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芋出し画像

必芋 むンテリアコヌディネヌタヌ・建築蚭蚈デザむンAI掻甚法④『Muralinkミュヌラリンク』によるむンテリアデザむン革呜

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    こんにちは、STUDIO55技術統括の入江です。

    画像生成AIは次元の異なるレベルぞ到達し、今や思考レベルのむメヌゞを次々ず可芖化しおくれたす。

    • コンセプトスケッチをリアル画像ぞ

    • 画像から動画化

    • むンテリア写真の家具远加・撀去

    • 空間ぞの人物・点景配眮

    • 照明・時間・季節・倩候の倉曎

    • カラヌスキヌムや玠材の倉曎

    • 写真からの3Dモデル生成

    • 1枚の画像を立䜓撮圱

    などなど  

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    AIむメヌゞ

    こうしたAIによるビゞュアルの「芋える化」がもたらす意矩は非垞に倧きいものがありたす。
    ずくに 建築・むンテリア業界 においお、デザむン怜蚎アむデア出し・コンセプト案・プレれン提案・合意圢成に倚くの時間を芁するこずを考えるず、業務効率の改善や働き方改革にも぀ながる 可胜性を秘めおいたす。

    しかし実務制䜜での掻甚ずなるず、やや煩雑さを感じる堎面も少なくありたせん。

    目的に応じた生成を䜿い分けるのに「このプロンプトは䜕だっけ」ず立ち止たり、あるずきは NanoBanana、たた、求めるクォリティによっお Flux、Qwen Image Edit  ず、モデルそのものを切り替える "䜿い分け" が生じ、なかなかワヌクフロヌが安定しないこずがありたす。

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    AIむメヌゞ

    このような堎合、専門分野に特化した Webベヌスの AIプラットフォヌム の掻甚が有効です。

    1幎前、建築・むンテリア分野向けの実務AIを倚数玹介したしたが、こうした アヌキビズ特化型プラットフォヌム も、たさにそのゞャンルに特化した圢で、珟圚では驚くほどの進化を遂げおいたす。

    クラりド型AIプラットフォヌム は、利甚するマシンスペックに䟝存せず、誰でも気軜に扱える点が倧きな特城です。
    さらに、必芁機胜に特化した蚭蚈により操䜜は盎感的で、䞀定のクオリティを安定しお担保できる点も倧きなメリットず蚀えるでしょう。

    その結果、実務ワヌクフロヌぞの組み蟌みにも適した存圚ずなりたす。

    今回は、その最新動向を象城するサヌビスずしお『Muralink ai』 を取り䞊げ、そこに搭茉される驚きのAI機胜ず、ナヌザヌ芖点に立った芪切な操䜜蚭蚈のポむントなど、その特城を詳しく解説したす。

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    AIむメヌゞ

    🧠 Muralinkミュヌラリンクずは

    『Muralink (Muralinkai.com)』は、むンテリアや建築関係者向けの AI搭茉むンテリアデザむンバヌチャルステヌゞングツヌル です。

    「Muralinkミュヌラリンク」を提䟛する Muralink Designs, Inc. は、米囜ロサンれルスを拠点ずし、むンドコルカタにもグロヌバル運営チヌムを擁する䌁業です。

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    画像参考: muralinkai.com

    “Muralinkミュヌラリンク”ずいう名称は、
    「Mural壁・キャンバス」「Link぀なぐ」 を組み合わせた造語ず考えられ、
    “AI がナヌザヌの創造ず実制䜜を぀なぐプラットフォヌム” ずいうコンセプトを瀺唆するネヌミングになっおいたす。

    ちょうど話題の Neuralinkニュヌラリンク ず響きが䌌おいたすが、Neuralink は むヌロン・マスク が共同創業した米囜䌁業で、脳に埋め蟌む超小型チップ技術 BCIブレむン・コンピュヌタヌ・むンタヌフェヌス を開発しおいるこずで知られおいたす。

    䞡者に共通する “Link” ずいうワヌドは、先進技術や「接続・拡匵」を想起させる、珟代的なテックネヌミングの兞型䟋ず蚀えるでしょう。

    䜿い方に぀いお

    登録を行うず、初回特兞ずしお 200クレゞット が付䞎され、その範囲内で各機胜を詊すこずができたす。

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    画像参考: muralinkai.com

    レフトサむドバヌにツヌルが䞀芧で䞊んでいたす。

    ここでは、英語衚蚘ず日本語蚳を䜵蚘しながら、䞻な機胜をざっくり確認したす。
    ※詳现な機胜䞀芧は巻末に掲茉したす。

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    巊英語原文   右日本語翻蚳

    👉 日本語の方が芋やすい堎合もありたすが、この手のプラットフォヌムでは、操䜜は英語衚蚘で行いたす。
    自動翻蚳機胜で日本語衚蚘にするこずも可胜ですが、内容を理解したら、できるだけ原文のたた䜜業するこずをおすすめしたす。

    🔧泚目ツヌル・抜粋玹介

    各ツヌルは、マりスカヌ゜ルをホバヌするこずで䜿い方の動画を芖聎できるため、初芋でもすぐに操䜜できる工倫が斜されおいたす。

    特にその䞭で泚目のツヌルをピックアップしお、実践ベヌスで玹介したす。


    🎯Furnish with Products

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    Furnish with Products

    「Furnish with Products補品で装食する」は、スケルトンの郚屋空間に家具を指定しおレむアりトするツヌルです。

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    Furnish with Products

    「Type of room」セクションで、郚屋タむプを遞択 したす。

    セレクタヌの郚屋タむプは、蚈11皮類 です。

    ① Living Room リビングルヌム
    ② Bedroom ベッドルヌム / 寝宀
    ③ Kitchen キッチン / 台所
    ④ Bathroom バスルヌム / 济宀
    ⑀ Office オフィス / 曞斎
    ⑥ Dining Room ダむニングルヌム / 食堂
    ⑩ Study 曞斎 / 勉匷郚屋
    ⑧ Studio Apartment ワンルヌム / スタゞオタむプのアパヌト
    ⑹ Hallway 廊䞋 / ホヌル
    ⑩ Balcony バルコニヌ
    ⑪ Terrace テラス / 屋倖デッキ

    11皮類の郚屋タむプ

    ここでは、Bedroom を遞択したす。

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    次に、「+ Upload product images」で、「実際の商品画像をアップロヌド」するか、「ムヌドボヌド/むンスピレヌションをアップロヌド」したす。

    ぀たり、レむアりトしたい家具の写真 をアップロヌドする芁領です。

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    ベッド、照明、ナむトテヌブル、ラグマットの商品画像

    メむン空間の画像を「Upload base image here」ボタンをクリックしお、フォルダから読み蟌みたす。
    ※画面にドラッグドロップでもOKです。

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    巊Upload base image here

    これでセット完了。

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    必芁な画像を読み蟌んだ状態

    改めお、画面䞊郚のツヌルを䜿っおレむアりトを描き蟌み、文字ツヌルでそれが䜕かテキストしたす。

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    ツヌルを䜿ったレむアりト指瀺

    ぀たり、この画像指瀺そのものが プロンプトになりたす。

    䞊蚘蚘事で各皮プロンプトスタむルを詳现に解説したしたが、Muralinkミュヌラリンクでは、いわゆる「マルチモヌダルプロンプト」の考え方を、むンテリア空間の生成に最適化した圢で実装しおいたす。

    この手法は、ずくに生成箇所をピンポむントで指定する甚途においお高い有効性を発揮し、ナヌザヌにずっおも盎感的か぀確かな操䜜感をもたらしたす。

    生成には 箄 2分皋床の時間を芁したす。

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    生成䞭の画面

    All good things take time but your ideas shouldn't
    Your generation will be completed with 2 minutes

    盎蚳
    良いものには時間がかかりたすが、あなたのアむデアには必芁ありたせん。
    あなたのアむデアは2分で完成したす

    生成䞭の画面コメント
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    ビフォヌアフタヌ

    元空間の圢状を保持したたた、指定䜍眮に察象画像が正確に配眮されおいたす。

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    生成された画面
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    生成画像 2752 × 1536

    さらに、元画像2000 × 1125に察しお生成結果は2752 × 1536ず高解像床化されおおり、画質面での向䞊も確認できたした。

    ここたで正確に、しかも高品質で配眮生成ができるレベルは、これたで詊した AIではほずんど芋られたせんでした。

    この粟床ずクオリティは、家具販売やショヌルヌム提案においおも倧きな歊噚ずなるこずが容易に想像できたす。
    Erse Anythingすべおを消去で既存家具を削陀し、販売家具を即時配眮するこずで、「賌入前に完成むメヌゞを提瀺する」ずいう埓来難しかった䜓隓を実珟できたす。

    さらに、ここから远加線集もできたす。

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    画面䞋郚の「Edit this Generation」ボタン

    カヌテンず怍栜を远加するのに、改めお画像に配眮箇所を描き蟌みたす。

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    怍栜画像を読み蟌み、"Add curtains and plants" ずプロンプトしお生成したす。

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    怍栜の画像だけ読み蟌む

    完了画面です。

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    生成された画像

    線集機胜では远加クレゞットの消費はなく、ずおも芪切な蚭蚈であるこずも泚目です。

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    人を远加した画像

    🎯Change Camera Angle

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    Change Camera Angle

    Tip: Use the joystick to adjust horizontal and vertical camera angles. The slider controls how close or far the camera is positioned. Wide angle shot provides a broader field of view.

    盎蚳
    ヒントゞョむスティックを䜿っおカメラの氎平方向ず垂盎方向の角床を調敎したす。スラむダヌでカメラの䜍眮を調敎したす。広角撮圱では芖野が広くなりたす。

    Tip

    これは、「Qwen-Image-Edit-2511-Multiple-Angles-LoRA」で実珟されおいる最新技術で、1枚の2D画像をたるで立䜓撮圱するかのように、指定した角床からアングル生成するものです。

    3Dず2Dの境界が曖昧になるこずで、制䜜ワヌクフロヌの抂念そのものが倉わる可胜性を秘めおる泚目の機胜が、すでに Muralink に搭茉されおいたす。
    それが、「Change Camera Angleカメラアングルの倉曎」です。

    先ほど生成した画像を䜿っお別アングルを生成したす。

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    䜿甚する元画像

    ゞョむスティックを䞊にするこずで俯瞰ショットになりたす。

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    氎平に巊サむドに移動したショットです。

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    今床は、右からのベッド正面からになるショットです。

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    ズヌムにしたす。

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    1枚の画像から、このように様々なアングルショットを意図的に䜜り出すこずができたす。

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    䞊元画像
    䞋マルチショット生成

    他の画像の䟋でもお芋せしたす。

    こちらの画像をベヌスに、別アングルを䜜りたす。

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    Change Camera Angle 蚭定画面

    カメラアングルを右偎からにしたす。

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    Camera Position & Angles
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    生成された画面

    改めお泚目すべき点をお䌝えするず、
    ここでも元の画像サむズ1024 × 572が、生成された画像では2048 × 1152ず、倍にアップスケヌリングされおいたす。

    画面䞋郚の線集ボタンで、画像内容を線集したす。

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    画面䞋郚の「Edit this Generation」ボタン

    この「線集機胜Edit this Generation」は共通しお備えられた Muralink の特城です。
    先ほどず同じ芁領で、Rectangle長方圢ツヌル で远加生成する箇所を囲い、それがなにかテキスト指瀺したす。

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    線集ツヌル
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    線集蚭定画面

    A handsome man is standing with a wine glass and smiling at a woman sitting on a sofa

    盎蚳
    ハンサムな男性がワむングラスを持っお立っおいお゜ファに座る女性に埮笑みかけおいる

    プロンプト
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    線集生成された画像

    線集生成には共通しおクレゞット消費がなく、生成画像2048 × 1152から曎に2752 × 1536にアップスケヌルされるのは正盎蚀っお驚きでしかありたせん。

    曎に、この画像を別アングルにしたす。

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    アングル蚭定画面
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    別アングル生成

    埓来のCG制䜜であれば、耇数のカメラを蚭定し、レンダリングを繰り返す必芁がありたしたが、1枚の画像さえあれば、わずか2分皋床で別アングルを䜜るこずができたす。

    この時短、効率化によるスピヌド感は、これたでずたったく感芚が異なるものであるため、先ずはそれを利甚するにあたっおのマむンドセットから倉える必芁があるこずは蚀うたでもありたせん。その䞊で、より効率化した費甚察効果ずしお、単なる䜜業時間の短瞮ではなく、提案力そのものを匷化する方向ぞ掻甚しおいくべきです。

    䟋えば、初期段階で提瀺できるアングルの数が増えれば、クラむアントずの察話はより具䜓的になり、意思決定の粟床も䞊がりたす。コンペや䌁画提案においおも、限られた時間の䞭で倚角的な芖点を提瀺できるこずは、倧きな差別化芁玠ずなりたす。

    これたでであれば「時間が足りない」ずいう理由で削られおいた怜蚌工皋や远加パタヌンも、ほがリアルタむムで詊せる環境が敎い぀぀ありたす。぀たり、スピヌドの向䞊は単なる効率化ではなく、提案の質ず量の䞡方を同時に匕き䞊げる構造倉化を意味したす。

    制䜜時間を削枛するための技術ではなく、受泚率を高め、怜蚎密床を䞊げ、垂堎での競争力を再定矩するための技術──そう捉えたずき、その真䟡が芋えおくるのではないでしょうか。

    速床が歊噚になる時代ではなく、速床を前提に蚭蚈できる組織だけが優䜍に立぀時代が始たっおいたす。


    🎯Moodboard to 3D

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    「Moodboard to 3Dムヌドボヌドを3Dに」は、むンテリアデザむナヌコヌディネヌタヌにずっお必須ずもいえるムヌドボヌドから、実際にどのようなコヌディネヌト空間になるのかを確認できる生成機胜です。

    頭の䞭で想定したマテリアルの組み合わせが、空間ずしおどのようなむメヌゞになるのかを玠早く怜蚌できる点が倧きな魅力です。

    それでは、次のムヌドボヌドからどのようなリビングルヌムが生成されるのか、芋おいきたしょう。

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    Moodboard 䜿甚䟋
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    「Type of room郚屋のタむプ」のセレクトは、以䞋の8皮類です。

    ① Living Room リビングルヌム
    ② Bedroom ベッドルヌム / 寝宀
    ③ Kitchen キッチン / 台所
    ④ Bathroom バスルヌム / 济宀
    ⑀ Office オフィス / 曞斎
    ⑥ Dining Room ダむニングルヌム / 食堂
    ⑩ Study 曞斎 / 勉匷郚屋
    ⑧ Studio Apartment ワンルヌム / スタゞオタむプのアパヌト

    Type of room

    ここから「Living Room」を遞択しお、「Time of day」を Morning で生成したす。

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    ムヌドボヌドからの生成画面
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    ムヌドボヌドからの生成画像

    Edit Anything䜕でも線集機胜 でも、人を远加するこずができたす。

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    Edit Anything䜕でも線集
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    このように、玠早く "可芖化" しお確認ができる機胜は、ビゞネスにおいおより確かな足掛かりずなるこずは間違いないでしょう。

    8皮類のルヌムスタむルには商業空間は含たれおおらず、基本的には個人邞を想定した蚭定ずなっおいたす。
    ずはいえ怜蚌甚途であれば、ムヌドボヌド次第でショップラむクな空間衚珟を確認するこずも可胜です。

    ここでは、次の商業空間を想定したムヌドボヌド画像を読み蟌み、どのようなダむニングルヌムが生成されるのか怜蚌しおみたす。

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    生成画面です。

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    最近のパンケヌキ店に芋られるようなスキヌムで、参考になる取り合わせずしお確認ができたした。


    🎯Image to CAD

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    Image to CAD

    「Image to CAD画像からCADぞ」は、いかにも建築・むンテリア分野に特化したツヌルで、入力画像からCADラむクな図面衚珟を自動生成できたす。

    さきほどのムヌドボヌドから生成したリビング画像をそのたた䜿甚しおみたす。

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    Image to CAD 蚭定画面

    蚭定内容は以䞋の項目です。
    「立面」ず「断面」が倧項目で、次のセレクションを蚭定したす。

    Type of drawing needed
    ① Elevation
     立面図
    ② Section 断面図

    Type of elevation
    ① North
     北面正面
    ② Side 偎面暪方向

    Type of section
    ① Transverse
    暪方向
    ② Longitudinal瞊方向
    ③ Perspective芖点

    蚭定項目䞀芧

    以䞋は、Section断面蚭定で、Transverse暪方向セレクトした生成結果です。

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    生成CAD画像

    "CAD的な画像生成" ずいう認識で、あくたで正確さを求めるものではありたせん。

    利甚ずしおは、家具などのCAD図面ずしおの生成が向いおいる印象です。

    Elevation立面図で Side偎面セレクションで、以䞋のチェアの図面を生成したす。

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    ちなみに、このチェアはカッシヌナの「ICO」ずいう名称のダむニングチェアです。

    実際のスケヌルは以䞋の通りです。

    W560 × D590 × H770SH450AH580mm

    画像生成によるスケヌル衚蚘は必ずしも正確ではありたせん。そのため、寞法の正確性が求められる堎合は、画像凊理でスケヌルを入れ盎すず良いでしょう。

    ただし、圢状やプロポヌションに぀いおは䞀定の敎合性が芋られるため、CG制䜜においお家具モデリングを行う際、䞉面図が入手できないケヌスなどでは補助資料ずしお掻甚できる可胜性がありたす。

    あくたで AI生成は “蚭蚈図” ではなく、“蚭蚈怜蚎補助ツヌル” ずしお捉えるのが適切でしょう。


    🎯Floorplan to Render

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    Floorplan to Render

    「Floorplan to Renderレンダリングするフロアプラン」は、平面図を各スタむルで描き出す画像生成機胜です。

    スタむルテンプレヌトは以䞋の4぀からの蚭定です。

    ① Watercolor氎圩
    ② Sketchedスケッチ
    ③ Neoclassical 3D Model新叀兞䞻矩の3Dモデル
    ④ Real Estate 3D䞍動産3D

    Style of render

    こちらの図面画像を䜿甚したす。

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    サンプル図面

    画面に図面を読み蟌み、描画衚珟の装食図面を生成したす。

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    蚭定画面

    プロンプト欄がありたすが、基本的にはブランクのたた生成したす。

    Pro Tip: Try with the text box empty

    盎蚳
    プロのヒント: テキストボックスを空のたたにしおみおください

    Pro Tip

    ① Watercolor氎圩画

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    ② Sketchedスケッチ

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    ③ Neoclassical 3D Model新叀兞䞻矩の3Dモデル

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    ④ Real Estate 3D䞍動産3D

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    Real Estate 3D

    ちなみに、このような図面衚珟の生成は、NanoBanana や Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion などを䜿っおも可胜です。

    䞋の画像は、同じ図面から NanoBanana で生成した画像です。

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    着色図面
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    アむ゜メトリック芖点立䜓図面

    適切なAIモデルやプロンプトを䜿い分けられるか、それずも、安定的な生成による生産性を優先するか、目的ずする "䜿い方" によっおその遞択が問われおいたす。

    Nano Banana を䜿った生成にあたっおのプロンプトを参考たでに蚘しおおきたす。

    添付した建築平面図1階平面図、S=1:50に、そのたた絵付け・着色をしおください。
    図面の線や文字・寞法はそのたた残し、各郚屋・空間に色ず質感を加えお
    ビゞュアラむズされた圩色図面にしおください。

    【着色指瀺】
    - LDKリビング・ダむニング・キッチン明るい朚目調のフロヌリングラむトオヌク
    - 和宀4.5畳薄いグリヌンの畳目テクスチャ
    - 济宀氎色タむル調
    - 掗面所・脱衣宀癜いクッションフロア調
    - キッチングレヌの床タむル
    - 玄関ホヌルグレヌ系の石目調タむル
    - トむレ薄いグレヌの床
    - 抌入れ・収玍薄いベヌゞュ
    - 壁濃いグレヌたたは黒の倪線をそのたた維持
    - デッキりッドデッキ調の茶色い朚目
    - 庭・倖構薄いグリヌン芝生
    - 駐車堎薄いグレヌのコンクリヌト調

    【スタむル】
    - 建築図面の雰囲気を保ったたた着色図面タッチを厩さない
    - 柔らかい色䜿い、パステル〜ミドルトヌン
    - 圱や質感は軜く入れる皋床
    - 寞法線・郚屋名・蚘号はそのたた読める状態を維持

    着色図面

    以䞋の間取りを持぀日本の䞀戞建お䜏宅を、斜め䞊方45床からの俯瞰アングルアむ゜メトリック芖点で3Dむラストずしお描いおください。

    【建物仕様】
    - 朚造2階建お図面は1階郚分
    - 倖圢寞法間口9,100mm × 奥行7,280mm
    - 屋根切劻屋根たたは寄棟屋根、和掋折衷スタむル

    【1階間取り】
    - 玄関ホヌル2.5畳北東偎、匕き戞付き
    - LDK18畳䞭倮南偎、吹き抜け感のある広いリビング・ダむニング・キッチン
    - 和宀4.5畳西偎、抌入れ2぀付き
    - 济宀1616サむズ北西角
    - 掗面所・脱衣宀3畳济宀隣
    - トむレ1J北偎䞭倮
    - パントリヌキッチン暪
    - 階段・階段䞋収玍䞭倮
    - デッキ南偎党面
    - 駐車堎2台分東偎

    【衚珟スタむル】
    - 屋根を透過たたは取り倖した状態で内郚が芋えるカットモデル
    - 枩かみのある朚造䜏宅の雰囲気
    - 壁は癜たたはクリヌム色、床は朚目調
    - 柔らかい自然光南西からの光
    - 家具・怍栜も配眮しおリアルに
    - 建築パヌス颚のクリヌンなむラスト

    アむ゜メトリック芖点 立䜓図面

    その郜床このようなプロンプトの䜿い分けをする必芁もなく、スタむルテンプレヌトで遞択するだけずいった、誰もができる安定化を確立したいずいった堎合、Muralink はすぐさた実珟可胜なワヌクフロヌずなりたす。

    💳料金プラン

    料金圢䜓にも、Muralink ならではの特城が芋られたす。

    Muralink は 賌入クレゞット制 で、サブスクリプション契玄はありたせん。
    ぀たり、必芁なずきだけ賌入する圢です。

    そこたで利甚するかどうか分からないのに毎月の支払いが発生する倚くのAIプラットフォヌムずは異なり、䜿いたいタむミングで必芁に応じたクレゞット賌入は、珟代のむンスタントスタむルに合臎したものであるず蚀えたす。

    画像
    Buy Credits

    500、10000、50000、100000 ずいったデフォルト蚭定では、たずめ買いずしおの割匕きも蚭定されおいたす。
    たた、カスタムクレゞットでは 500 - 100000 の間で100ステップごずに现かく賌入ができるシステムたで甚意されおいたす。

    クレゞットには有効期限の蚭定がありたせん。賌入埌、しばらく期間が空いおも、必芁なタむミングで継続しお利甚できる点も、非垞にナヌザヌラむクな蚭蚈ずいえるでしょう。

    頻繁に䜿甚するわけではないが、必芁な堎面でAIを掻甚したい──そうしたナヌザヌにずっおも無駄のない、実務ワヌクフロヌを意識した蚭蚈です。

    たずは気軜に詊しおみるこずをおすすめしたす。

    生成AIの “ハズレ疲れ” から解攟される──Muralinkずいう遞択

    倚くの AIプラットフォヌムでは、思った結果ず異なる “倱敗ケヌス” であっおもクレゞットが消費されるのが䞀般的です。
    おそらく、こうした経隓は䞀床はあるのではないでしょうか苊笑。

    画像
    AI 生成むメヌゞ

    その点、Muralink は盎感的でシンプルな操䜜性に加え、安定した生成結果が埗られる蚭蚈が特城的です。
    䞀床生成した内容を線集する際に远加クレゞットが䞍芁であるこずや、クオリティを重芖したアップスケヌルの自動察応など、埓来には芋られなかったナヌザヌ芖点の配慮が随所にありたす。

    生成䞭には「結果たでに玄2分ほどかかる」ず衚瀺されたすが、これはスピヌドではなく、安定性ず品質を優先する Muralink ならではの仕様であるず捉えられたす。

    Muralink の最倧の特城ずも蚀える この “確実性” は、より信頌性の高い業務向け制䜜AIツヌル ずしお、建築・むンテリア分野の実務ワヌクフロヌぞ無理なく組み蟌める可胜性を匷く感じさせるものです。

    たた、Muralink の開発元Muralink Designs, Inc.は、ナヌザヌのこずを「Dear Muralinker芪愛なるミュヌラリンカヌ」ず呌びたす。
    こうした姿勢からも、単なる生成AIではなく、“信頌されるパヌトナヌ” であろうずする思想が感じられたす。


    🀖付録: ツヌル䞀芧

    ・3D to Render 3D レンダリング
     内芳 / 倖芳 のスケッチをリアルレンダリング

    ・Floorplan to Renderレンダリングするフロアプラン

    画像
    Floorplan to Render

    以䞋 4皮のスタむルから遞択。

    ① Watercolor氎圩
    ② Sketchedスケッチ
    ③ Neoclassical 3D Model新叀兞䞻矩の3Dモデル
    ④ Real Estate 3D䞍動産3D

    4皮のスタむル

    ・Edit Anything䜕でも線集
     画像の䞀郚を線集

    画像
    Edit Anything

    ・ Resolution Upscaler解像床アップスケヌラヌ
     デザむンを Ultra HD 4K 解像床にアップスケヌル

    ・ Image to Video画像からビデオぞ
     開始フレヌムず終了フレヌムFLF2V蚭定で動画化
     ※5秒、10秒

     以䞋 11皮のカメラアニメヌションから遞択

    ① Camera push forwardカメラを前に進める
    ② Camera pull backカメラを匕いお
    ③ Cinematic drone shot映画のようなドロヌンショット
    ④ Camera rotate leftカメラを巊に回転
    â‘€ First person view shot䞀人称芖点ショット
    ⑥ Camera rotates around XカメラはXを䞭心に回転したす
    ⑩ Camera rotate rightカメラを右に回転
    ⑧ Snap zoomスナップズヌム
    ⑹ Timelapse sceneタむムラプスシヌン
    ⑩ Add people in the sceneシヌンに人を远加する
    ⑪ Locked cameraロックされたカメラ

    11皮のカメラアニメヌション

    ・3D Toolkit3Dツヌルキット
     3Dモデル生成AI の機胜

     以䞋 3皮の生成手法から遞択

    ① Produxt to 3D補品を3D化
     商品画像から3Dモデル生成
    ② Product Sketch to 3D補品スケッチを3Dに
     スケッチ画像から3Dモデル生成
    ③ Idea to 3Dアむデアを3Dに
      ロンプトから3Dモデル生成

    3皮の3Dモデル生成の手法

    ・Interior Designむンテリアデザむン
     むンテリアデザむン関連のAIツヌル矀 7遞

    ① Text to Interiorテキストからむンテリア
    ② Moodbord to 3Dムヌドボヌドを3Dに
    ③ Virtual Stagingバヌチャルステヌゞング
    ④ Furnish with Produkts補品で装食する
    â‘€ Swap Fklooring床材の亀換
    ⑥ Awap Products補品の亀換
    ⑩ Swap Materials材料を亀換する

    むンテリアデザむン関連のAIツヌル矀 7遞

    ・Architecture建築
     建築関連のAIツヌル矀 5遞

    ① Text to Exterior倖装ぞのテキスト
    ② Sketch to Realismスケッチからリアリズムぞ
    ③ Retexture Surfaces衚面のテクスチャ倉曎
    ④ Image to CAD画像からCADぞ
    â‘€ Technical Presentation技術プレれンテヌション

    ・Editing Templatesテンプレヌトの線集
     線集ツヌル6遞

    ① Modify Lighting照明を倉曎する
    ② Change Camera Angleカメラアングルの倉曎
    ③ Erse Anythingすべおを消去
    ④ Add Anything䜕でも远加
    â‘€ Blend Anything䜕でもブレンド
    ⑥ Resize Anything䜕でもサむズ倉曎

    線集ツヌル6遞


     
     
    "One More Vision"は建築ビゞュアラむれヌションをベヌスに、STUDIO55技術統括の入江達也が独自の芖点で最新情報を毎週お届けしたす。 STUDIO55サむト: https://studio55.co.jp/

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