去年搬新房时被设计师坑惨了。付了定金后发现设计师完全不懂我的需求，做出来的方案看着就像样板间，毫无个性。实际装修时发现很多设计根本不实用，比如把插座设计在床后面，想充个手机都要搬床...
作为一个程序员，我开始思考：能不能用技术来解决这个痛点？让普通人也能快速看到不同风格的装修效果，避免被忽悠。
于是就有了 RoomHaven 这个 AI 室内设计工具的想法。
先直接看看效果吧
技术实现分享 最开始纠结要不要用 Vue ，但考虑到室内设计工具需要大量图片处理，Next.js 的图片优化和 SSR 能力更适合。而且 React 19 的 Server Components 让我们可以在服务端直接处理一些计算密集的任务。 最初直接用 OpenAI 的 DALL-E ，发现生成的图片经常"脑补"出原本没有的元素，比如把单人床变成双人床，或者凭空加个窗户。
试了好几个模型： DALL-E 3: 创意很强，但容易改变房间结构 Midjourney: 效果惊艳，但 API 接入复杂 Stable Diffusion: 可控性好，但需要大量调优 Google Nano Banana: 在保持原结构方面最稳定 最终选择了 Google Nano Banana ，主要是它能比较好地理解"只改变可移动物品"这个需求。 用户上传的房间照片通常都是手机拍的，动不动就是 5-10MB 。如果直接传给 AI 模型，不仅慢还费钱。
前端压缩方案：
import imageCompression from 'browser-image-compression';
const compressedFile = await imageCompression(file, { maxSizeMB: 1, maxWidthOrHeight: 1024, useWebWorker: true // 不阻塞主线程 });
AI 生成通常需要 30-60 秒，用户体验很关键。最初想用 WebSocket 实时推送，但发现在 Cloudflare Workers 上支持不好，最后用了轮询： 虽然轮询看起来"low"一点，但胜在稳定，而且对服务器压力也不大。
踩过的坑 成本控制：AI 图片生成真的很烧钱，每张图大概 0.02-0.05 美元。如果不限制使用，分分钟破产。
中外审美差异：发现中国用户和欧美用户的审美偏好差别很大。中国用户更喜欢温馨实用的设计，欧美用户偏爱开放奢华的风格。后来针对不同地区优化了 prompt 模板。
移动端适配：本来以为室内设计主要在 PC 端使用，结果发现很多用户喜欢用手机拍完照片直接上传试效果。移动端的图片上传和预览花了不少时间优化。
技术讨论
想听听大家的看法：
邀请体验RoomHaven - AI Interior Design Platform 网站已经上线了，功能基本完善。如果 V 友们感兴趣可以私信我要兑换码，可以兑换 20 积分免费试用（每次生成消耗 5 积分）。
特别希望能收到一些反馈：
独立开发感悟 做这个项目最大的感受是：技术实现其实不是最难的，难的是理解用户真正的需求。
感谢 V2EX 这个平台，希望能和大家多交流！ 项目还在持续优化中，欢迎各种建议和拍砖 🙏
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