改什么
当前对象、局部纹理、指定材质或颜色，以及用户明确选定的区域。
PROJECT 03 · ITERATE
生图体验优化 / AI 室内效果图编辑器
让生成式编辑成为可控的循环：明确改什么、保留什么，再比较、应用或撤销。重点不是把工具变复杂，而是把会改变空间结果的决定还给用户。
01 / CONTEXT & DOMAINITERATE
室内图的“局部”，不是孤立的一块像素。
我的环境设计训练让我先保护空间关系，再讨论单个物体。
局部替换可能同时影响尺度、透视、材质、光线和动线，所以“改什么”必须和“什么不改”一起被明确。
保留什么
空间结构、其他家具、地面、光线和整体风格等优先保留项。
可能连带什么
比例、视角、材质连续性和邻近对象关系，需要在结果比较时被看见。
基线判断
通用生图流程容易把提示词、参考图、生成、比较和返工全部交给用户管理。
这是工作流假设，不是完成过的用户测试结论。
设计立场
把“优先保留”从提示词补充项提升为显式约束。
让用户在生成前就知道系统将如何理解范围。
四类专业风险
结构：墙体、门洞、楼梯与空间层级。
比例：家具尺度、视点与透视。
氛围：材质、色温、自然光与风格。
控制：明确修改范围并保留其余空间。
室内图不是元素拼贴，局部替换会连带影响尺度、透视、材质、光线与动线。
基于证据的设计判断
当前 UI 显示对象范围、固定门窗 / 家具 / 地面和“保留结构”选项。
这支持“修改 + 保留”的设计假设，但不是设计师访谈或用户验证结论。
传统手工链
找参考 → 写 Prompt → 多次生成 → 筛选 / 修补。
用户自己管理 Prompt、版本、材质与结果。
垂直化工作流
选择对象 / 区域 → 确认 CHANGE / KEEP → 比较候选 → 应用或撤销。
AI 识别和组织候选，人确认范围、保留与最终结果。
02 / ITERATION TRACEV1 → V2 → CURRENT
每一轮都在外显一个隐藏约束。
V1 先验证核心流程速度。
V2 把参考图与生成步骤显性化。
V3 / CURRENT 再把工作流复杂度吸收到 AI，同时留下 CHANGE、KEEP、COMPARE、APPLY 与 HISTORY。
它们是同一项目的迭代线，不代表三次独立验证。
Prompt 主导
本轮变化在同一画布里选择空间对象、加入参考、提取对象并生成候选。
仍有约束流程偏功能集合，生成前约束与结果恢复仍不完整。
显性工作流
本轮变化把选择目标、参考、提取对象、放置空间、保持项、生成与比较显性化。
仍有约束理解更清楚，但用户需要管理更多中间态。
AI 组织上下文
本轮变化把“正在编辑什么、参考什么、改变什么、保留什么”组织在持续画布里。
仍有约束用户仍需比较候选后 Apply，并保留 Undo / History。
点击任一界面可放大查看；图像来自独立产品 Figma 文件的实际节点，不是作品集幻灯片截图。V1 `25:4`、V2 `282:2288`、V3 `278:1025`。
迭代弧线
V1：SPEED，先让图出来；V2：CONTROL，让用户看见步骤、范围与保留项；V3：EXPLAINABILITY，把工作流复杂度交给 AI，只留下用户需要做的决定。
不是性能承诺
“首张结果约 0.8 秒”来自 PDF 中的 V1 概念界面叙事，不是模型性能测试。当前 Demo 也不代表真实生成速度或准确率。
03 / KEY DECISIONS三个可逆决定
AI 吸收技术复杂性，但不替代会改变结果的决定。
当前方案把控制收窄为三个连续动作：选范围、设保留项、比较后应用。
每一步都应该能被用户确认、修改、拒绝或撤销。
01
确认修改范围
对象或区域选择优先于长提示词，让意图附着在画布对象上；范围仍需验证是否被用户正确理解。
02
设置优先保留
空间结构、相机、门窗、墙体、地面、其他家具和光线等约束显式可见，减少“改了不该改的地方”。
03
比较后应用
候选结果并列呈现，应用与撤销都保留；AI 提供变化摘要，用户决定是否把候选写回画布。
理解输入、编排工作流、执行与检查
接收文字、图片、选择或拖拽参考图，填充专业约束，组织生成候选，并检查非目标变化。
表达意图、指定修改、确认计划、判断结果
用户确认改哪里、想要什么、什么不能动。
用户决定是否接受、继续迭代、停止或恢复。
V3 的 “THREE DECISIONS”
1. 选择对象或区域。
2. 确认 CHANGE / PRESERVE 与生成范围。
3. 比较候选后 APPLY、拒绝或继续编辑。
核心不是减少功能，而是让每个会改变空间的决定都能被用户看懂。
责任分配
输入可以是文本、图像、点击、右键或拖拽。
AI 管理流程与约束，用户保留意图与最终判断。
“复杂度交给系统，决定权交给人”是这条迭代线的设计结论。
04 / VALIDATION STATUS准确说清边界
最后验证的不是“图像更漂亮”，而是决定是否可控。
PDF 把下一轮验证拆成理解、能动性与可恢复性：用户能否说出下一步，能否选择保留 / 修改 / 停止，出错后能否回到上一步。
当前仍是设计假设，不是用户验证结论。
3 秒内找到下一步
当结果不符合预期，观察用户能否在 3 秒内找到恢复点，而不是停在空白或重新描述。
保留 / 修改 / 停止
记录用户觉得哪些决定仍然可控：选择候选、应用、拒绝、继续编辑或停止。
回到上一步
验证 Undo、History、局部编辑和状态回退是否可理解；当前页面标注为待验证。
画布探索
探索过自由拖拽、局部替换、状态回滚与减少聊天入口。
画布能让变化变得可见，但自由拖拽本身不能解决语义歧义。
仍需验证“用户选中的对象”是否等于“系统理解的对象”。
下一轮记录表
继续 / 返回的差异；是否在 3 秒内找到恢复点；哪个决定最可控。
与常见画布 AI 平台的比较只能作为交互参照，不能替代真实用户证据或 AI 确定性验证。
05 / CONTINUE继续看