在 彻底引爆 AIGC 圈前，图像生成模型 的开源，就已经让不少设计从业者意识到，内容创作已经成了普通人能接触到的「黑科技」。
AI 应用于室内设计并不是新故事。在 2020 年前，电商网站「艾佳生活」就推出了设计师产品系统 。随后，贝壳找房、天猫家装等平台也相继发布 AI 室内设计工具。当室内设计的空间从单一的线下转向线上时，传统的 AI 与设计师结为盟友，但无法从根本上解决客户端沟通成本高、效率低的难题。
作为阿米巴资本被投企业的， 则与传统的赋能设计师的室内设计 AI 产品不同。
2021 年成立于美国的 基于 和 GNN（ ，图形神经网络），面向C端客户直接提供了室内设计 AI 工具，并提供了前期「设计+家具购买」一站式服务。用 AI 从客户源头快速完成设计风格启发，并指导购买决策。
在室内设计环节，消费者通过在 官网完成有关空间用途、偏好风格和品牌等相关结构化的 30 秒问卷，并拍照上传所需设计空间的实景照片， 就能在几秒内生成渲染后全景设计方案，并支持多风格快速生成。
左图：设计前；右图： AI生成设计图效果
据 CEO 张霄介绍， 自研了基于 GNN 图神经网络的组合生成算法，来针对具有空间几何关系的组合生成问题。同时，基于 自研的层级细粒度家具分类和识别算法，以及针对室内设计的场景重建算法库，室内设计的生成过程能够更加可控，输出的设计图能拥有更高的分辨率或更佳的视角合成效果。
自动生成室内设计方案过程
敲定设计方案后， 设计师将在 3-5个 工作日内提供室内设计的「情绪板」（Mood Board，设计师用于检视色彩、样式的设计方案图）。根据客户意见调整后，3D 的设计方案图会最终交付给客户，客户可根据自己的需求在 官网下单其合作的家具品牌的产品。
张霄告诉 36氪， 模型的核心优势在于丰富的室内设计数据资源能力。团队自 2021 年起就与不同室内设计品牌进行了设计业务合作，并交付了近万个设计订单。基于 所积累的细粒度室内场景设计稿，以及高清多角度的家具图片-文字配对数据， 进行了大规模的多模态生成模型迁移学习预训练。与此同时， 已与全球 200 多个家具品牌达成了合作，为客户的家具购买和安装提供了较为实惠的价格。
创始人兼 CEO 张霄在斯坦福大学取得了物理博士学位，并获得2022年福布斯全球华人 称号。 首席科学家 Rex Ying 为耶鲁大学计算机学教授，率先提出 GNN 的概念，并为 算法的发明者。其曾在波音、（前Meta）和 担任 AI 算法顾问。
去年， 已完成近千万美元的 Pre-A 轮融资。今年， 在开启 A 轮融资的同时，计划对生成模型的性能进行进一步提升。张霄表示， 内部也在积极研发室内设计领域的「」，用户可以直接通过「文字+图片」聊天的方式，对图片进行实时编辑，全自动生成室内设计方案。与此同时， 未来将融入了 RLHF (基于人类反馈的模型增强学习)，去不断训练增强模型对审美的理解，为用户提供更好的使用体验。
