RoomHavenPlataforma de diseño de interiores basada en AI que reimagina habitaciones desde una sola foto en segundos.

4.3 (4)

Reseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado julio de 2026

Resumen

RoomHaven es una herramienta de diseño de interiores impulsada por IA que permite a los usuarios cargar una foto de cualquier habitación y generar instantáneamente versiones rediseñadas en una variedad de estilos. Está dirigido a propietarios de viviendas, inquilinos y entusiastas del diseño que desean visualizar cambios antes de comprometerse con renovaciones o muebles nuevos. La plataforma utiliza inteligencia artificial generativa para producir remodelaciones de habitaciones realistas en varios estilos, como moderno, escandinavo, industrial y minimalista. Los usuarios pueden experimentar con diferentes estilos, comparar opciones y utilizar los resultados como inspiración para proyectos del mundo real o conversaciones con diseñadores y contratistas.

Funciones clave

Rediseño de habitaciones desde subidas de fotos con AI
Presets de diversos estilos de diseño de interiores
Previsualizaciones rápidas antes y después
Comparación de estilos a lado y lado
Repliques de diseño descargables
Aplicativo web, sin instalación requerida

Precio

Modelo: Freemium
Categoría: Computer Vision
Valoración: 4.3 / 5 (4)

Casos de uso

Renovación y previsualización de diseño

Los propietarios de viviendas y compradores pueden usar RoomHaven para previsualizar diferentes estilos de diseño y opciones de renovación para su espacio, lo que los ayuda a visualizar y planificar sus proyectos de manera más efectiva.

Asistencia en diseño de interiores

Los diseñadores de interiores y renovadores pueden usar RoomHaven para crear renderizaciones de diseño realistas y visualizar colores de pintura, colocación de muebles y otros elementos de diseño en cuestión de segundos, aumentando su productividad y la satisfacción de sus clientes.

Inspirección y planificación de decoración de habitaciones

Inquilinos y propietarios de viviendas pueden usar RoomHaven para explorar diferentes estilos y colores de diseño para su espacio, encontrar inspiración y planificar su decoración sin necesitar habilidades profesionales o conocimientos.

Pros y contras

Ventajas

Resultados rápidos desde una sola foto subida
Alta variedad de estilos de diseño
Amigable para principiantes, sin habilidades de diseño necesarias
Útil para la previsualización de cambios antes de comprar

Contras

Las habitaciones generadas pueden no coincidir perfectamente con las dimensiones reales
Poca capacidad de control sobre objetos de mueble específicos
La calidad depende de la claridad de la foto de entrada

Reseñas

4.3

Promedio de 4 valoraciones.

Inicia sesión para dejar una reseña.

Beatriz Costa

May 21, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and fast results from a single uploaded photo. Quick before-and-after previews fits neatly into how we already work, and aI room redesign from photo uploads removed a step we used to do by hand. Quality depends on input photo clarity, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Omar Haddad

Mar 19, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on multiple interior design style presets, and beginner-friendly with no design skills needed caught me off guard. Quality depends on input photo clarity is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Ingrid Bauer

Feb 26, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: web-based, no installation required and wide selection of design styles. Where it lags: quality depends on input photo clarity. On balance the feature set — especially multiple interior design style presets — justifies the 4 stars for our use case.

Wei Chen

Oct 14, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is aI room redesign from photo uploads — handled better than most — and beginner-friendly with no design skills needed. Worth the time if this is your use case.