引言

当前的室内设计工作模式普遍利用传统绘制图纸等环节建立流程链条，这一流程在面对非标准化需求时存在响应滞后或方案分化不足的困境。生成式人工智能在深层语义分析等方面表现出的技术潜能可引导设计系统由线性传导转向多维协同。从理论维度来看，生成式AI是以其演化机制等特征介入设计逻辑本身，成为评估价值或控制流程的共同驱动因子，设计知识在这一过程中会被不断重组，使得原有以经验为基础的判断模型被可调参数化的算法模型取代。

1 生成式AI辅助技术赋能室内设计的意义

1.1 推动创意生成智能化

在室内设计领域引入生成式 AI，能够让设计人员的构思风格过程更加高效，减少对重复手工操作的依赖，从而缩短从提出概念到形成初步方案的时间间隔。借助算法生成，设计人员能够快速具象化设计灵感，使创意不再受限于表达手段的边界。在操作系统过程中，设计人员无需全部依靠手动绘制，即可获得多样化的图形组合，这种方式能够显著提升草图阶段的试错自由度，为最终呈现的空间提供更多可选方向。智能生成还能为设计精度提供支持，使空间构成中的比例、光影等要素更具协调性，提升视觉统一感。技术的参与在于提供延展方案或联想素材，有助于拓宽思维路径，并激发设计人员在已有设想之外探索更多可能性。经过不断的生成，设计语言能更加丰富，设计效率得到实质性提升，创意过程具备清晰的逻辑线条。

1.2 促进设计流程高效化

生成式 AI 能够打通设计环节之间的响应链条，使各阶段精准衔接。在接收到初始指令后，生成式 AI 可以立即生成多组符合参数要求的方案草稿，避免了传统流程中反复绘制的冗余操作。其算法处理能力支持快速组合空间功能或搭配色彩等要素，大幅降低人工匹配的时间成本。在结构梳理上，系统能够自动整理设计逻辑并生成清晰的步骤轨迹，使整个项目具备更强的流程透明度。自动处理数据或智能整理图像内容的功能可提升信息传递效率，让相关人员之间的协作响应更具同步性。设计人员可以在较短时间内测试多个版本方案，并借助系统提示发现潜在优化点，加速方案定型过程^[1]。

1.3 实现空间风格多样化

借助算法驱动，空间风格能够在布局构图等多个维度展开组合变换，呈现出丰富具体的视觉层次。系统借助分析已有设计样式能够生成多种风格变体，让设计人员在选定风格时拥有更大的选择空间。每一种方案都能根据设定参数调整细节，保证整体表达符合功能需求，这种高频率的风格输出模式能够提升风格组合的效率，避免形式重复带来的视觉疲劳。在保持空间实用性的同时风格表达会更加灵活，满足多元审美诉求成为常态，设计过程中的视觉探索因此变得具体高效，项目在整体呈现上更有识别度。图像处理技术不断进步，系统对风格特征的识别能力会持续增强，生成的方案在风格连贯性等方面表现更加成熟。

1.4 增强用户体验沉浸化

设计人员可以借助技术系统精准模拟空间情境，让用户在设计阶段更早地感知未来场景的具体状态。生成图像或还原氛围等功能能够让用户对空间布局及情感表达产生直接联结。系统能够根据个体偏好动态生成匹配的色彩方案，提升空间与感知之间的契合度。除了视觉呈现之外，还可以将听觉等元素纳入设计考量，使体验维度更加立体。用户在交互过程中既是信息接收者，也是反馈驱动的参与节点，从而让设计响应更具个性化精度。设计人员借助 AI 系统的模拟能力能够让虚拟环境真实地传递空间氛围，帮助用户在视觉印象及功能理解之间建立稳固关联。

2 生成式AI辅助技术融入室内设计工作流的实践策略

2.1 植入生成模块，丰富设计方案

目前，DeepSeek-Vision、Kimi Chat 及 DALL·E 3 等文本生成图像模型已被广泛集成于多种插件或平台中，支持设计人员在输入风格或功能要求后，快速生成空间意象图或初始布局方案。在 SketchUp、3ds Max 及 Rhino 等主流建模平台中，设计人员可借助接入 ControlNet 及预设生成接口，直接在建模过程中利用 AI 生成不同风格变体，并将其转化为参数化模型结构，从而无缝衔接“概念—草图—结构”三个阶段^[2]。

以两室一厅的住宅样板房快速设计任务为例，设计团队可以结合 Kimi 的自然语言理解能力及 SketchUp 建模平台，并配合 ControlNet 图形控制网络，实现从构思概念到初步方案成图的高效联动。首先，设计人员根据用户提供的文字描述“希望打造一个极简北欧风格的温暖客厅，包含阅读区”，将该语义提示输入至 Kimi 系统生成初步视觉草图。系统能够基于关键词解析快速输出 5 组构图各异且具备功能划分的空间图像。这些草图在初步构思阶段就呈现出丰富的布局可能性，能够有效拓展设计人员的创意思维范围。随后，设计人员借助 ControlNet 插件对生成图像中的主要结构信息进行线稿提取，并利用插件直接将结构信息绑定至 SketchUp 模型框架中，实现图像到三维空间骨架的快速转换。在 SketchUp 建模平台中，系统能够进一步调用预设组件库，自动匹配场景中识别到的家具种类或材质建议。对于功能性要求明确的空间区域，系统能够实时生成优化建议，并输出替代布局草图供设计人员选择。在后续方案比选阶段，系统会提供每组方案的空间利用率或视觉焦点分布图等评估指标图表。设计人员据此进行“模块拼装式”取优处理，将一组方案中的阅读区布局及另一组方案的主沙发背景结构整合为最终草案，使结果更符合客户实际使用需求。该流程能够实现“AI 生成—识别结构—空间建模—补全细节—优化参数”五步闭环，有效规避传统方案打磨中大量重复绘图或结构逻辑不清的低效问题，为设计决策提供强大的智能支撑。

2.2 搭建反馈系统，加快流程优化

在设计任务执行过程中，常常伴随着大量参数调整，而传统处理方式很难支持高频次修正。反馈机制借助自动识别设计行为能够提供基于数据的优化建议，从而提升方案调整的准确度。在高迭代频次的室内设计流程中，建立可视化反馈系统能够承接 AI 生成结果及设计人员的人工判断逻辑，支撑实时调整。当前广泛应用于建筑设计领域的Figma-AI插件或Revit智能审阅模块等都具备识别行为轨迹或分析设计逻辑功能，能实时捕捉用户的绘图行为或构图规律^[3]。

以“温泉休憩”为主题的室内养生馆方案调整过程为例，设计团队可以使用 Autodesk Revit 平台配合 AI 智能反馈插件，全过程优化结构诊断或色彩调控。设计人员在初步完成功能划分后，系统会自动启动行为捕捉模块，实时监测家具布置或动线安排，并生成操作路径记录。当检测到更衣区与休息区之间的通道宽度不足 900 毫米时，界面会弹出“通行受限风险”提示。系统会建议将部分隔断向外调整 400 毫米，以扩大人流通道。接下来，平台能够基于 BIM 数据调用 AI 光照分析算法对空间进行照度模拟。在识别出多个区域光照分布不均后，系统能够评估原计划增加壁灯补光的策略，并指出其可能会导致眩光干扰等问题。随后，AI 模块会推荐调整天窗角度以提升自然入光效率，并建议将墙体涂料替换为高反射率浅米色饰面，以提升光线漫反射率。系统能够同时生成动态照度分布图，清晰呈现优化前后各区域亮度变化，从而提升光照均衡度。在材质层面，设计人员可以借助 Adobe Firefly 图像识别工具分析墙地面材质的图案密度或色彩饱和度。系统会识别出“候休区墙面装饰存在色彩集中过暖”的问题，并结合设计风格模型提供调低墙面彩度或增加中性色系过渡区域等多种材质替代建议。系统还能够集成参数比对功能，对修改前后方案的整体一致性进行评分，并以图表形式自动输出风格连贯性指数，展示局部调整对整体设计逻辑的影响。这有助于团队在多轮调整中保持审美及技术的协同统一。平台支持将每一次参数修正形成完整设计轨迹报告并允许跨项目调用，便于经验迁移。反馈机制能够让设计人员即时识别问题，为设计人员建立结构—光照—色彩—动线四维一体的评估体系，提升室内设计过程的精准性^[4]。

2.3 融合智能识别，增强人机互动

系统能够识别自然语言指令，将识别结果及时反馈至交互界面，也能依据输入特征进行实时解析并匹配数据库中的视觉风格，生成响应内容。当前，DeepSeek-Vision、OpenAI Whisper语音识别或Meta-SAM图像分割技术等已被广泛嵌入室内设计辅助平台中，用户可利用语音或手绘草图等多种方式与AI系统自然互动，降低专业门槛且提高交互流畅性。

具体应用中，设计人员可直接使用自然语言描述，如：“需要打造一个温馨且有自然采光的北欧风厨房”，AI系统会识别出关键词“温馨”“自然采光”“北欧风”，调用风格数据库自动建立初始场景。在使用Interior AI平台时，上传原始房间照片后，系统会识别房型结构并给出多套风格切换方案，设计人员可在“原图—AI生成方案—可编辑模型”之间双向跳转。图形输入场景下，设计人员把手绘草图或家具布局图像导入系统后，Runway ML平台可利用语义识别或提取图像轮廓功能转化为结构可编辑的建模草案，供设计人员进一步修改。在某高端样板间的卧室设计任务中，设计人员可将手绘床头背景墙的构图上传至界面，系统识别其形状比例后能自动补全对称构图且自动生成多种风格的立面图，每套方案均附带推荐饰面材质或光源布置图。设计人员根据语音输入“取消镜面材质，增强木纹质感”指令后，系统会自动将高反光饰面替换为哑光木饰面并生成预览图，在不重启渲染的前提下即时展现视觉差异。这类语义驱动及图像识别协同机制能够提高设计响应速度，为复杂空间构成提供高频反馈。

2.4 整合流程工具，贯通设计环节

整合流程工具有助于提升设计系统的执行效率，让各操作环节之间保持顺畅的技术衔接。设计任务通常涉及多个子模块，涵盖概念草图或渲染输出等过程，工具之间如果缺乏配套，非常容易导致信息断层或重复劳动。生成式AI在室内设计中的深入运用要求各子系统工具具备高度协同能力。目前，主流的室内设计工作流常涉及3ds Max建模或Enscape渲染等多个阶段。如果各平台间缺乏标准化接口或数据不兼容，容易导致信息传递断层或内容重复，将AI模块嵌入一体化流程平台且整合设计任务链能最大化体现AI赋能效果^[5]。

在住宅全案设计中，设计人员可将3ds Max作为核心建模平台，结合DeepSeek生成式模型进行流程集成。操作初期，设计人员需在3ds Max中搭建墙体关系、或主要视域划分等空间基本框架，随后调用DeepSeek中的文本到图像功能插件，利用自然语言输入“现代极简风格，开放式厨房与餐厅一体化，清冷色调”等描述指令，系统会在预设框架上叠加多种风格图层并输出包含家具配置或饰面材质等细节信息的图像草图。该草图经由图像解析模块自动生成及原模型联动的图形建议，能够同步至3ds Max中供修改参考。利用这种图文同步反馈机制，设计人员能够精准比对AI生成建议及人工建模方案之间的结构差异，实现意图调和。进一步操作中，系统还支持将DeepSeek输出的多风格变体图像批量转化为可匹配材质贴图，同步建立在3ds Max材质库中。设计人员只需在模型界面中选择对应区域，点击样式即可一键切换贴图风格，无需重复手动贴图，节省大量材料匹配时间。结构深化阶段，平台会调用AI空间优化建议模型，根据用户定义的活动半径或家具疏密系数，对空间布局进行逻辑提示，辅助设计人员在渲染前完成预纠错操作。最终输出阶段，系统能整合3ds Max原始模型、DeepSeek建议图像及逻辑提示报告，生成包含视觉方案或动态调整记录的完整项目文档，为后续修改跟踪提供数据支持。整合3ds Max及DeepSeek的AI设计工作流能够提升空间生成速度，为高复杂度室内项目提供深度智能化支持^[6]。

结语

深入应用生成式AI辅助技术能够持续推动室内设计流程的结构调整，嵌入各类生成算法能够让创意表达更加系统化。联动智能模块能够提升设计的操作精度，在多条件输入下被快速解析复杂需求并生成高质量方案。这种系统架构能让设计行为不再受限于手工处理速度，延展思维路径并提升方案质量。技术深度不断拓展，室内设计能在系统逻辑或个性化响应等多个维度持续释放潜能，形成技术赋能下的新型工作格局。

参考文献

[1]张雯蓉.AI在室内设计中的应用[J].居舍,2024,(35):13-15+42.

[2]冯敏.AI智能在建筑室内设计中的运用[J].建筑科学,2024,40(11):185.

[3]纪奕丞,林娟.探索图像生成AI在室内设计中的应用——以Stable Diffusion为例[C]//中国建筑学会室内设计分会.2024室内设计论文集.中信建筑设计研究总院有限公司;,2024:165-171.

[4]侯强,冯晓刚,郑佳丽,等.大数据环境下AI智能在室内设计领域的应用研究[J].居舍,2024,(26):4-6.

[5]郭登友.人工智能在室内设计中的应用探析[J].中国建筑装饰装修,2024,(17):91-93.

[6]周雅彤,李杉.大数据环境下AI智能在室内设计领域的应用研究[J].科技与创新,2020,(23):160-161.