中華民國室內裝修專業技術人員學會

摘要

  本研究聚焦於自然語言生成（Natural Language Generation, NLG）與人工智慧生成內容（AI-Generated Content, AIGC）圖像技術於室內設計提案階段之應用，旨在深入剖析此類生成式技術在設計流程中所展現之潛能與侷限。透過建構多方法研究架構，整合專家訪談、AI 操作實驗與量化問卷調查，本研究系統性比較傳統設計流程與 AI 輔助設計方法於初步提案階段之成效差異，並進一步分析其對設計效率提升、創意生成機制、設計品質控制與設計師專業角色轉變之多重影響。
  研究發現顯示，AI 技術特別是在概念設計與視覺表徵階段展現出高度的創新性與時間效益，可快速生成風格多元且具創造潛力之圖像輸出，有效激發設計靈感並優化構思過程。然而，在細部設計的邏輯一致性、材質與空間真實性控制，以及風格語彙精準掌握等關鍵環節中，現有技術尚存明顯瓶頸，仍需仰賴設計師進行後設調整與專業詮釋，方能符合產業規範與用戶期待。
  本研究進一步針對人機協作下的設計思維轉變進行理論與實務交叉分析，並提出 AI 技術導入後設計教育與職能再造的具體策略建議，包括：納入生成技術操作訓練、強化語意提示語設計能力、引導設計決策邏輯、整合服務設計方法論等。綜上，本研究不僅補足室內設計領域中有關生成式 AI 實務效能與應用潛能之研究空缺，亦為設計產業數位轉型與高等教育課程規劃提供理論支撐與制度設計依據。

關鍵字

AI 輔助室內設計（AI-assisted Interior Design）、生成式 AI 在空間設計的應用（Generative AI in Spatial Design）、自然語言生成（Natural Language Generation）、多方法研究（Multi-method Research）、設計效率（Design Efficiency）、視覺呈現品質（Visual Presentation Quality）、創意發想（Creative Ideation）、人機協作（Human-AI Collaboration）

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AI輔助室內設計提案：人機協作的應用實例