浙江
家居类目的图，成败在"可信度"。
用户看沙发的详情页，心里在算的是：这个尺寸放我家客厅够不够、这个颜色配不配我的地板、光线会不会太暗。这些疑问，靠场景图回答。场景图一旦假，整页都白写。
AI 出家居场景图，三个关键点必须抓住。
示意图：家居场景图的三个关键，三条里错一条，转化就会掉（本文
AI 最容易在这里出错，而且错得很隐蔽。
典型错误：边几画成餐桌大小、单椅比例像沙发、茶几腿短了一截、地毯透视和地板对不上。单看一张图可能不明显，但用户一旦在脑内代入自己家，立刻觉得不对。
做法：
· 参考图必须包含带尺寸参照的实拍（比如商品和常见物品同框）
· 提示词里写清尺寸量级："一张 1.2 米长的双人沙发"
· 出图后与实物尺寸对照，重点看座高、进深、扶手宽度
家居图的氛围，八成来自光线。
但 AI 很容易让光线"凭空出现"：窗户在左边，高光却在右边；落地灯的暖光没有照亮周围的地板；阴天的窗外却有强烈的直射光。
做法：
· 提示词里明确光源位置："光从左侧落地窗照入"
· 场景里有灯具时，要求"灯下有光晕、地面有受光"
· 出图后检查三处：主体受光面、投影方向、环境明暗过渡
物体必须"落在地上"，而不是飘在画面里。
判断标准很简单：看投影、看接触阴影、看地面材质反射。三样都自然，才有"放进去"的感觉，而不是"贴上去"的。
做法：
· 提示词里加"自然投影""与地面接触处有阴影"
· 避免纯白无缝背景——真实家居场景一定有地面材质
· 出图后放大看商品底边
示意图：出图后的四步检查，前面不过后面就不用看（本文绘制）
家居的关键词是"场景 + 一致性"。
场景生成能力是基础。多数主流模型的场景生成都可用，差别在材质与光线还原。建议用自己的商品实拍做测试，别用网图——网图试不出问题。
一致性是难点。同一款沙发要出客厅、卧室、书房三个场景，沙发本身不能变。这要求工具支持"以参考图为主体"的生成方式，而不是纯文本描述。
批量是效率。一个系列几十款，靠一张张做不现实。
以 Flux Art 为例，多模型 AI 视觉创作与生产平台里，商品图处理这一组有爆款图片复刻、产品精修、产品换色、一键换背景四个入口，生成套图可以一次出九个图位。同一批素材还能横向比模型——家居场景对光线很敏感，不同模型的表现差异明显，能换着试很重要。
技巧一：先出小尺寸试光。 场景图的光线最难调，建议先出低分辨率版本，光对了再出高分辨率。别一上来就 4K，等十分钟发现光不对。
技巧二：保留一张"干净版"。 每款商品都留一张背景干净的白底或浅灰底图。后面无论换什么场景，都以它为准，避免商品被反复重绘导致偏差累积。
适合：结构简单的家具（桌椅、边几、置物架）、软装（抱枕、地毯、灯具）、小件家居用品。这些形状规则，模型学得准。
谨慎：结构复杂的家具（转角沙发、多功能床）、需要精确展示尺寸的大件、有特殊工艺（雕花、榫卯、手工编织）的产品。这几类建议以实拍为主，AI 只做背景延展。
示意图：哪些家居品适合交给 AI，哪些要谨慎，分界在结构复杂度（
家居场景图的核心，不是"好看"，是"可信"。
用户买的不是一张图，是"我家放上去会怎样"的想象。比例对、光线对、落地感对，这个想象才成立。三条里错一条，转化就会掉。
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