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meltflex-furniture

meltflex-furniture

github.com/meltflexdevsクリエイティブ・メディア860 回インストール1 週間前に更新
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meltflex-furniture について

meltflex-furnitureは、MeltFlex REST APIを使って指定した家具や装飾品を部屋の写真に配置するスキルです。部屋の画像と商品画像をもとに、遠近感、光、影を考慮した合成画像を作成します。

主な機能

  1. 01指定商品を部屋の写真に合成
  2. 02商品画像またはURLを参照
  3. 03プロンプトで配置方法を指定
  4. 04複数商品と生成バリエーションに対応
  5. 05生成画像とクレジット使用量を返却

活用シーン

  1. 01リビングでのソファ配置を確認
  2. 02複数家具の配置を比較
  3. 03商品画像から室内シーンを作成

MCP 対応

入力にはMCP連携の記載がありません。このスキルは、部屋の画像、商品参照画像、配置指示をMeltFlex REST APIの生成エンドポイントに送信します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/meltflexdevs/skills --skill meltflex-furniture

インストール後、Claude Code で/meltflex-furnitureを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

MeltFlex — 家具の配置

このスキルでは、特定の商品を部屋の写真に配置します。部屋の写真と、配置したい家具やインテリアの正確な参照画像を1枚以上用意すると、MeltFlexが適切な遠近感、照明、影でシーンに合成します。追加インストールは不要で、同じMeltFlex REST APIを使用します。

特定の商品を指定せずに一般的な模様替えをする場合は、/meltflex:designを使用してください。家具の写真からダウンロード可能な3Dモデル（GLB）を作成する場合は、/meltflex:3d（POST /api/v1/furniture-3d、75クレジット）を使用してください。

前提条件

MELTFLEX_API_KEYにMeltFlex APIキー（mf_sk_...、有効なサブスクリプションであれば種類は問いません）が必要です。https://www.meltflexai.com/settingsで取得できます。生成1回につき10クレジットかかります（失敗時は自動返金）。料金はユーザーのアカウントに請求されます。

エンドポイント

POST https://www.meltflexai.com/api/v1/generate

本文：

  • prompt（文字列、必須）— 配置の指示です。
  • imageUrl または image — 部屋の写真です。
  • referenceImageUrls（文字列[]）— 配置する商品の公開URLを最大10件指定します。（ローカルファイルの場合は、base64データURLでreferenceImagesを指定することもできます。）
  • referenceProducts（オブジェクト[]、任意）— 参照画像ごとのメタデータです。例：[{"name": "Modular Sofa"}]。配置の参考としてAIに使用されます。
  • resolution（"512"|"1K"|"2K"）、designLevel（"lite"|"quick"|"pro"）、variations（1～3）— /meltflex:designと同じ任意の品質／バッチ設定です。

レスポンス：{ "success": true, "image": "data:image/png;base64,...", "images": ["data:..."], "count": 1, "creditsUsed": 10 }。

例

import os, base64, requests

resp = requests.post(
    "https://www.meltflexai.com/api/v1/generate",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['MELTFLEX_API_KEY']}"},
    json={
        "imageUrl": "https://your-cdn.com/empty-room.jpg",
        "prompt": "Place these furniture items naturally in this living room, matching their exact look.",
        "referenceImageUrls": [
            "https://your-cdn.com/modular-sofa.jpg",
            "https://your-cdn.com/oak-coffee-table.jpg"
        ],
        "referenceProducts": [{"name": "Modular Sofa"}, {"name": "Oak Coffee Table"}],
    },
    timeout=180,
)
data = resp.json()
if data.get("success"):
    open("furnished.png", "wb").write(base64.b64decode(data["image"].split(",", 1)[1]))

ユーザーとの進め方

  1. **部屋の写真と、商品画像を1枚以上用意してください。**ユーザーが商品名を伝えていても画像がない場合は、その商品の写真またはURLを依頼してください。
  2. 最適に照合するため、背景が白またはニュートラルな商品写真を使用してください。
  3. AIが正しく配置できるよう、referenceProductsに商品名を指定してください。
  4. 1回の呼び出しで最大10件の参照アイテムを指定できます。保存先パスと使用クレジット数を伝えてください。
  5. エラーの動作は/meltflex:designと同じです（402はクレジット、401はキー、429はレート制限、5xxは自動返金）。

ヒント

  • 部屋の写真と参照画像のどちらも、base64よりURLを優先してください。処理が速く、15 MBの制限も回避できます。
  • 複数のアイテムを配置する場合は、希望する配置をプロンプトに記述してください（「ソファを奥の壁沿いに、コーヒーテーブルを中央に」など）。

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