把場景拆成可行動的線索
從完整氛圍圖中分離出傢俱、燈具、織物與配飾品類。
暗殼 AI 設計技能 · AI軟裝產品提取
從一張室內意向圖拆解可研究的軟裝產品
識別場景中的傢俱、燈具、地毯、窗簾、藝術品與配飾，整理品類、材質、色彩和造型線索，為軟裝選品和方案製作建立清晰起點。
示範暫時無法載入，預覽與頁面內容仍可閱讀。
能力說明
什麼是軟裝產品提取？
軟裝產品提取從完整室內場景中識別沙發、椅子、桌几、櫃體、燈具、地毯、窗簾、藝術品和裝飾物，再把它們整理為品類、輪廓、材質、綜合色彩與搭配關係。它讓設計師從“喜歡這張圖”進一步走向“圖中哪些產品和組合值得研究”。
這項能力適合意向圖拆解、選品研究、提案和採購簡報。由於圖片可能存在遮擋、透視、低分辨率和後期處理，AI 無法可靠確認品牌、型號、真實尺寸、面料、價格、庫存與授權。提取結果應被用作相似方向搜索，而不是商品事實清單。
保留搭配上下文
不僅看單品，還記錄它與地面、牆面、光線和相鄰傢俱的關係。
提高選品研究效率
用輪廓、材質和顏色描述建立相似產品搜索關鍵詞。
支持提案與採購溝通
把參考圖整理為設計團隊、客戶和供應商都能理解的產品板。
準備輸入
使用軟裝產品提取前需要準備什麼
清晰的源素材和明確的設計目標，能為模型提供更可靠的判斷依據。生成前建議按以下要點檢查。
使用清晰完整的場景圖
傢俱、燈具和配飾儘量完整可見，避免低清截圖和嚴重裁切。
選擇與項目相關的參考
確保空間尺度、使用者、預算感和風格方向與當前項目有可比性。
標出重點提取對象
當畫面產品很多時，優先說明沙發、主燈、單椅、地毯或藝術品等關鍵對象。
準備供應鏈約束
記錄尺寸、預算、交期、地區、阻燃和耐用要求，用於後續真實選品。
使用步驟
3 步使用軟裝產品提取
第一輪先用於探索和比較，選定方向後再帶入完整項目繼續深化。
- 官方輸入範例
軟裝空間圖 01準備素材與輸入資訊
選擇產品邊界、材質和空間關係清楚的高質量場景圖片。 準備輸入：軟裝空間圖。標為非必填的內容按需補充。
- 生成設定 · 介面示意圖片比例02
設置參數並生成
按本次用途設置圖片比例，確認後開始生成。
- 官方輸出範例
03查看並檢查結果
檢查產品輪廓、材質與場景是否對應，刪除被誤識別的建築或裝飾元素。 用提取線索搜索可採購產品，並按尺寸、預算、性能與庫存篩選。
技能官方示範
AI軟裝產品提取 · 技能官方示範
這是該技能發佈的官方素材，按完整範例展示，不是獨立驗證的輸入輸出配對，也不代表上傳後必定獲得相同結果。
AI 如何理解素材
軟裝產品提取能夠識別什麼，哪些仍需專業判斷
AI 從物體輪廓、紋理、遮擋、場景語義和綜合色彩判斷產品類別。被遮擋、反射或只出現局部的對象更容易誤識別。
輸入中可利用的資訊
- 傢俱、燈具、地毯、窗簾和裝飾物的可見輪廓
- 木材、金屬、玻璃、石材和織物的表面線索
- 產品之間的大致比例和綜合色彩關係
- 空間功能與產品在場景中的使用位置
需要注意的邊界
- 無法可靠確認品牌、型號和知識產權來源
- 遮擋對象的完整形態和尺寸屬於推斷
- 不提供準確價格、庫存、交期和供應商
- 不能驗證阻燃、耐磨、安全與環保性能
任何採購與對外標註都應基於真實商品頁面、供應商確認、樣品和技術資料。不要把視覺相似結果寫成確定品牌或型號。
實用建議
讓軟裝產品提取結果更可用的方法
按空間角色分組
先分主傢俱、輔助傢俱、照明、織物和裝飾，再分別建立選品標準。
同時記錄比例關係
即使不知道絕對尺寸，也可記錄沙發與地毯、邊幾與座椅的相對尺度。
把材質寫具體
使用淺色開孔木、拉絲金屬或短絨織物，比只寫“高級材質”更便於搜索。
建立候選而非唯一匹配
每個提取對象準備多個真實商品候選，再比較尺寸、預算、性能和交期。
適用場景
軟裝產品提取適合用在哪些工作中
軟裝意向圖拆解
把氛圍參考轉成傢俱、燈具、織物和配飾研究。
提案產品板製作
快速組織產品角色、綜合色彩和搭配說明。
相似產品檢索
用輪廓、材質和品類關鍵詞尋找可採購替代品。
供應商溝通簡報
明確團隊希望尋找的視覺方向和項目約束。
工作方式對比
軟裝產品提取與傳統工作方式如何配合
AI 加快場景拆解和關鍵詞形成，專業軟裝選品負責真實產品、尺寸、預算、性能、交期和售後判斷。
| 對比維度 | AI 軟裝產品提取 | 傳統工作方式 |
|---|---|---|
| 識別速度 | 快速從場景中整理多個對象與特徵 | 設計師逐項研究並記錄產品資訊 |
| 結果性質 | 視覺相似與品類方向 | 真實品牌、型號、規格與供應條件 |
| 搭配判斷 | 保留原場景中的綜合色彩與比例線索 | 結合項目尺寸、使用者、預算和維護要求 |
| 採購可用性 | 需要繼續搜索和驗證 | 可形成受控清單、報價與採購計劃 |
先用 AI 把意向圖轉成研究線索，再由軟裝設計師和採購團隊完成真實選品，才能把視覺靈感轉成可交付方案。
常見問題
關於軟裝產品提取的常見問題
能識別出產品的準確品牌和型號嗎？
通常不能可靠確認。輸出更適合描述視覺相似特徵，真實品牌與型號必須通過來源和商品資料驗證。
被傢俱遮擋的產品可以提取嗎？
可以嘗試，但完整形態和尺寸會有推測。選品時應把它當作方向而不是準確復原。
結果會包含價格和購買鏈接嗎？
頁面能力重點是視覺拆解，不保證實時價格、庫存、交期和鏈接，採購需要進一步檢索。
可以直接把拆解板當採購清單嗎？
不能。採購清單還需要真實產品、尺寸、數量、預算、性能、供應商和交付資訊。
暗殼AI
讓下一次軟裝產品提取任務更早進入可視化溝通
從真實項目素材開始，對比不同方向，並在暗殼 AI 畫布中繼續深化選中的結果。