在AIGC网站上传居室图片，然后选定特定区域，确定好风格、形状、家具等关键词，最后按下确定键，一张室内装饰效果图便赫然出现在眼前。在此之前，一名家装设计师制作一张效果图，需经过建模、渲染、做后期、修改完成等步骤，一套流程走下来需要花费2-3天时间。而现在整个过程被缩短到一分钟内。
当前，AIGC（Artificial Inteligence Generated Content，即人工智能生产的内容）在各个行业的应用逐渐加深，家装行业同样不例外。随着这类智能软件、平台的出现，家装设计壁垒随之打破，消费者甚至可以自行通过软件进行室内效果设计。不过，这些由AI设计出来的方案能否顺利落地、实现“所见即所得”仍是现实中一道待跨越的难关。
近期，国内不少企业都在AIGC赛道进行新布局，如酷家乐、三维家、东易日盛尚品宅配等，相关动作包括不限于推出AIGC家装工具、成立研发实验室、发布合作战略。在这些企业之外，检索社交平台输入“家装设计”“AIGC”等关键词，同样可以看到大量由AIGC设计的家装效果图。部分家居博主还分享了如何运用软件，从而低成本甚至免费获得家装设计方案的帖子。
而在此之前，消费者更熟悉的一幕是，由设计师通过专业的2D设计软件生成室内平面效果图，然后根据户型参数再生成出3D效果。门店销售人员展示板材、家具等家装元素时，也是拿着这些由终端软件生成图例范本对接客户需求。
部分行业人士认为，AIGC带给家居行业的可能性和升级转变，很大程度表现在以下这些方面：企业利用AIGC可生成上千种装饰示例图，大量减少配图等重复性工作；这类软件在分析用户的喜好、风格和需求的基础上，能根据信息快速生成最佳的设计方案，既能提高整体流程效率，还能减少传统人工设计过程中沟通和修改的时间和成本；可以利用软件在线D空间实现场景化购物，用户不再需要实地走样本间便能确定需求；即使是不熟悉家装，用户也能通过海量数据自行规划居室设计等。
对此，不少消费者持赞同的观点。消费者小曼（化名）表示，装修的时候遇到的第一个问题，就是不知道选择什么样的装修风格。这类生成式AI应用通过风格和室内格局的提前预设，利用人工智能自带的高效率、高出图率、低价格的属性和优势，让自己在装修风格的确立上大大降低了试错的成本。
不过，行业内对于这类家居设计软件的出现，并非都是拥抱支持的态度。有观点认为，在大部分家居品牌多年对外宣传的“免费设计”口号下，AIGC的出现，间接加剧行业内外对设计费收费的不认可，项目的造价会更加低。
目前，市面上设计收费形式大致可以分为几种类型，一是家居品牌提供的营销级免费方案；二是家装平台或独立设计师提供的有偿收费方案，例如按照房屋每平方米100元以上不等的标准收费等。三是AIGC网站向普通用户、专业设计师、房产或家居企业提供免费、包月支付、定制化收费等多种形式的家装设计服务。
值得一提的是，在记者采访及与相关从业者交流中了解到，上述前两种形式更为普遍。而家居品牌方宣称的“免费设计”“免费出图”也并非真正意义上的免费，而是有诸多前提限制。一方面是次数限制，超过一定次数便要收取相应的费用。另一方面，即使最终给出的设计方案明面上不包含设计费用，但还是会在配套家居产品进行提价处理，从而抵消这笔费用。
在支持设计付费的行业人士及消费者看来，专业、靠谱的设计师能解决许多问题，包括能确定适合的装修风格，以及在有限的面积、装修预算的情况下，优化空间结构、满足业主的多种家装需求。从乐观角度出发，AIGC的引入，也恰恰能减少纯机械化劳动的绘图工作，让他们能更专注到材料、施工等方面的学习与创新，也能让企业从整体上降低成本。
中国社会科学院财经战略研究院联合贝壳研究院发布的“2022家装设计师职业发展白皮书”亦指出，“以人为本”的居住需求和品质服务的全面升级正在成为居住领域发展的主基调。随着标准化作业工具的普及，设计师绘图门槛会进一步降低，同时，对设计师的沟通、运营、项目管理及服务等综合技能的要求会进一步提升。在协作方式上，随着装修流程的标准化与流程化，家装设计师岗位将由“单打独斗”运作方式转向多工种协作。
提升家装流程效率，是AIGC引入家装行业的主要优势之一。然而，消费者未必都能借助这类智能软件获得符合自己心水的设计方案，能否顺利落地、实现“所见即所得”仍是现实中一道待跨越的门槛。
在朋友的推荐下，近期准备装修的肖云（化名）使用Collov网站进行家装DIY，发现实际体验并不如人意。“可能是我的期待值比较高的缘故，想着软件能直接生成一个贴合自己需求的空间设计，结果发现AI绘图出现不少的错误，比如房梁弯曲、家具虚化、原有的硬装布局出错等。”几番尝试下来，他坦言道，这类应用更适合有软装需求的业主，可以借此来确定风格和定位，以及不同家具摆放装饰的灵感。另外，更有个别消费者直言，这类生成式AI家装应用看似实用、出图快，实则“贵、丑、落地难”。
有从事家居设计的从业者表示，目前市面上的生成式AI应用在材质处理、光影关系等方面有明显提升，但还未能对室内空间细节进行完善，这与家居材质、尺寸等矢量数据缺乏有关。但当前3D矢量数据较难实现AIGC化，一方面由于家装行业的特殊性，这些数据可能涉及到用户的隐私信息，诸如住址、家庭结构、生活习惯等，软件应用一方难以建立起庞大且真实的数据库。另一方面，尽管生成式AI应用能海量生成内容，但并不一定能保证其质量和可靠性。“譬如，效果图只是项目落地的一小环节，主要用于向客户展示，作用有限，最终落地效果还是要看施工方是否认真负责。”
