阶段一：意图输入
用户上传一张手绘平面草图（里面标注了核心筒、独立办公室、开放办公区、露台）和一张3D体量草图，配一句话——我们来设计一栋8层办公楼，位于旧金山，用地100×100英尺。这是我的初步草图。
这一步直接复刻了建筑师真实的开题方式：自然语言定参数（层数、用地、地点）+手绘传达意图。没有任何菜单点击。
阶段二：体量生成，自适应体量
系统识别草图后回复「好的，我们先从体量开始」，进入方案转换模式，分「建筑体量/楼层平面」两个层级处理。生成结果不是一张渲染图，而是一个完全可编辑的3D体量模型——保留了用户草图里那种错落的悬挑、退台关系。
这是Illoca第一个真正的技术分水岭：它不是图生图，而是草图生几何体。生成出来的几何体有楼层、墙体、空间逻辑。
阶段三：平面生成，平面描绘
用户接着说「现在基于这张草图细化平面布局」，系统调用平面描绘模块，从草图里的泡泡图自动推导出标准化平面：带轴网、办公区、机电井、电梯井、楼梯间、厨房、电气间、露台——这些是真实建筑平面的功能要素，而不是装饰性的图形。
阶段四：批注式编辑 红笔批注
这是整个产品最锋利的部分。用户切换到批注工具，同级工具还有「实时草图/墙体/拆分」，直接在平面上用红笔：写「露台」，画一条新位置的边界，系统把露台移到新位置；标注「6英尺」，画出新轮廓，在旧露台上打红叉，系统按6英尺尺寸重画露台并删除原位置，还有拆分板。
这一步是对传统BIM工作流的根本性颠覆。在Revit里改一个露台的位置要：选中对象→修改属性→调整尺寸→重新出图。在Tracing Paper里就是建筑师在打印图上批注的那种动作，但AI直接执行了。
阶段五：多楼层批量生成+立面方案
用户给出第五层和第七层的平面后说「基于这个布局，生成这栋楼其余楼层的平面」，系统外推生成八个楼层的差异化平面——注意第一层和第八层的平面是不同的，意味着AI理解了「底层商业 / 标准层 / 顶层」的建筑常识。
然后到立面阶段，系统提供立面风格库：可变频率/条码韵律/起伏表皮/线性频率——这些是当代建筑界真实存在的立面语言术语，不是泛泛的「现代风格 / 古典风格」。最终输出四张渲染图，可直接作为甲方汇报材料。
主题测试文章，只做测试使用。发布者：Connor 秦明，转转请注明出处：https://ai4elab.com/7406.html
