Show HN : Fill 3D - 3D Generative Fill pour le virtual staging basé sur l’IA
(github.com/fill3d)- Projet de démarrage présentant l’API Fill 3D, avec un exemple d’implémentation de 3D Generative Fill pour le virtual staging basé sur l’IA
- Avant l’exécution, renommer
.env.exampleen.env.local, puis saisir dansFILL3D_API_KEYla clé API générée sur fill3d.ai - L’installation des dépendances et le lancement du serveur de développement se font avec
npm installetnpm run dev - Une fois le serveur de développement lancé, la page web peut être ouverte à l’adresse
http://localhost:3000
1 commentaires
Avis sur Hacker News
La technologie elle-même est impressionnante, mais son potentiel est assez inquiétant
Là où j’habite, il est déjà courant que les « agents » immobiliers retouchent les photos d’annonces dans Photoshop pour donner l’impression d’une maison entièrement rénovée et même meublée
En réalité, le logement est souvent vide et en très mauvais état, donc avec ce genre de technologie il deviendrait encore plus difficile de juger de l’état d’un bien sans le voir en personne
Il sera désormais difficile d’empêcher l’utilisation de ce genre de technologie dans la publicité, et les annonces immobilières étant de fait devenues des publicités, la seule solution semble être des politiques et des lois empêchant la publication de fausses photos sur les plateformes immobilières
Cela dit, le créateur pourrait probablement gagner beaucoup d’argent en vendant cette technologie aux agents via un modèle d’abonnement
La présence ou non de meubles est un point clairement indiqué dans le contrat, et même si cela varie selon les régions, ce que je vois le plus souvent chez nous, c’est surtout l’ajout d’un coucher de soleil sur les photos des fenêtres ou de l’arrière de la maison
En revanche, il peut être difficile de remarquer si un agent a effacé de la moisissure ou des dégâts des eaux
Les exemples ont l’air très réussis. Ce serait bien de pouvoir partager davantage d’images
J’aimerais voir plus d’exemples montrant jusqu’où cet outil peut aller, avec différents types de pièces et de styles d’intérieur
À l’inverse, je suis aussi curieux de savoir ce qu’il ne sait pas faire. Y a-t-il des cas où ça casse ?
/galleryJ’ai aussi créé une issue pour le suivi : https://github.com/fill3d/fill/issues/1
Bonne première issue :D
Incroyable. Les objets insérés ne sont donc pas générés par un modèle de diffusion + ControlNet, mais rendus à partir de modèles 3D texturés ?
Je me demande aussi si l’ensemble de modèles 3D texturés disponibles est fixe, ou s’ils sont générés à la volée à partir du prompt
Quand on saisit un prompt et qu’on lance une recherche, il y a en fait une recherche multimodale qui tourne : par exemple, si vous demandez « red painting », elle trouve vraiment un tableau rouge
C’est donc absurdement plus précis qu’une recherche classique. L’IA s’infiltre partout
Dans mon cas, je l’utiliserais probablement pour aménager mon appartement
J’ai un grand studio vide pour lequel j’ai déjà acheté un lit et un canapé, et je dois décider quoi mettre dans le reste de l’espace
Des choses comme une table basse, un meuble TV, une télévision ou un projecteur à ultra-courte focale, un bar, une bibliothèque, un bureau
Ce serait bien de pouvoir le remplir avec des produits réellement disponibles à l’achat, pas seulement des concepts
Comme la génération se fait en 3D, l’utilisateur peut importer ses propres modèles 3D et les ajouter au catalogue
En y branchant quelque chose comme Object Capture d’Apple (https://developer.apple.com/augmented-reality/object-capture...), il serait possible de scanner directement son canapé, de l’importer dans Fill 3D, de le placer puis de générer le rendu
La suite s’annonce passionnante
Je ne suis pas lié à eux
Les agences immobilières ont-elles envisagé de laisser les maisons vides, sans meubles, puis de permettre aux acheteurs potentiels de mettre des lunettes AR pour voir à quoi cela ressemblerait avec leurs propres meubles ?
Ce serait moins immersif, mais la barrière à l’adoption serait beaucoup plus basse
Est-ce que ça fonctionnerait aussi pour les terrasses et les porches d’entrée ?
J’ai des photos de terrasses et de porches à mettre en scène pour le site web d’une entreprise de construction
J’ai essayé la démo et il semble y avoir des bugs, et on dirait qu’on ne peut choisir que des éléments existants dans une base de données prédéfinie
Et oui, c’est exact. Comme nous utilisons de vrais modèles 3D, l’ensemble de modèles est fixe. Pour l’instant, il y en a un peu moins de 300
La priorité est d’obtenir des résultats photoréalistes, et les techniques actuelles de diffusion pour modèles 3D ne suffisent pas encore. Voir OpenAI Point-e : https://github.com/openai/point-e
Voir à la fois l’architecture de Fill3D, qui « rend des résultats photoréalistes par path tracing », et la fonctionnalité de déploiement transparent de fxn.ai est vraiment impressionnant
Je vais me pencher dessus, car je pourrais utiliser les deux dans mon projet actuel
Quel modèle économique envisagez-vous ?
Je suis administrateur système d’un petit MLS et je réfléchis aux endroits où l’intégrer
À 2 dollars par staging, il faudrait probablement facturer directement les Realtors. À ma connaissance, nous ne faisons pas de refacturation
Cela dit, un modèle incluant un certain nombre de stagings par mois et par Realtor pourrait peut-être fonctionner
Je vois aussi un cas d’usage amusant où les consommateurs font eux-mêmes le staging, mais je doute que beaucoup de Realtors soient prêts à payer 2 dollars par staging pour que les consommateurs le fassent
Avec une tarification en volume, nous pouvons réduire le prix assez fortement
L’objectif final est de permettre aux utilisateurs de faire le staging directement depuis votre site immobilier ou votre MLS
Contactez-moi à yusuf@fill3d.ai
Avec quoi le screencast sur https://www.fill3d.ai/ a-t-il été réalisé ?
J’ai vu récemment beaucoup de screencasts du même style, et je ne les aime pas beaucoup
La zone d’enregistrement bouge constamment, c’est assez distrayant