InteriorAI

Estudio de interiorismo asistido por IA con supervisión humana en cada etapa (Human-in-the-Loop). A partir de tus referencias (vistas de la estancia, capturas de SketchUp, planos, muebles e inspiración) genera bocetos, una composición fiel y una fotografía realista de cada habitación. Nada avanza sin tu elección y cada acción con coste lo muestra antes.

Construido con FastAPI, Gradio y Azure AI Foundry. Versión 4.2.0 (CHANGELOG).

📖 Documentación: https://sergiovelmay.github.io/InteriorAI/ (instalación, configuración, manual de usuario y referencia técnica).

Cómo funciona

flowchart LR
    R[Referencias<br/>receta y ficha<br/>REFERENCE_ANALYST] -->|lo marcado| B[Bocetos<br/>FAST_DRAFT_MAKER]
    B -->|eliges uno| A{{Auditoría opcional<br/>GEOMETRY_AUDITOR}}
    B -->|eliges uno| C[Composición<br/>COMPOSITION_BUILDER]
    A -.->|correcciones| C
    C -.->|retoque con máscara| C
    C -->|eliges una| F[Render final<br/>REALISTIC_RENDERER]
    F -.->|otra versión o cambios globales| F

1. Referencias: subes cada imagen con sus notas («quédate con el sofá», «con estas medidas»…) y la IA la analiza al momento: una receta con lo útil de la imagen en 12 grupos (objetos, colores, materiales, perspectiva, geometría, luz…), con medidas y su origen. En la ficha marcas lo que quieres usar; solo cuenta lo marcado.
2. Bocetos: exploraciones rápidas a partir de las referencias activas (la que marca la perspectiva es la imagen base). Eliges uno.
3. Composición: materializa el boceto con fidelidad, con la ayuda de una auditoría opcional frente a las referencias de perspectiva y geometría (y tus observaciones) y de retoques con máscara: pintas una zona y describes el cambio. Eliges una.
4. Render final: la fotografía realista, con cambios globales en texto libre (noche, iluminación, ambiente, personas), proporción y resolución hasta 4 MP, y «otra versión» con el mismo prompt.
5. Prompts automáticos: en cada generación, el PROMPT_ARCHITECT escribe el prompt con las entradas reales y te explica lo que ha entendido y sus dudas.
6. Costes IA: cada llamada queda registrada con su coste; la pestaña muestra el gasto por rol, día y proyecto, y cada imagen indica cuánto ha costado llegar a ella.

Recorrido

Un caso real, de principio a fin: la personalización de una cocina abierta al salón. Cada captura es una pestaña completa, con sus secciones desplegadas.

Roles de IA

El código nunca usa nombres de modelos: cada tarea es un rol y su despliegue se configura en .env (DEPLOYMENT_ROLE_*), con su esfuerzo de razonamiento (<ROL>_REASONING_EFFORT).

Rol	Tarea
REFERENCE_ANALYST	Receta de cada referencia (una vez por imagen)
PROMPT_ARCHITECT	Prompt de cada generación, con lo que ha entendido y sus dudas
FAST_DRAFT_MAKER	Bocetos en lote a partir de las referencias activas
COMPOSITION_BUILDER	Composición fiel y retoques con máscara (el único con máscara)
REALISTIC_RENDERER	Fotografía realista y cambios globales, sin máscara
GEOMETRY_AUDITOR	Auditoría del boceto frente a las referencias del espacio

Costes orientativos

Estimados con los precios de lista de config/pricing.yaml y redondeados al céntimo hacia arriba, como los muestra la aplicación: la cifra facturada en Azure Cost Management queda por debajo. Medidos en las pruebas reales de la 4.0.0:

Acción	Coste aproximado
Receta de una referencia	0,03-0,07 €
Prompt automático de una generación	0,01 €
4 bocetos en calidad media (3-6 imágenes de entrada)	0,20-0,25 €
Composición o retoque (4-6 imágenes de entrada)	0,06-0,08 €
Render final a 4 MP	0,09 € desde una composición; 0,11 € desde otro render
Auditoría del boceto	0,14-0,27 € (razonamiento medium)

En los modelos de bocetos pesan más las imágenes de entrada que las generadas. En modo azure, las acciones de más de 0,20 € piden un segundo clic de confirmación junto al botón.

Arquitectura

flowchart LR
    U[Navegador] -->|127.0.0.1:7860| F[Frontend<br/>Gradio]
    F -->|API REST| B[Backend<br/>FastAPI]
    B -->|por rol| AZ[Azure AI Foundry]
    B -->|única escritura| D[(data/<br/>studio_shared_data)]
    F -.->|solo lectura| D

• Backend (FastAPI, async): única vía de escritura en data/ (JSON atómico y bloqueo por proyecto) y única vía a la IA (FoundryClient, con telemetría de costes). Modo mock sin credenciales.
• Frontend (Gradio, tema oscuro): sin credenciales; lee las imágenes del volumen en solo lectura y escribe a través de la API.
• Datos: un proyecto por carpeta (metadatos.json, referencias, histórico de renders y telemetría en costes_telemetria.jsonl). El borrado es suave: pasa a data/.papelera/.

Más detalle técnico en AGENTS.md y docs/agent/; la historia del proyecto, paso a paso, en docs/pasos/.

Puesta en marcha

Requisitos: Docker Desktop (o Docker Engine + Compose v2).

以上为 README 的开头部分。其余内容请阅读原文。 查看完整 README ↗