这是山顶别墅背后的提示词。它是一个两层、33 个座位的房间，可以作为实例，改编成你自己的房子。
这些提示词是从我们真实的对话中总结出来的，原始对话要长得多，也乱得多。
山顶别墅从两张参考图开始：一张是剖切的俯视平面渲染图，另一张是日落时分通往露台的通高客厅。你可以用自己的图，也可以让代理生成。
为一座现代山顶别墅生成两张参考图：一张是剖切的俯视平面渲染图；另一张是黄金时刻的通高客厅，通往露台，露台上有围着火炉桌的休闲区、八人户外餐桌和一个小泳池。
图像生成不需要 API 密钥。ChatGPT 订阅里包含的图像生成就够用了；我们只是碰巧用了 Scenario 和 OpenAI API。
把这两张参考图变成以米为单位的平面图和座位布局：两层楼、通高挑空、露台和泳池。开始搭建之前先给我看平面图。
代理先用以米为单位的数字写出平面规划，再把它画出来。图纸、模型和座位都来自这一个文件，所以移动一件家具时，它的座位也会跟着移动。
共有 33 个座位，分为 9 组。其中三组带有可以隐藏的桌子：厨房岛台、户外餐厅和玻璃房。
| 分组 | 座位 | 平面图编号 |
|---|---|---|
| 客厅沙发 | 4 | 1–4 |
| 客厅座椅 | 4 | 5–8 |
| 厨房岛台 | 4 | 9–12 |
| 露台沙发 | 5 | 13–17 |
| 露台休闲椅 | 2 | 18–19 |
| 户外餐厅 | 8 | 20–27 |
| 玻璃房 | 2 | 28–29 |
| 北侧天桥 | 2 | 30–31 |
| 书廊 | 2 | 32–33 |
按照这个平面图，在无界面的 Blender 里搭建出来。优先使用免费的 CC0 纹理，只生成缺少的部分。每把椅子先生成一张产品图，再转成 3D 模型。导出前用渲染图检查每一个座位，并把三角形控制在 150,000 个以内。
对山顶别墅来说，就是 12 套来自 Poly Haven 的纹理、一套来自 ambientCG 的石灰华，再加上生成的石材、艺术画和书脊。六把椅子从产品图变成了 3D 模型。第一版共有 148,484 个三角形。
然后在 Apple Vision Pro 上试用这个房间，告诉代理哪里不对。我们的三轮头显反馈，概括起来就是这样的提示词：
在头显里，我点不到玻璃房的书桌，挑空周围的护栏玻璃看不见，脚凳朝向不对，火焰也太大了。把这些修好。
靠枕往前倾，有两个座位坐得太深，台灯也太亮了。
泳池改用 Locus 内置的房间水面，不要用建模的水。
第一版在头显上跑得很慢。让它流畅起来，用的是这样的提示词：
为什么在头显上这么慢？
代理检查了整个 Room，发现贴图一共有 1.65 亿像素，还有八盏实时聚光灯，并给出了修改建议。
就这么做：按观看距离调整贴图尺寸，减少实时聚光灯。
把每一盏灯都烘焙进光照层，不再保留任何实时灯光。
贴图从 1.65 亿像素降到 3300 万像素。最后，每一盏灯都烘焙进了五个可开关的灯组之一，不再有实时聚光灯。烘焙又让下载变大了：现在大约 118 MB。
如果你好奇，这里多讲一点这个房间是怎么一步步做出来的。
大约一天。我们 10 月 23 日傍晚从参考图开始，第二天上午第一个定稿版本就完成了。
第 4、5 步里的头显修正是之后几轮反馈里做的。
不多。下面是我们付过费的全部内容：
图像生成可以直接用 ChatGPT 订阅里包含的用量，不需要 API 密钥。我们只是碰巧用了 Scenario 和 API。
我们没有用其他生成服务：没有 Tripo、Meshy、Hunyuan3D 或 Trellis。以上费用是记录下来的用量，不是发票金额。
有一些。这么大的房间碰到了 App 的一些极限。这些修复都已经发布，所以类似的房间可以直接受益：
房间水面和烘焙光照层在 Locus 里本来就有，山顶别墅只是用上了它们。
我们在头显上测量了 1.0.2 版。坐着看时保持 90 fps。书廊的座位是 61–69 fps，关掉火焰或隐藏透明表面后能达到 90。
这些数字来自带额外性能日志的 Locus 调试版，App Store 版没有这些。自己做 Room 时，描述你在头显上看到的情况，让代理去检查贴图、三角面和灯光就行。
这个房间还没有使用 GPU 纹理压缩，我们也还没有在当前版本上重新测量舒适度和性能。