RoomScan与Shellplan发布：iPhone LiDAR全屋扫描及AI设计数据导出
先了解这件事
2026年10月9日，GitHub新晋设计/室内仓库同时发布了RoomScan和Shellplan两款开源工具。两者均利用iPhone LiDAR传感器实现逐间扫描并自动拼接为全屋模型，支持生成去除家具的空房间白模及带尺寸标注的平面图。在隐私保护方面，两款应用的数据均仅保存在本地且不联网。其核心功能在于一键导出包含OBJ/USDA模型、Blender重建脚本等的压缩包，旨在辅助用户在Blender中结合AI进行室内设计工作流。值得注意的是，早先报道聚焦于RoomScan支持结构化JSON数据导出；后续同日发布的Shellplan报道则指出其支持PDF平面图导出及门窗编辑、实测值录入功能，且未提及JSON数据，显示两者在导出格式细节上存在差异。
AI 根据报道生成 · 7 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- GitHub 新晋设计/室内仓库Shellplan 发布：基于 iPhone LiDAR 的全屋扫描与 AI 设计导出工具
Shellplan 是一款开源 iOS 应用，利用带 LiDAR 的 iPhone 逐间扫描房间并自动拼合为全屋模型。它能生成去除家具的空房间白模和带尺寸标注的平面图，支持门窗编辑及实测值录入。用户可一键导出包含 OBJ/USDA 模型、PDF 平面图及 Blender 重建脚本的 ZIP 包，所有数据仅保存在本地不联网。
- GitHub 新晋设计/室内仓库RoomScan 发布：基于 iPhone LiDAR 的全屋扫描与 AI 设计导出工具
GitHub 项目 RoomScan 推出了一款利用 iPhone LiDAR 进行全屋扫描的工具，支持多房间自动拼接、生成带尺寸的空房间白模和平面图。该应用数据仅保存在本地且不联网，可一键导出包含 OBJ/USDA 模型、结构化 JSON 数据及 Blender 重建脚本的压缩包，以便在 Blender 中结合 AI 进行室内设计。
本事件热度走势
当前热度 3·可比范围峰值 10（10月9日 07:00）·近 24 小时可比范围变化 -51%
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