AI生成裝修效果圖:把整屋出圖流程固定下來的 Skill

前言

給一套房子出裝修效果圖,常見做法是人工逐張寫提示詞:先畫個平面佈局,再按房間一張張改詞。問題是同一套房子要跑十幾次生成,平面佈局和效果圖各說各話,房間尺寸對不上,返工成本高。下面介紹的 Skill 把這條鏈路固定下來:讀戶型圖 → 出真實比例平面俯視圖 → 確認 → 批量出全屋效果圖 → 逐圖質檢。它面向的是需要一次產出整屋方案、並且要能交付物料清單和施工參考的人。

這是什麼

AI生成裝修效果圖,座標 @user_b2e0f551/floorplan-render,是 community 來源的 Skill,由 user_b2e0f551 發佈,分類 design-media,當前版本 1.0.5。

它解決的是:戶型圖到手之後,如何批量、可複覈地生成一整套全屋裝修效果圖,而不是零散的幾張。

核心功能

按官方簡介,能力可以拆成四塊。

1、讀戶型圖識別全部房間。輸入戶型圖,先識別出全部房間,再按指定風格批量生成全屋效果圖。

2、強制平面俯視圖先行。同批輸出真實比例的平面俯視圖,帶四層尺寸標註,並做十一項自檢。平面圖確認之後纔出效果圖。這一步把「佈局對不對」和「好不好看」分開,避免效果圖畫完才發現房間尺寸錯了。

3、提示詞由腳本生成,禁止人工轉寫。提示詞不經過人工改寫,減少轉寫引入的偏差。

4、居住畫像轉爲硬約束。居住畫像自動轉成出圖硬約束,不是參考性描述。

兩道閘與交付物

  • 上傳圖安全審覈 + 生成前合規校驗,兩道閘把關。
  • 逐圖質檢。
  • L1-L4 一致性分級。
  • 物料清單與房源文案。

4.7 起附水電施工參考(迴路、點位、防水估算)與多變體對比。這段描述來自官方簡介原文,「4.7」在已抓取資料中沒有進一步說明,使用前建議向發佈者確認對應的是哪個版本。

啓用前提與配置

已抓取資料中沒有提供安裝命令,也沒有配置文件字段。安裝方式要去 SkillHub 頁面看:

SkillHub 頁面: https://www.skillhub.cn/skills/user_b2e0f551/floorplan-render
接口地址:     https://api.skillhub.cn/user_b2e0f551/floorplan-render
座標:         @user_b2e0f551/floorplan-render

目前能確認的一項配置相關事實是標籤 requires_api_key=false,也就是不需要額外配置 API Key。其他字段以頁面爲準,本文不推測。

典型工作流

按簡介描述的順序,一次完整出圖是這樣的。

1、上傳戶型圖。
2、上傳圖安全審覈。
3、識別全部房間,腳本生成平面俯視圖提示詞並出圖,帶四層尺寸標註。
4、十一項自檢。
5、人工確認平面圖。
6、按指定風格批量生成全屋效果圖。
7、生成前合規校驗。
8、逐圖質檢,按 L1-L4 打一致性分級。
9、產出物料清單與房源文案。

第 5 步是硬停點:平面圖沒確認就不進入效果圖生成。這條順序是這個 Skill 的主要價值所在,不要跳過。

適用場景與注意

適合:需要一次交付整屋方案(效果圖、物料清單、房源文案),並且願意先確認平面圖的人。

需要注意:

  • 平面圖確認是前置步驟,流程比直接出圖長。急着要圖時要考慮這個時間成本。
  • 居住畫像會被轉成硬約束,畫像填得不準,出圖結果會跟着偏。
  • 提示詞由腳本生成,可復現性高,但也意味着不能隨手改某個房間的描述而不走腳本。
  • 4.7 起的水電施工參考與多變體對比,資料中沒有說明對應哪個版本,需要向發佈者覈實後再用。
  • 數據口徑以 SkillHub 頁面爲準:已抓取資料顯示評分 100000、下載 1255、安裝 0。

小結

這個 Skill 的價值不在「出圖快」,而在順序固定:平面先行、確認後纔出效果圖、提示詞不人工轉寫、兩道校驗閘。對需要批量交付整屋方案的人來說,這套約束比單張效果圖有用。

官方地址:https://api.skillhub.cn/user_b2e0f551/floorplan-render

羽毛球分组比赛记分
小程序二维码

欢迎使用《羽毛球分组比赛记分》微信小程序

小夜