Uniify.space: мой опыт коммерческого использования AI-интерьера
Сервис Uniify.space позиционирует себя как мощный AI-инструмент для создания интерьеров, способный «переосмыслить любое пространство» по одному клику. Заявленные возможности впечатляют: генерация интерьеров по самой низкокачественной исходной фотографии, десятки стилей и даже пресеты «по настроению» — от дня рождения до нового года.
В теории — мечта визуализатора. На практике — история о том, как $100, неделя потерянного времени и белые стены вернули меня к классическому пайплайну.
Плюсы: что работает действительно хорошо
Прежде чем перейти к критике, стоит отдать должное тому, что Uniify делает качественно.
Во-первых, схемы освещения. Пресеты вроде Golden Hour, Evening Light или Cinematic Light действительно преображают пространство, добавляя объём и атмосферу. Во-вторых, зум-кадры (ReShot) — сервис умеет делать эффектные крупные планы уже сгенерированного изображения, что полезно для презентаций.
Это единственные два пункта, к которым у меня нет претензий.
Минусы: с чем я столкнулась на практике
1. Шаблонность решений
Главная проблема — нейросеть предлагает типовые, «ходовые» варианты. Если задача — офис, значит, обязательно светлая гамма. Никаких тёмных акцентов, никаких нестандартных цветовых решений. Сервис, судя по всему, обучен на стандартных частных интерьерах: спальни, кухни, гостиные. Всё, что выходит за эти рамки, вызывает у него когнитивный диссонанс.
2. Платная кастомизация — и всё равно не работает
Возможность писать точные промты и вносить корректировки в уже созданные изображения открывается только после оплаты и получения статуса PRO.
Я заплатила. В совокупности — около $100.
И что в итоге? Внести правки по изменению цвета и света мне так и не удалось. Вновь и вновь нейросеть рисовала белые стены. Игнорируя мои уточнения, она упорно возвращалась к одному и тому же шаблонному решению, словно других вариантов не существовало.
3. Ошибки и искажения
Отдельная боль — технические артефакты. То на стене внезапно появляется штора, которой там быть не должно. То в окне пропадает рама. Такие ошибки делают результат непригодным для профессионального использования — клиенту невозможно показать концепцию с искажённой геометрией.
4. Отсутствие единства при смене ракурса
Нейросеть воспринимает каждый новый ракурс одного и того же интерьера как совершенно новый объект. Попытка получить изображение с другой точки обзора приводит к серьёзным изменениям: в кадре появляется другая мебель, меняются отделочные материалы, исчезают или добавляются элементы декора. Про единство стиля и цветовой гаммы между разными ракурсами можно забыть. Это делает невозможным создание целостной презентации, где клиент видит пространство с разных сторон.
5. Цветовая палитра: серая дымка вместо акцентов
Почти все сгенерированные рендеры имеют одну общую черту — сероватость. Картинки выглядят тусклыми, лишёнными ярких акцентов, даже если исходный промпт предполагал насыщенные цвета. Попытки добавить контрастные детали или тёплые оттенки не дали результата — изображения оставались приглушённо-нейтральными, словно их пропустили через фильтр обесцвечивания.
Итог
Это был мой первый опыт попытки коммерческого использования нейросети в качестве инструмента для архитектурной визуализации. И, скорее всего, в ближайшее время я не повторю этот эксперимент. Даже с другими ИИ...
Цена ошибки:
$100 прямых затрат
Более недели потерянного времени
Невозможность «продать» клиенту концепцию, предложенную AI
В итоге всё пришлось делать по классике: моделинг, текстуринг, визуализация, правки от заказчика — и по новой.
Uniify.space — интересный инструмент для быстрых набросков или вдохновения. Но для серьёзной коммерческой работы он пока не готов. По крайней мере, для тех, кто работает не только со спальнями и гостиными.