกอบรมเมื่อทำการออกแบบที่มีตัวช่วย ซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์การออกแบบขาดความหลากหลายหรือไม่ **

เจสัน: จะต้องมีสถานการณ์เช่นนี้ แม้ว่าเราจะเพิ่มโมเดลการฝึกอบรมชุดข้อมูลของเราเองโดยใช้โมเดลขนาดใหญ่ แต่แผนที่ฝึกฝนเหล่านี้เองก็อาจเป็นแผนที่ที่สามารถพบได้บนอินเทอร์เน็ต และนักเล่นแร่แปรธาตุคนอื่นๆ ก็สามารถค้นหาได้เช่นกัน

อย่างไรก็ตาม ปัญหาของการทำให้เป็นเนื้อเดียวกันอาจได้รับผลกระทบจากแนวโน้มหรือปัจจัยแนวโน้มจากมุมมองของการออกแบบ ภายใต้แนวโน้มบางอย่าง เนื้อหารูปภาพบนอินเทอร์เน็ตทั้งหมดอาจมีอคติต่อสไตล์นี้

**Ruiya: นักออกแบบจะสามารถควบคุมและปรับผลลัพธ์สุดท้ายระหว่างการเรนเดอร์ AI ได้อย่างไร **

เจสัน: สำหรับนักออกแบบ การควบคุมผลลัพธ์ไม่ใช่เรื่องยากสำหรับคุณ ฉันคิดว่าความยากลำบากอยู่ที่ว่าแผนที่ผู้ออกแบบคิดว่าจะสามารถตอบสนองความต้องการของเจ้าของได้หรือไม่

**Rui Ya: คุณคิดว่า AI จะเปลี่ยนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับสุนทรียภาพในการออกแบบหรือไม่ **

เจสัน: แน่นอน ด้วยความนิยมของเครื่องมือ AI สุนทรียศาสตร์ของทุกคนจะถูกยกระดับขึ้นไปอีกระดับหนึ่ง ดังนั้นภายใต้กระแสนี้นักออกแบบจึงต้องปรับปรุงสุนทรียภาพของตนเอง ในขณะเดียวกันก็จะเพิ่มความต้องการด้านนวัตกรรมของนักออกแบบด้วย แหล่งที่มาของนวัตกรรมประการหนึ่งคือทุกคนจำเป็นต้องเปลี่ยนวิธีการค้นหารูปภาพอ้างอิงแบบดั้งเดิมในการออกแบบ ดังนั้นผมคิดว่านักออกแบบในอนาคตหรือผู้ที่อยากเป็นนักออกแบบระดับไฮเอนด์จะต้องเปลี่ยนวิธีนี้

**รุยยะ: จากการทำซ้ำชุดการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง คุณคิดว่าในอนาคต AI จะมีความสามารถในการรับรู้และคาดการณ์ความต้องการและแนวโน้มในอนาคตของผู้ใช้หรือไม่ **

เจสัน: ใช่ สิ่งที่ AI ทำได้ดีคือการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อสรุปและแม้แต่คาดการณ์บางอย่าง

**Ruiya: จนถึงขณะนี้ ยังมีนักออกแบบตกแต่งภายในแบบดั้งเดิมจำนวนมากที่กังวลว่า AI จะมาแทนที่งานของพวกเขา ในสถานการณ์เช่นนี้ คุณจะโต้แย้งพวกเขาอย่างไรว่านักออกแบบไม่สามารถถูกแทนที่ได้ในแง่ของความคิดสร้างสรรค์และสัมผัสของมนุษย์ **

เจสัน: ปัญหาของ AI ที่เข้ามาแทนที่นักออกแบบแบบดั้งเดิมนั้นแท้จริงแล้วคือการแสวงหาการลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในสังคมเศรษฐกิจทั้งหมด จริงๆ แล้วการปฏิวัติของ AI กำลังเข้ามาแทนที่งานที่ซ้ำซากและไม่สร้างสรรค์ที่สุด

นักออกแบบเชิงสร้างสรรค์ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วยเครื่องมือได้ หากคุณเป็นนักออกแบบตกแต่งภายในที่มีเทคนิคมากกว่า ขอแนะนำให้ใช้เทคโนโลยี AI และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักการพื้นฐานของเทคโนโลยีดังกล่าว เนื่องจากไม่มีคนธรรมดาคนใดที่สามารถฝึกอบรมโมเดลอุตสาหกรรมหรือบรรจุชุดข้อมูลคุณภาพสูงได้

นอกจากนี้ นักออกแบบที่เก่งด้านการสื่อสารสามารถเสริมสร้างความสามารถของตนเองได้อย่างแท้จริง แน่นอน คุณอาจต้องเปลี่ยนความคิด นั่นคือ วิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อช่วยให้คุณค้นหาลูกค้าได้มากขึ้น หรือสร้าง IP หรือแบรนด์ส่วนตัวของคุณ

อุตสาหกรรมต่างๆ กำลังพูดถึงการลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ ปัจจุบัน การลดต้นทุนด้วยความช่วยเหลือของ AI ไม่ใช่เรื่องยาก แต่หากใช้เครื่องมือ AI เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ก็เป็นอีกหนึ่งหัวข้อระยะยาว และโอกาสใหม่ ๆ มากมายก็จะเกิดขึ้นจากสิ่งนี้เช่นกัน