▲「ICCE2024」にて、研究論文発表時の様子

【「画像生成AIを活用したホームステージング画像の生成技術」に関する論文の内容について】

＜1．研究の背景＞
　物件画像に家具等を配置し魅力的な室内をバーチャルで演出するホームステージング画像は、住まいを探す消費者に居住後のイメージを伝えることができるため、物件をアピールしたい不動産会社から近年注目を集めています。しかし、ホームステージング画像は一般的に画像編集ソフトを使い手作業で作成することが多いため、作成に時間とコストがかかり、作業者にはインテリアコーディネートに関する知識やセンスが求められていました。
　一方で、近年の画像生成AIの発展により手軽に画像を生成できるようになりましたが、画像生成AIで生成したホームステージング画像には、部屋の間取りを無視した家具配置になってしまうなどいくつかの課題があります。

＜2．研究の内容＞
　画像生成AIであるStable Diffusionに家具配置をしやすくするファインチューニングモデル（家具配置LoCon）と間取り保持をしやすくするネットワーク（間取り保持ControlNet）を組み合わせることで、部屋の間取りを保持した状態での家具配置を実現しました。また、さまざまなファインチューニングモデルを組み合わせることで、部屋スタイルに合ったホームステージングを可能にしています。

＜3．今後の展望＞
　基本的な画像生成の3手法であるText2Image、Image2Image、Inpainting全てで部屋の間取りを保持したまま家具を配置することに成功しましたが、画像ごとに最適なパラメータが変わり、Inpaintingだとマスクを手動で作成する必要があります。そのため、今後は自動で最適なパラメータやマスクを設定するシステムの研究を進めてまいります。

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