AI 室内设计 · 家具排布 Agent 闭环

LLM 只输出语义方案 · 规则引擎解算精确坐标 · 确定性验证兜底 · 不合格自动重排

  1. ① 房间 DXF墙体 / 门窗解析为结构化 JSON
  2. ② 选品 + 语义布局LLM 从家具库选品,只给出摆位语义
  3. ③ 规则解算anchors 将语义换算为精确坐标与朝向
  4. ④ 六项验证干涉 / 挡门 / 挡窗 / 走道 / 净高 / 穿墙
  5. ⑤ 自动重排验证不通过在 ≤3 轮内自动重排
  6. ⑥ 3D 呈现three.js 加载真实家具模型渲染
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3D 交互展示

两间卧室由同一条管线生成:左侧北欧暖色系(12 件),右侧极简白色(9 件)。可拖拽旋转、滚轮缩放。

左卧 · 北欧暖色系
正在加载房间…

拖拽旋转 · 滚轮缩放 · 右键平移 · 点击验证条目可高亮对应家具

过程可见

从 CAD 图纸到真实渲染,每一步都有可核对的产物(左列为左卧,右列为右卧)。

左卧 DXF 识别叠图 右卧 DXF 识别叠图
①DXF 识别墙体、门窗、地板轮廓从 CAD 图纸解析为结构化 JSON
左卧白模 3D 右卧白模 3D
②白模 3D按解析结果搭出带门窗的房间白模,先验收尺寸无误
左卧布局俯视 右卧布局俯视
③布局俯视规则引擎解算后的家具足迹,红色为验证命中的问题区域
左卧真实模型渲染 右卧真实模型渲染
④真实模型渲染three.js 按解算坐标摆放 Amazon Berkeley Objects 真实家具模型

家具库

候选池来自 Amazon Berkeley Objects 数据集的家具子集,含尺寸与几何元数据。

—全库总资产
—严格家具(坐具 / 桌台 / 储物 / 床)
—本次演示使用

全库分类分布

子类 Top 6

    家具模型来源:Amazon Berkeley Objects(CC BY-NC 4.0),仅非商业演示。

    闭环架构

    LLM 只做语义决策,一切坐标由确定性规则引擎解算与验证。

    LLM 语义→ anchors 解算→ validate 六项→ loop 重排→ three.js 呈现
    语义层 · LLM输出选品、角色、锚点与朝向语义,不直接输出坐标
    解算层 · anchors把语义换算为足迹、坐标与朝向,生成无碰撞落位
    验证层 · validate干涉 / 挡门(含通行带)/ 挡窗 / 走道 / 净高 / 穿墙 确定性校验,失败自动重排
    呈现层 · three.js浏览器加载 DRACO 压缩 glb,实时 3D 预览与问题高亮