软装搭配怎么预览？用色号对比沙发、窗帘和地毯

买沙发、窗帘或地毯前，可以先把候选颜色放进同一张客厅照片里对比。简单试一两种颜色，用 Gemini Apps 描述你想看的效果；要一次排多组方案，可以用脚本生成颜色遮罩，再在本机替换颜色。文中的房间和配色板是 AI 生成的练习素材；历史效果来自 2026 年 10 月 6 日的旧模型，不代表当前 Nano Banana 2.1 的表现。

同一间 AI 生成的客厅展示六种沙发与软装配色方案，色块仅供屏幕预览

下载软装配色预览工具包：里面有 Gemini API 遮罩脚本、遮罩提取与颜色替换脚本、六组示例配色和练习图片。API 方案先生成一张 2K 颜色遮罩；按当前 Google 标准价，图片输出约 US$0.0504，输入图片与文字另计。之后做颜色组合由本地代码完成，不会再调用图片模型。查看官方价格

你需要准备

项目	说明
房间照片	能看清沙发、窗帘和地毯。客户照片上传前先取得同意，遮掉地址、家庭照片等信息
候选颜色	优先用品牌色卡或布样提供的 RGB / HEX 色值；商品页图片的颜色只能作参考
免代码方式	Gemini Apps 支持图片生成与编辑，具体能力依账号和地区而异；需要能访问该服务
批量方式	工具包需要 Python 3.11+；图生图调用 Gemini API，需要 Google AI Studio 的 API Key
费用	Nano Banana 2.1 标准 2K 图片输出目前约 US$0.0504/张；输入费用另计，API 图片输出没有免费层

先试一个颜色

如果只是看沙发从米色变成蓝灰色会不会合适，可以用 Gemini Apps 的图片编辑功能。参考Google 官方图片生成和编辑说明查看账号当前可用的入口；网页和手机界面可能不同，这里不写未现场核验的按钮名称。

上传一张有授权的客厅照片，输入类似下面的描述：

只调整照片里的布艺沙发颜色：把坐垫、靠背和扶手改成灰蓝色，尽量接近 #6E8CA0。保留原来的布料纹理、褶皱、明暗和沙发形状。墙、窗帘、地毯、茶几、门窗和拍摄角度保持不变，不要增加物品或文字。

模型生成的是颜色方向示意，不能保证输出像素符合色号，也可能顺手重画沙发边缘或其他家具。准备下单前，把实物布样放到家里的灯光下比较。

一次生成遮罩，再批量换色

要比较多种组合，可以让模型把三件软装分别涂成绿、蓝、品红三种纯色，再由脚本按色块提取遮罩。遮罩是黑白选区：白色代表要换色的地方，黑色代表保留。颜色替换会保留原图的明暗变化和纹理，方便快速排方向。

工具包里的 API 脚本使用 Gemini 官方 Nano Banana 2.1。Gemini API 是海外服务；需要能访问 Google AI Studio，并自行承担输入图片上传带来的隐私责任。按Python 与 uv 入门准备 Python，在 Google AI Studio 创建自己的 Key。不要把 Key 写进脚本、截图或发给客户。

解压工具包，在终端进入目录并设置 Key：

export GEMINI_API_KEY="粘贴你自己的Key"

先在 s033_masks.py 中填好要标记的物件描述，再用原始照片生成颜色遮罩：

python3 s033_masks.py 客厅.jpg out/三色遮罩.png

脚本会请求一张 4:3、2K 图片。提示词把沙发涂绿、窗帘涂蓝、地毯涂品红；模型可能涂错物件、漏掉阴影里的部分，也可能把另一间房里相似的窗帘一起改色。先放大查看这张遮罩图。工具包的历史示例里，模型把门洞里的另一幅窗帘也涂蓝了：

2026-10-06 历史 AI 遮罩示例：除客厅窗帘外，门洞后方的窗帘也被涂成蓝色，需先修正遮罩

遮罩不对时，先在图片编辑器里把不应替换的区域涂黑、漏掉的区域补白，再运行提取脚本。每一张遮罩都要和原图对照；不能因为生成图看起来整齐就跳过检查。

从遮罩提取三件软装的选区：

uv run --with opencv-python-headless --with numpy s033_get_masks.py 客厅.jpg out/三色遮罩.png out/选区

这会生成 out/选区_沙发.png、out/选区_窗帘.png 和 out/选区_地毯.png。程序会按颜色挑选像素，并对沙发选区做一次材质相似度筛选，减少把木质沙发腿一起染色的情况。它仍可能把茶几、另一间房或阴影边缘选进去，所以打开黑白图检查，必要时手工修正。

填配色表并导出方案

打开工具包里的 s033_plans.json，将示例色号改成候选布样或色卡的 HEX 值。null 表示该项不换色。下面展示其中三组方案：

{
  "雾霾蓝沙发": {"沙发": "#6E8CA0"},
  "焦糖沙发": {"沙发": "#A0643C"},
  "蓝灰沙发配浅灰地毯": {"沙发": "#6E8CA0", "地毯": "#B4B4B0"}
}

安装脚本依赖并生成方案图：

uv run --with opencv-python-headless --with numpy --with scikit-image s033_recolor.py 客厅.jpg out/选区 s033_plans.json out/方案

结果保存在 out/方案/。要生成三种沙发 × 三种地毯的九个组合，改用包内的 s033_combos.json 再运行同一条命令：

uv run --with opencv-python-headless --with numpy --with scikit-image s033_recolor.py 客厅.jpg out/选区 s033_combos.json out/九种组合

处理时间取决于照片尺寸和电脑；脚本不会再次调用图片模型。配色示例是练习值，不对应特定品牌商品。颜色呈现会受显示器、灯光、面料和照片白平衡影响，最终用实物样卡确认。

六种 AI 生成的软装配色示意；图中样例来自历史输出，不能当作当前模型的颜色精度测试

九种 AI 生成的沙发与地毯配色历史示意图，颜色只用于筛选方向

把组合交给客户前

把客户选中的色号和商品型号一起记录，写明“这是照片上的颜色方向预览”。若要接软装或家居店的配色单，可以按房间数、品类数、方案数量和修改轮次核算工作量，再查看本地或平台的同类服务定价，不要用效果图代替布样确认。

交付前确认三件事：遮罩没有选到其他家具或隔壁房间；家具边缘、阴影和窗帘透光看起来合理；配色表与客户实际要买的商品型号一致。公开客户照片或 AI 效果图前取得授权，并按平台要求标记 AI 内容。

常见问题

为什么不用 AI 直接生成九张颜色组合？

每次重新生成都可能改变家具形状、纹理和构图。遮罩检查通过后，脚本能在同一张照片上批量换色，比较时变量更少，也不用为每种组合重复付图片生成费。

换完颜色后和色卡完全一样吗？

不保证。脚本按屏幕图像的色值调整颜色，同时保留原照片的明暗；光线、相机白平衡、面料纹理和屏幕都会改变观感。下单前看实物样卡。

窗帘或沙发形状也要换怎么办？

那是换款式或材质，需要重新生成图片，遮罩换色只适合物件轮廓基本不变的场景。生成结果仍要检查家具比例、边缘和其他物件。

工具清单

Gemini Apps：少量图片方向编辑；功能和账号条件以官方说明为准。
Gemini API 图片生成：重复生成遮罩；按图片输出和输入内容计费。
Google AI Studio API Key：申请个人 API Key，不要公开。
Python 与 uv 入门：运行遮罩、选区和换色脚本。