即梦AI生成家居软装图需严格遵循五层提示词结构：空间类型→功能需求→主体尺寸→材质逻辑→风格约束，并嵌入括号判断指令与JSON分步验证机制，确保空间合理、比例准确、材质兼容、风格统一。
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你想让即梦ai生成家居软装方案图时，不是直接堆砌描述就出图，而是先理解空间结构、功能逻辑与风格一致性再输出结果，避免沙发穿墙、灯具悬浮、地毯尺寸错配等硬伤。这需要提示词内置“判断优先”机制，强制模型完成空间推理、比例校验、材质匹配三重验证后再渲染画面。用五层结构锚定判断链
即梦AI默认按token顺序解析，若提示词把“风格”放在“主体”前，它会先套滤镜再建模，导致结构失真。必须严格按“空间类型→功能需求→主体尺寸→材质逻辑→风格约束”顺序组织，让AI逐层确认可行性。
第一步：以“户型图输入”或“平面布局已知”开头，激活空间理解模块。例如写“60㎡一居室原始户型图已提供，承重墙位置明确”，AI会调用内置的建筑语义识别器，而非自由发挥墙体走向。
第二步：绑定功能动线关键词，如“沙发区需预留90cm通行宽度”“餐桌距厨房操作台≤1.2米”，这些数值型约束会触发模型内部的空间拓扑校验算法，自动排除不合规布局。
【必须写具体数值，不能写“适当距离”或“合理间隔”】
第三步：为主材添加物理互斥声明，例如“浅橡木地板+哑光白墙+无踢脚线设计”，三者并列时AI会比对材质反射率与光影响应一致性；若混入“镜面不锈钢茶几”，系统将自动加权评估眩光干扰风险并调整摆放角度。
插入括号判断指令
即梦AI将中括号[]识别为“决策指令区”，括号内内容不参与成像，仅用于激活模型内部的验证子模块。
方法一：在关键参数后加[需校验]，例如“L型布艺沙发（2.4m×0.9m）[需校验是否适配客厅开间3.2m]”，模型会先调用比例换算器，确认沙发长度≤开间×0.75才进入渲染流程。
方法二：用[冲突检测]标记易出错组合，例如“藤编单人椅 + 地暖环境[冲突检测]”，AI将主动规避底部密闭结构，并替换为悬空底座或加装散热间隙。
为即梦（Dreamina/Jimeng）视频模型（视频3.0 Pro、Doubao Seedance 2.0、Seedance 1.5/1.0、智能多帧）的文生视频（text-to-video）提示词撰写提供全面指导。相较于图像提示词，视频提示词需额外涵盖两个关键维度：**明确的运动描述**与**镜头运动方向**。 当用户出现以下任一情况时，请启用本技能： - 想要撰写、优化或精修视频生成提示词； - 提及“文生视频”、“text2video”、“视频提示词”、“运镜”、“camera move
注意：括号内只能写可计算、可比对的客观条件，不能写“看起来协调”之类主观描述。
用JSON结构强制分步执行
当软装涉及多区域联动（如客厅+餐厅+阳台一体化设计），需用JSON格式切断AI的自由联想路径，让它按预设步骤逐项确认。
第一步：声明执行模式为“分步验证”，开头写{“mode”: “step_verify”}。
第二步：在“sections”数组中按空间顺序排列，每个section必须含“validation_rules”字段：
{“position”: “客厅”, “content”: “三人位布艺沙发”, “validation_rules”: [“靠墙距离≥15cm”, “前方留空≥2.8m”, “两侧通道≥60cm”]}
{“position”: “餐厅”, “content”: “岩板长桌+四把餐椅”, “validation_rules”: [“桌边距墙≥80cm”, “椅子拉开后不碰墙”]}
第三步：末尾添加全局约束{“global_check”: [“所有家具脚部投影不重叠”, “主光源方向一致”, “色相环跨度≤60°”]}，模型会在最终合成前运行碰撞检测与色彩空间映射。
