AIの部屋画像は、2Dで確かめながら読む

2枚を見る目的は、死角を補うこと

一方向で隠れた家具を、別の方向で見つけられるかを確認します。ベッドの奥や棚の背後が見えたとしても、全体が同じ縮尺で描かれた証明にはなりません。生成画像では、視点・天井高・窓高・商品外観と実際のモデルとの一致を確認できていない部分があります。

窓が大きく見える、テーブルが小さく見える、家具の間に余裕が見える、と感じた箇所ほど2Dに戻る合図です。写真上のピクセルを測って実寸へ換算したり、写っていない家具を存在しないと判断したりしないでください。2枚の見え方が食い違う場合も、都合のよい方を採用せず、要確認として残します。

2Dはまず形状、次に家具、最後に高さ

m4-naturalの配置対象は2700×4000mmです。右側のテーブルは横位置1250mm、幅700mmなので、右壁まで750mmの静的な差があります。画像でそれより広く見えても、この差は変わりません。ただし、その空間が連続した通路として使えるかは、周囲や身体の動きを含めて別に確かめます。

次に家具の向きを確認します。m5-naturalのベッドは270度回転した外形で、図面上の横幅は2090mmです。さらに高さへ進みます。M5の左窓下端1100mmは生成・配置のための仮定で、現地の窓を測った結果ではありません。窓下の収納が画像で収まっていても、開閉やカーテンとの関係まで成立したとは限りません。

モデルの一致と、実際の成立を二段階で確認する

2Dと画像を照合した後も、2D自体が参考モデルだという前提は残ります。m1-naturalには標準の仮寸法があり、掲載商品の外寸と異なる場合があります。自室の実測、現在の商品仕様、使用時の動作がそろって初めて購入候補を具体化できます。編集後もAI画像は再生成されないため、動かした家具を元画像に探さないようにします。

• 画像2枚で、ベッド・机・収納・窓・入口の位置関係を拾う
• 2Dで配置対象の幅と奥行、家具の外形・回転・位置を確かめる
• 見えない部分と画像間の食い違いを、確認待ちの項目として残す
• 高さ・窓の開閉・コンセント・扉・搬入を現地と販売元で確認する
• 好きな雰囲気を残しつつ、成立が確認できない配置はそのまま採用しない