AIGC设计实践手册

AIGC的应用场景已经愈发广泛，在设计工作中，我们也可以结合AIGC技术或者工具，来提升设计效率，得到更多产出价值。这篇文章里，作者就对如何利用AIGC来优化工作流、提升效率、推动能力应用与落地等内容做了梳理，不妨来看一下。

随着技术的不断迭代，AIGC能力的可控性得到了进一步提升，可应用的场景也越来越多，在文本、图像、视频等多个领域都有了广泛应用。用户已经可以用自然语言来与AI工具进行交互，革新传统办公方式，工作任务可以更具创造性，并且提高了生产效率。

本文将从AIGC体系化应用角度聊一聊，设计团队如何利用AIGC来优化工作流，提升效率的同时，更多推动AIGC能力应用与落地。

一、AIGC对设计的影响

如何更好的利用AI工具帮助我们提升设计效率与价值，我们尝试了从产品设计类需求、运营设计类需求、视频/动效类需求及用户研究类5类需求场景的尝试。

我们认为流程可复用的AI才能真正来为现有工作流程提效赋能；于是对现有工作场景进行梳理，结合不同AI工具的特点及各类需求的特性，来制定更有针对性的标准化AIGC工作流程。通过AIGC工作流标准化的落地，逐渐覆盖更多高频、重复性的工作节点及应用场景来解放设计生产力，从而工作重心更多以创意、创造性任务为主。

目前现阶段AIGC工具使用功能偏好：

1. 创意发散：使用AIGC工具来快速生成参考，激发新灵感。
2. 快速设计：使用AIGC提升设计效率，如快速生成视觉元素、完整画面进行应用。
3. 定制效果：利用AIGC工具例如训练lora模型或ControlNet控制生成生成元素效果或形态，来实现相对定制化的视觉需求。

1. AIGC设计师的角色变化

根据个人特长和承接需求，部分设计师角色及能力维度也产生了变化。

对于产品设计师来说可以利用AIGC工具加速设计流程的变革，重塑团队合作模式。整合UE、UI设计师能力往UX全链路设计师方向转变。

运营视觉设计师利用AIGC来洞察设计趋势及用户的偏好，快速输出创意参考，更深入、精准洞悉业务需求同时，更深入理解商业目标，更多的参与到创意决策和场景故事塑造中去，从而往运营产品设计师方向转变。

2. 设计师所面临的挑战

1. 新事物的学习适应能力：设计师面临着学习新工具、新方式的学习压力，并同时还需探索如何将AIGC配合融入现有工作流之中。
2. 创意的差异化：如何在保持设计作品的个性、特点、差异化来尽量减少AIGC的特征。
3. AIGC输出稳定性：在使用AIGC工具时如何才能让输出物可控、稳定，得到设计师想要的效果。

二、AIGC设计工作流标准化建设

1. 产品设计类需求工作流程

根据需求类型进行拆分，在设计分析、UI设计及设计输出等阶段均可由AI工具介入，从而优化工作流程，提升设计效率。通过AI自动化走查工具进行设计走查提效提质。

针对运营需求可以拆分为定制类运营需求和泛场景类运营需求。

2. 定制类运营需求工作流程

可从前期的设计风格确认，设计素材查找/制作、运营图片设计/延展进行设计提效。

3. 泛场景类运营需求工作流程

可通过AI工具生成素材图片或通过智能海报工具完成海报设计。

4. 视频/动效类需求工作流程

通过AI工具，可以把图片生成动效视频，可根据业务场景生成动画视频，还可创建专属的数字分身。拓展了运营宣发形式，可做更多创意场景。

5. 用户研究类需求工作流程

可通过对AI工具帮搜索收集调研资料，并且可以对资料进行整合分析，辅助输出用研报告。

三、AIGC场景应用

AIGC主要应用场景：

营销活动、微海报、IP形象、动态视频……

1. 智能海报系统

利用前端设计排版的海报模版，结合AIGC素材出图能力，非设计人员可快速输出模版海报。

2. AI辅助运营活动、海报设计

1）设计拆解

通过拆解，把运营活动分为：背景层、主体层、文案层，其中背景层、主体层可通过AI辅助生成，提升设计效率。

背景层：通过活动主题诉求绘制草图，得出背景层设计元素及风格，转换成关键词在Midjourney中生成高质量背景。

主体层：活动主体如果有明确的内容要求，或IP形象，此时通过Stable Diffusion的control net插件结合草图，或通过训练的ip形象lora模型产出ip定制化姿态与服装，高效完成主体绘制。

2）Prompt关键词系统搭建

把设计师对画面的构思思维，翻译转换成AI能读懂的Prompt关键词，并形成结构化：场景+主体+风格+提质等关键词，并通过不断优化尝试，形成稳定的出图关键词模版，减少试错成本。

3）Prompt关键词模版库

把关键词沉淀成资源，团队内共享，提升设计效率，形成AI素材库。

4）排版合成

通过关键词在AI工具生成所需设计素材，通过设计软件合成、修图、排版，输出最终设计物料。

四、AIGC其他案例展示