精准选择模型与LoRA是生成真实效果的基础

建筑类大模型负责整体结构、光影逻辑与空间尺度，而LoRA则锁定室内风格的细节呈现。

首先，登录liblib.ai，搜索“Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix”并将其加入模型库。其次，在【模型广场】的【室内设计】分类中，筛选如“modern_interior”“scandina vian_living_room”等LoRA模型并加入，务必记录该LoRA的触发词。最后，进入【创作中心】的WebUI在线生图功能，选择Chilloutmix模型，勾选室内LoRA，将权重设置为0.7。

ControlNet线稿控制确保空间结构稳定

未使用ControlNet约束时，室内效果图常出现门框倾斜、地板透视错乱等失真问题。方法一：启用线稿控制。上传纯白背景的室内手绘线稿或CAD导出的PNG图片，预处理器选择lineart，控制权重设为0.85，模型类型同步选lineart-xl。方法二：利用深度图强化空间层次感。若已有实景照片，可改选depth预处理器，上传原图，控制权重调至0.75。注意：上传线稿前需去除所有灰色阴影和标注文字，仅保留干净的黑线轮廓。

提示词需分层撰写，避免关键词堆砌

室内设计提示词应遵循逻辑顺序：先明确空间类型，再锁定风格，随后添加材质与光源描述，最后提出成像标准。正向提示词需以LoRA触发词开头，否则LoRA无法生效。负向提示词必须包含“floating objects”“deformed furniture”等硬性排除项，以规避沙发悬空、椅子腿扭曲等常见高频错误。

参数设置直接影响渲染的真实感

建议将采样步数设定为30步，低于25步将导致细节丢失；CFG Scale严格控制在6–7之间；分辨率统一采用1024×1024，这是Chilloutmix底模的标准尺寸。启用HiRes Fix功能，缩放倍率设为1.5，重绘幅度0.3，可有效增强材质颗粒感与阴影过渡的自然度。

局部重绘修复细节缺陷

针对地毯纹理错位、灯具缺失灯罩等局部瑕疵，可采用Inpaint路径进行修复。方法一：用画笔精准圈选问题区域，在提示词框中仅输入相关描述，采样步数调至20。方法二：对大面积问题，先使用矩形选区框住整面墙，上传高清参考图，在Inpaint模块中启用ControlNet，预处理器选择tile，权重0.6，使重绘后的砖缝走向、反光节奏与参考图保持一致。

以上操作步骤与参数配置基于当前平台功能及模型特性，具体效果可能因用户输入和硬件条件差异而有所不同。