一、AI 繪圖背景與趨勢

隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，設(shè)計師也有越來越豐富的手段來應(yīng)對多種類型的產(chǎn)品需求；比如說 3D 渲染、各種自定義的插件已經(jīng)成為設(shè)計師的工作日常，在不斷的提高大家的工作效率；包括最近火熱的 AI 繪圖，也時常出現(xiàn)在設(shè)計師的討論話題當(dāng)中。

AI工具大盤點：

AI 繪圖模型令人嘆為觀止的畫作

1. 模型的種類與畫風(fēng)

目前市面上，AI 繪圖在商業(yè)設(shè)計領(lǐng)域，目前還鮮有人嘗試。我們團(tuán)隊通過網(wǎng)上大量的資料和學(xué)習(xí)，針對 AI 的先有幾個工具進(jìn)行了研究和試驗，看看高階的 AI 模型能否滿足我們的訴求。

由于市面上存在大量的 AI 繪畫工具，每個工具擅長的畫風(fēng)也各有所長；例如 MidJourney；畫面注重細(xì)節(jié)的構(gòu)建和表達(dá)；

Stable Diffusion，畫風(fēng)更偏寫實；

Disco Diffusion；筆觸較明顯，適合油畫風(fēng)格；

包括每一類型里不同的模型也會有不同的效果，例如基于 Stable-Diffusion 開發(fā)的 NovelAI Diffusion Models，風(fēng)格更偏二次元；

基于 AI 繪圖具有「低成本、批量輸出」的特征，而商業(yè)化運(yùn)營需求也帶有「日常、高頻」的屬性，例如日常大促、節(jié)日促銷活動的 H5 頁面、電商 banner 等；所以我們想將 AI 繪圖應(yīng)用在商業(yè)化設(shè)計流程之中。嘗試打破效率邊界，利用低投入高產(chǎn)出的方式為團(tuán)隊提效。

二、商業(yè)設(shè)計如何擁抱 AI

在進(jìn)行具體的 AI 繪圖實驗之前，我們先把商業(yè)化運(yùn)營設(shè)計需求分類，以活動類型、周期、對應(yīng)設(shè)計復(fù)雜程度，可將其分為為 S、A、B 三個級別。其中 S 級別以專題大促為主，頁面以為 banner 和 H5 為代表；A 級別以平臺活動為主，同樣是 banner 和 H5 需求并存；B 級別為日常促銷，以 banner 需求居多；

由于以上幾類日常運(yùn)營圖的需求頻次較高且生命周期不長，在極快的項目節(jié)奏中會較多占用設(shè)計人力及項目時間；同時因為 AI 繪圖模型具有低成本、批量產(chǎn)出的特征，所以我們嘗試用 AI 繪圖工具來輔助完成日常的運(yùn)營設(shè)計工作。另外值得一提的是，每類模型的擅長風(fēng)格不同，我們選用的是時下最火熱，也是學(xué)習(xí)資料較多的 MidJourney 來做嘗試。

三、B 類商業(yè)運(yùn)營設(shè)計需求：輕量手段快速達(dá)成

面對常規(guī)運(yùn)營 banner 需求，之前團(tuán)隊合作流程是由產(chǎn)品、運(yùn)營同學(xué)按固定周期提需求到設(shè)計部門，按需求排期，定量投入設(shè)計人力逐步交付。

既然工作流程上已是最短路徑，那么我們嘗試把目光聚焦在需求本質(zhì)上，將 banner 的結(jié)構(gòu)拆散，可以發(fā)現(xiàn)絕大部分的 banner 都由這五類元素構(gòu)成；那么是否能夠利用現(xiàn)有成熟的 AI 類技術(shù)平臺，直接生成商業(yè)運(yùn)營設(shè)計 banner 成品（或半成品）呢？我們接下來就嘗試一下。

1. 對比和嘗試

我們首先橫向?qū)Ρ攘藝鴥?nèi)外智能出圖平臺的各項能力，以關(guān)鍵功能類型作為衡量指標(biāo)，得到了一張能力圖表；

那么橫向來看，各平臺的能力可以劃分為兩大類模版繪制、AI 繪制結(jié)合模版設(shè)計；

第一類在線模版繪制；大量模版可以供挑選并調(diào)整，支持線上編輯并輸出；第二類 AI 繪制；優(yōu)勢是速度極快快、批量出圖，但圖像的質(zhì)量沒有保障，需結(jié)合模版能力一起使用才能質(zhì)量可靠的設(shè)計圖；綜合效率和結(jié)果兩方面來考慮，我們選擇第二類方法，如上圖所示網(wǎng)上有多種平臺可供選擇，大家可以根據(jù)需求自行選擇恰當(dāng)?shù)钠脚_來進(jìn)行實驗。

2. 方法總結(jié)

在具體操作流程上，跟我們常規(guī)的設(shè)計作圖略有不同；大概分為 2 個階段；

首先我們需要選擇配圖主題類型、活動類型、人群，這決定了圖片風(fēng)格和商品素材的表現(xiàn)；并輸入對應(yīng)的文案標(biāo)題，即 banner 圖的文案顯示；

隨后可得到批量生成的初稿；

點擊任一初稿，進(jìn)入線上編輯環(huán)節(jié)，利用豐富的在線編輯能力對 banner 圖做調(diào)整，例如圖層查找，替換商品素材、裝飾素材，更改字體等等；在智能編輯模塊中簡單處理后即可得到可用的設(shè)計圖；經(jīng)過大量實驗后發(fā)現(xiàn)，這類方式更適合于電商類型的 banner 圖；同時在經(jīng)過對產(chǎn)品、運(yùn)營同學(xué)的簡單培訓(xùn)后，大家也可以非常迅速的做到上手并產(chǎn)出 banner 圖；這也與我們的預(yù)期判斷是匹配的；

四、A 類商業(yè)運(yùn)營設(shè)計需求：AI 輔助生成

除了 B 類的日常促銷活動外，我們也會經(jīng)常遇到類似上圖的 H5 頭圖的運(yùn)營設(shè)計，面對這類需求通常需要在探索風(fēng)格，繪制畫面細(xì)節(jié)上花費(fèi)較長時間，我們嘗試通過 AI 模型輔助出圖解決這個難題。

1. 工作流程介紹

在正式開始作圖之前，我們需要對 MidJourney 的能力區(qū)間、工作模式建立基本的認(rèn)知。

MidJourney 允許用戶以對話的形式，通過以輸入描述詞的方式，經(jīng)過 AI 模型運(yùn)算后得到其返回的圖片。

2. 利用 MidJourney 墊圖能力輔助設(shè)計頭圖；

針對 A 類平臺活動類運(yùn)營需求的繪制工作共分為四個步驟，分別是風(fēng)格定義，墊圖描述，調(diào)整與輸出；

首先先通過參考圖，明確出我們傾向的風(fēng)格和特征；

第二步我們需要用到「以圖生圖」，在 discord 中將參考圖發(fā)給 MidJourney，并結(jié)合意向風(fēng)格，構(gòu)圖和其他特征添加上恰當(dāng)?shù)拿枋?，可以得到初稿?/p>

不斷調(diào)整圖像與描述詞，最終逐步接近目標(biāo)效果；

頭圖生成好之后，搭配上文案的字體設(shè)計與裝飾元素，可以看到最終的效果如上。利用 AI 模型輔助生圖，可以使繁瑣的工作量可以得到有效壓縮，從而把大家從繁雜的工作中解放出來。

五、S 類商業(yè)運(yùn)營設(shè)計需求：AI 智能生成

除了較為基礎(chǔ)的 A 類運(yùn)營設(shè)計需求外，面對專題大促的運(yùn)營需求需求，其展示周期更長，且對于設(shè)計質(zhì)量要求更高，常常會涉及到 3D 場景的搭建和渲染工作，相對于 A 類需求，S 類需求通常排期時間更長，同時對設(shè)計師的能力提出更高要求；

那么針對畫面設(shè)計要求更高階的運(yùn)營需求，除依靠設(shè)計師個人能力來應(yīng)對之外，會否有更高效、便捷的辦法呢，我們同樣可以通過 AI 模型繪制的辦法來嘗試解決這個問題。

1. 工作流程介紹

基于前面對于 MidJourney 的基礎(chǔ)了解，我們接下來看下利用 MidJourney 輔助輸出運(yùn)營設(shè)計圖的工作流，分別是風(fēng)格定義、撰寫描述、二次調(diào)整、輸出 4 個步驟；

① 風(fēng)格定義

首先是風(fēng)格定義，由于 AI 繪圖具有高度的隨機(jī)性和風(fēng)格化的特質(zhì)，而運(yùn)營設(shè)計更注重理性的構(gòu)圖版式。所以在正式進(jìn)入繪圖步驟之前，我們需要提前明確畫面大致的風(fēng)格調(diào)性，這樣才能保證后續(xù) AI 產(chǎn)出的方向不跑偏，并更準(zhǔn)確的獲取我們想要的圖像；

我們以電商運(yùn)營廣告中最常見的美妝類別舉例，通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，美妝類的圖像具有明顯的風(fēng)格化特征，比如居中或?qū)ΨQ構(gòu)圖、明亮的環(huán)境光等。所以這些特質(zhì)就將成為我們輸入的詞匯，同時也是輸出篩選步驟里的重要依據(jù)。

② 撰寫描述

MidJourney 模型出圖有兩種模式，最常見的是 text to img 文本生圖；以及 img to img 以圖生圖；文本生圖即通過一段文本描述告訴 AI 模型你想要的畫面，由它幫你繪制出來；以圖生圖是通過一份原始圖片，配合文本描述，來繪制跟原始圖片類似風(fēng)格但又不盡相同的圖片素材；無論哪種方式，都需要明確一個關(guān)鍵的概念「Prompt」，也就是「關(guān)鍵詞描述」。

Prompt 關(guān)鍵詞描述可以理解為與 AI 創(chuàng)作溝通的媒介，我們需要將腦海中構(gòu)想的畫面用恰當(dāng)?shù)奶崾驹~（語句）描述出來，并通過它來縮小 AI 想象的空間，它才能聽懂、理解并產(chǎn)出令人滿意的畫面。另外值得注意的是，相同的描述文本內(nèi)容，詞語的順序、前后詞匯的關(guān)系對于內(nèi)容的產(chǎn)出影響差異也會非常的大。所以關(guān)鍵詞描述的寫法至關(guān)重要；

Prompt 的大致寫法由幾個部分構(gòu)成，主體部分，環(huán)境氛圍，構(gòu)圖，風(fēng)格化，以及其他設(shè)定。我們接下來通過 Prompt 描述公式，一步步完成一張美妝運(yùn)營圖的設(shè)計。

首先是主體內(nèi)容的描述，通?？梢圆鸾鉃椋嬖趲讉€「什么樣的」的主體，在做什么動作，并附帶了其他的什么動作。例如：There was a pink lipstick and a glass bottle of perfume；可以得到如上的主體內(nèi)容，香水口紅的圖像。

其次是為主體內(nèi)容添加場景或環(huán)境，例如給定某些地點或物件。比如案例中，我們指定背景花朵、自然植物，以及倒影等詞匯。通過觀察以上四張圖，可以發(fā)現(xiàn)模型中「Nature Plants」這個詞匯對畫面有較大的影響，決定了不同風(fēng)格的背景以及復(fù)雜程度。同時也能發(fā)現(xiàn)，盡管只相差了一個描述詞，但前后結(jié)果仍存在較大的差異，所以大家在調(diào)試畫面的過程中可以從詞匯逐個調(diào)整，以盡量減少畫面的隨機(jī)跳變；

然后是構(gòu)圖與鏡頭，比如左側(cè)兩張圖強(qiáng)調(diào)景深，右側(cè)兩張圖強(qiáng)調(diào)了構(gòu)圖位置等；

接下來是風(fēng)格化與參考方向，可以添加上藝術(shù)家名字或平臺名字，或直接將圖像風(fēng)格寫出來；比如說 3D 渲染還是 2D 畫風(fēng)，可以從上圖的結(jié)果中明顯感覺到兩者的區(qū)別。

最后是圖像的設(shè)定，例如--q 5，代表最高圖像質(zhì)量；同時你也可以通過類似「8k, ultra realistic」這樣的詞匯來對畫質(zhì)做強(qiáng)調(diào)。第二點是畫幅，--ar 3:2 表示橫縱比為 3 比 2 的橫幅圖像，--ar 9:16 表示橫縱比為 9 比 16 的縱向圖像；-- v4 代表最新的第四代計算模型；

最終通過以上五個小步驟，我們可以得出一大批風(fēng)格各異的草圖：

再通過第一步的風(fēng)格調(diào)性做篩選，可以初步得出不同類型的初稿，以滿足不同的品類需求。

③ 二次修正，進(jìn)階調(diào)整

當(dāng)取得滿足需求的初稿之后，我們可以使用 MidJourney 的進(jìn)階功能，來提升圖像質(zhì)量或?qū)D像畫面做調(diào)整；以下是幾個使用頻率最高的的調(diào)整功能；

首先是通過點擊成圖下方的 U 按鈕，可以放大對應(yīng)序號的圖片的比例，來提高其分辨率；

第二種，通過點擊圖片下方的 V 按鈕，可以基于原描述詞，生成對應(yīng)序號圖片的變體，畫面對比母版，圖片的細(xì)節(jié)會出現(xiàn)隨機(jī)變化，例如上圖的花蕊、香水瓶的外輪廓；

第三種是 Light Upscale Redo & Beta Upscale Redo，這兩個功能都可以提升畫質(zhì)并細(xì)化效果；

最后一種也是變體生成方法，值得注意的是，需在「/setting」中開啟「Remix mode」功能后，再次點 V 功能，此時可以二次編輯關(guān)鍵詞；例如上圖就通過「Remix mode」重置了圖像的尺寸比例。

④ 調(diào)整輸出

將二次修正后的圖像，經(jīng)過設(shè)計師輕量化的調(diào)整工作，例如修正細(xì)節(jié)，添加文案后，即可看到最后的效果。

以上就是利用 AI 繪圖技術(shù)輔助生成 S 類商業(yè)運(yùn)營設(shè)計圖；可以看到其優(yōu)勢是短時間、大批量生成可供選擇的風(fēng)格背景圖；同時能配合需求本身，通過 AI 模型的變體加二次描述詞編輯，來滿足我們的個性化要求。

結(jié)語

以上則是本文的全部內(nèi)容，如果你也想通過 AI 繪圖的形式來輔助提高自己的工作效率，以下幾點值得仔細(xì)閱讀，首先 MidJourney 前期有免費(fèi)的體驗額度，當(dāng)額度用完后需要付費(fèi)使用。其次免費(fèi)用戶生成的作品不能商用，只有付費(fèi)用戶才擁有該圖片的所有權(quán)。由于 AI 繪圖的版權(quán)政策時常存在變動，所以也請大家關(guān)注 Midjourney 官方信息，以免帶來困擾。

隨著 AI 模型能力的飛速迭代升級，現(xiàn)有的短板能力也會不斷補(bǔ)齊，因此我們可以相信在不遠(yuǎn)的將來，設(shè)計師利用 AI 模型來開腦洞并輔助出圖是趨勢所向，但并不是說我們需要完全依賴 AI，因為設(shè)計本身是理性而浪漫的工作，僅靠隨機(jī)性做設(shè)計是完全不可取且不靠譜的。更合適的思路應(yīng)該是，設(shè)計師首先定義好規(guī)則與框架，從 AI 模型提供的成百上千個結(jié)果中尋找到最匹配我們訴求的結(jié)果，從而輔助我們更快更好的達(dá)成目標(biāo)。另外面對日新月異的的智能工具，我們應(yīng)該保持終生學(xué)習(xí)的心態(tài)，做好時刻接受新事物的挑戰(zhàn)，才能在越來越激烈的競爭中立于不敗之地。

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