用AIGC實現家裝設計？“所見即所得”仍是一道待跨越的難關
作者：小編 發布時間：2024-02-11 06:43:00 瀏覽：次
用AIGC實現家裝設計？“所見即所得”仍是一道待跨越的難關在AIGC網站上傳居室圖片，然后選定特定區域，確定好風格、形狀、家具等關鍵詞，最后按下確定鍵，一張室內裝飾效果圖便赫然出現在眼前。在此之前，一名家裝設計師制作一張效果圖，需經過建模、渲染、做后期、修改完成等步驟，一套流程走下來需要花費2-3天時間。而現在整個過程被縮短到一分鐘內。
當前，AIGC（Artificial Inteligence Generated Content，即人工智能生產的內容）在各個行業的應用逐漸加深，家裝行業同樣不例外。隨著這類智能軟件、平臺的出現，家裝設計壁壘隨之打破，消費者甚至可以自行通過軟件進行室內效果設計。不過，這些由AI設計出來的方案能否順利落地、實現“所見即所得”仍是現實中一道待跨越的難關。
近期，國內不少企業都在AIGC賽道進行新布局，如酷家樂、三維家、東易日盛、尚品宅配等，相關動作包括不限于推出AIGC家裝工具、成立研發實驗室、發布合作戰略。在這些企業之外，檢索社交平臺輸入“家裝設計”“AIGC”等關鍵詞，同樣可以看到大量由AIGC設計的家裝效果圖。部分家居博主還分享了如何運用軟件，從而低成本甚至免費獲得家裝設計方案的帖子。
而在此之前，消費者更熟悉的一幕是，由設計師通過專業的2D設計軟件生成室內平面效果圖，然后根據戶型參數再生成出3D效果。門店銷售人員展示板材、家具等家裝元素時，也是拿著這些由終端軟件生成圖例范本對接客戶需求。
部分行業人士認為，AIGC帶給家居行業的可能性和升級轉變，很大程度表現在以下這些方面：企業利用AIGC可生成上千種裝飾示例圖，大量減少配圖等重復性工作；這類軟件在分析用戶的喜好、風格和需求的基礎上，能根據信息快速生成最佳的設計方案，既能提高整體流程效率，還能減少傳統人工設計過程中溝通和修改的時間和成本；可以利用軟件在線D空間實現場景化購物，用戶不再需要實地走樣本間便能確定需求；即使是不熟悉家裝，用戶也能通過海量數據自行規劃居室設計等。
對此，不少消費者持贊同的觀點。消費者小曼（化名）表示博魚boyu體育官方網站，裝修的時候遇到的第一個問題，就是不知道選擇什么樣的裝修風格。這類生成式AI應用通過風格和室內格局的提前預設，利用人工智能自帶的高效率、高出圖率、低價格的屬性和優勢，讓自己在裝修風格的確立上大大降低了試錯的成本。
不過，行業內對于這類家居設計軟件的出現，并非都是擁抱支持的態度。有觀點認為，在大部分家居品牌多年對外宣傳的“免費設計”口號下，AIGC的出現，間接加劇行業內外對設計費收費的不認可，項目的造價會更加低。
目前，市面上設計收費形式大致可以分為幾種類型，一是家居品牌提供的營銷級免費方案；二是家裝平臺或獨立設計師提供的有償收費方案，例如按照房屋每平方米100元以上不等的標準收費等。三是AIGC網站向普通用戶、專業設計師、房產或家居企業提供免費、包月支付、定制化收費等多種形式的家裝設計服務。
值得一提的是，在記者采訪及與相關從業者交流中了解到，上述前兩種形式更為普遍。而家居品牌方宣稱的“免費設計”“免費出圖”也并非真正意義上的免費，而是有諸多前提限制。一方面是次數限制，超過一定次數便要收取相應的費用。另一方面，即使最終給出的設計方案明面上不包含設計費用，但還是會在配套家居產品進行提價處理，從而抵消這筆費用。
在支持設計付費的行業人士及消費者看來，專業、靠譜的設計師能解決許多問題，包括能確定適合的裝修風格，以及在有限的面積、裝修預算的情況下，優化空間結構、滿足業主的多種家裝需求。從樂觀角度出發，AIGC的引入，也恰恰能減少純機械化勞動的繪圖工作，讓他們能更專注到材料、施工等方面的學習與創新，也能讓企業從整體上降低成本。
中國社會科學院財經戰略研究院聯合貝殼研究院發布的“2022家裝設計師職業發展”亦指出，“以人為本”的居住需求和品質服務的全面升級正在成為居住領域發展的主基調。隨著標準化作業工具的普及，設計師繪圖門檻會進一步降低，同時，對設計師的溝通、運營、項目管理及服務等綜合技能的要求會進一步提升。在協作方式上，隨著裝修流程的標準化與流程化，家裝設計師崗位將由“單打獨斗”運作方式轉向多工種協作。
提升家裝流程效率，是AIGC引入家裝行業的主要優勢之一。然而，消費者未必都能借助這類智能軟件獲得符合自己心水的設計方案，能否順利落地、實現“所見即所得”仍是現實中一道待跨越的門檻。
在朋友的推薦下，近期準備裝修的肖云（化名）使用Collov網站進行家裝DIY，發現實際體驗并不如人意。“可能是我的期待值比較高的緣故，想著軟件能直接生成一個貼合自己需求的空間設計，結果發現AI繪圖出現不少的錯誤，比如房梁彎曲、家具虛化、原有的硬裝布局出錯等。”幾番嘗試下來，他坦言道，這類應用更適合有軟裝需求的業主，可以借此來確定風格和定位，以及不同家具擺放裝飾的靈感。另外，更有個別消費者直言，這類生成式AI家裝應用看似實用、出圖快，實則“貴、丑、落地難”。
有從事家居設計的從業者表示，目前市面上的生成式AI應用在材質處理、光影關系等方面有明顯提升，但還未能對室內空間細節進行完善，這與家居材質、尺寸等矢量數據缺乏有關。但當前3D矢量數據較難實現AIGC化，一方面由于家裝行業的特殊性，這些數據可能涉及到用戶的隱私信息，諸如住址、家庭結構、生活習慣等，軟件應用一方難以建立起龐大且真實的數據庫。另一方面，盡管生成式AI應用能海量生成內容，但并不一定能保證其質量和可靠性。“譬如，效果圖只是項目落地的一小環節，主要用于向客戶展示，作用有限，最終落地效果還是要看施工方是否認真負責。”
