精美不再稀缺，真正的價值是什麼(me)？

哪怕沒(méi)有學(xué)過(guò)設計，你或許也曾在畫PPT時爲尋找一張精準美觀的配圖花過(guò)一些時間，在面(miàn)對(duì)差别細微的配色、字号和間距時多少斟酌了一會兒。即使知道(dào)人們對(duì)美醜并沒(méi)有統一的評價标準，卻還(hái)是會借助各種(zhǒng)搜索和應用工具，讓視覺呈現盡可能(néng)地貼合自己的審美偏好(hǎo)。我們把這(zhè)個過(guò)程簡單歸爲「設計」。

現在，大量與設計有關的AIGC工具出現了。設計環節上，從前期創意發(fā)散、中期生産制作、後(hòu)期剪輯/特效/排版等包羅萬象；生成(chéng)形式上，從文字、圖片、視頻、3D資産到虛拟人應有盡有。這(zhè)顯然給設計行業帶去了不小的沖擊。

在關注AIGC在設計産業的應用機會的同時，Kindergarten Green也希望從使用者的角度出發(fā)，看看AIGC類工具對(duì)設計師實際的幫助如何。我們邀請了三位資深且富有洞見的設計師：院長(cháng)、MOG和美丫姐，分别來自廣告設計、UI/UX設計和品牌視覺設計行業。他們分享了各自的工作經(jīng)曆，聊了聊AI工具的利弊，以及AIGC對(duì)未來設計産業可能(néng)産生的影響。

設計完成(chéng)度包括概念、表達和執行

我是做廣告設計的，從業時間超過(guò)15年了。

我的工作是從創意的原點出發(fā)，結合媒介、渠道(dào)、預算、需求方的品牌調性，考慮整體的視覺風格，然後(hòu)拓展到每個細節。包括線上傳播的海報、帶交互性質的H5和當中人物動态的演繹、色彩搭配、UI交互流程，以及線下活動的現場布置、宣傳折頁的設計、實體物料選擇、現場平面(miàn)圖和動線規劃……不同項目還(hái)涉及不同合作方，比如前端工程師、插畫師、印廠等等。

我習慣從概念、表達和執行三個方面(miàn)來看待一個設計項目的完成(chéng)度。概念就是理解，表達就是選擇什麼(me)樣(yàng)的載體、形式去呈現概念，執行包含呈現的方式和效果，不僅是視覺内容，還(hái)包含落地到具體媒介或者産品上的效果。

爲小紅書「大家時裝周」項目設計的logo、秀場規劃效果圖、邀請函

AI很難替我思考，概念環節更多是輔助靈感找尋

如果設計師沒(méi)有在設計中加入自己的想法和思考，那跟AI也沒(méi)有什麼(me)區别。你控制AI之前需要先想清楚自己要幹嘛。我早年用過(guò)Windows的畫圖軟件畫像素畫，會一點一點、一格一格畫，後(hòu)來有了PS之後(hòu)我覺得更方便了，但要呈現的東西并沒(méi)有改變，我要做的始終還(hái)是我腦子裡(lǐ)想的事(shì)情。

當然，AI可以幫助你尋找一些創意靈感，就好(hǎo)像我之前會經(jīng)常去一個叫(jiào)做ffffound的網站找圖，上面(miàn)有很多無厘頭、品味比較好(hǎo)的東西，能(néng)滿足我對(duì)視覺信息搜集需求。但沒(méi)有明确目的的情況下，用AI會很麻煩、很累，因爲要一直糾錯。就像做項目一樣(yàng)，當你沒(méi)有一個明确目的的時候，AI永遠能(néng)給你不同答案，但你并不知道(dào)哪個才是你想要的，這(zhè)是比較浪費時間的。

早年的繪畫工具——畫圖

我把腦子訓練成(chéng)軟件，表達環節和AI無關

說得誇張一點的話，我已經(jīng)把腦子訓練成(chéng)了一個軟件，最關鍵的是思維路徑、想法能(néng)深入到哪一步，這(zhè)跟工具是無關的，是自我表達。

設計以及所謂的藝術，都(dōu)是一種(zhǒng)表達，是基于腦海中對(duì)某個東西日積月累的理解。一年、兩(liǎng)年、三年……每個階段可能(néng)都(dōu)有所不同，也會持續叠代。我之前做廣告設計更多時候是針對(duì)文字去做視覺表達，如果是針對(duì)音樂去做視覺表達，或者光、熱這(zhè)些物理屬性，該怎麼(me)表達？這(zhè)可能(néng)是慢慢深入之後(hòu)要考慮的事(shì)情。

就像80年代的《西遊記》，片頭曲的電音超級炫酷，當時甚至可能(néng)還(hái)沒(méi)有電音的概念，但導演想要呈現這(zhè)種(zhǒng)效果，她用别的方式表達出來了。所以工具不重要，重要的是你想要呈現什麼(me)東西。

蘑菇，從愛好(hǎo)到假裝建設物種(zhǒng)

執行環節AI或有助提升效率，但我需要時間用明白

當你已經(jīng)有明确目的之後(hòu)，AI可以成(chéng)爲幫助你實現目的的工具，不再需要耗費更多時間去PS、渲染、合成(chéng)，隻需要打字就能(néng)生成(chéng)一張圖片。但以AI目前能(néng)實現的程度，至少在我有限的嘗試和認知當中，它并沒(méi)有達到我的要求。

我前陣子和同事(shì)試了一下Midjourney和Stable Diffusion，是在已經(jīng)有了非常明确的目的和做出來的東西之後(hòu)，想再用AI試試看，會有什麼(me)不一樣(yàng)的東西。其實結果不算太好(hǎo)，或者是我們剛開(kāi)始用，還(hái)不太熟練，可能(néng)需要更多時間熟悉它的規則、邏輯、插件、喂圖方式。雖然我暫時還(hái)不能(néng)判斷熟悉之後(hòu)能(néng)用它來幹嘛。

嘗試用AI生成(chéng)的「藍精靈龍」（左），與自己實際做出來的設計稿（右）

AI有很多可能(néng)性，但稀缺的從不是精美的圖片

未來AIGC可能(néng)有機會運用在教育方面(miàn)，比如開(kāi)發(fā)幼兒的想象力，讓他們直接用AI生成(chéng)畫面(miàn)。但這(zhè)個技術也是建立在了解了很多風格的定義的基礎上的，有些小孩對(duì)一個東西的描述未必是清晰的。而且當每個小孩都(dōu)能(néng)随便畫出一張精美的圖片時，這(zhè)個東西就不再稀缺，就沒(méi)有意義了。AI确實能(néng)生成(chéng)很精美的圖片，但我不知道(dào)爲什麼(me)人喜歡要精美的圖片，我不覺得精美的圖片一定是好(hǎo)東西，也許他們隻是玩一陣而已。

AI也有機會應用在遊戲上。原本的生産周期因爲工具的出現，效率大大提升了，那節省出來的時間就可以多考慮遊戲的核心玩法了。雖然任天堂出品的遊戲畫面(miàn)、技術相對(duì)于更拼機能(néng)的sony和微軟來說，并不是最好(hǎo)的，卻依舊能(néng)獲得市場，因爲它掌握了「遊戲的内核是歡樂」的要義。

至于圍繞AI還(hái)能(néng)做什麼(me)有意思的東西，我會設想用AI做一個遊戲，讓更多人去玩；或者讓大家用AIGC還(hái)原夢境，再把這(zhè)些夢境做成(chéng)一個網站。首先得有個核心概念，不然就會和現在一樣(yàng)，隻是工具。我可能(néng)要先找到要服務的人群，比如說小孩或者是失明的人，再考慮用AI可以呈現什麼(me)東西。

Switch《LABO》

AI不能(néng)幫我理解和引導客戶

我本身是品牌設計師，也在高校任教。出于教學(xué)需求和對(duì)技術的興趣，我對(duì)新工具比較敏感。

品牌設計主要是VI和視覺指導方面(miàn)，也會涉及新媒體方面(miàn)的視頻和動态設計，以及插圖和插畫。工作流程比較标準化，首先客戶會提出大緻的需求，描述氣質調性和對(duì)項目的理解；接著(zhe)我們會去找具體的視覺參考，對(duì)齊方向(xiàng)，再确認執行方式；最後(hòu)把東西做出來。

我理解的設計思維比較乙方視角，重點在于滿足甲方需求，同時補足創意和設計的新鮮度和獨特性。

但這(zhè)恰好(hǎo)也是設計師的核心能(néng)力與價值所在，一方面(miàn)能(néng)理解客戶，另一方面(miàn)能(néng)引導客戶，在某些節點上能(néng)說服他們，把控項目。大家的基礎能(néng)力差不多，最重要的還(hái)是溝通。這(zhè)也是目前AI最難實現和替代設計師的點。

之前爲蝦米音樂做的數字化設計和爲上海新天地20周年創藝項目做的印刷品設計

當前設計軟件已經(jīng)很強大，AI隻用在作圖環節

我平時用的設計工具還(hái)是傳統三大件：PS、AI和InDesign，C4D或者blender會作爲輔助三維使用，一些藝術性的項目會用一些交互工具，比如Processing，TouchDesigner，還(hái)有做視頻的After Effects。這(zhè)些工具本身已經(jīng)很強大了，甚至已經(jīng)超出了我的需求。

相比之下，我沒(méi)法直接用AI做品牌設計的工作，精确度和完成(chéng)度都(dōu)達不到預期效果。目前我隻用Midjourney和Stable Diffusion做過(guò)電台周邊的出版物和封面(miàn)插畫，先用Midjourney做前期，再用Stable Diffusion來精修。

當有了主幹想法後(hòu)，AI可以給你很多種(zhǒng)備選的執行方案，快速實現某一風格或者某幾種(zhǒng)風格嫁接的效果。比如用日本劍戟片的風格生成(chéng)90年代港片的海報，或者用黑澤明風格做一張星球大戰的圖。生成(chéng)的圖基本比較到位，不會像開(kāi)盲盒一樣(yàng)。

但Stable Diffusion對(duì)硬件的要求很高。目前使用mac系統，對(duì)于AI算圖的支持有限，所以需要一塊強勁的顯卡加持。又因爲Stable Diffusion是開(kāi)源的，會有各種(zhǒng)系統兼容性和腳本上的問題，都(dōu)需要自己去調整。

 用Stable Diffusion圖生圖嘗試將(jiāng)動漫真人化

想法和工作流影響著(zhe)AI生成(chéng)的效果

我認爲AI工具對(duì)有想法但不會畫畫的人來說，是非常好(hǎo)的工具，可以讓他們馬上做出超出個人表現能(néng)力的東西。但prompt的過(guò)程比較費事(shì)，用得好(hǎo)的人一般會按照Stable Diffusion裡(lǐ)面(miàn)的插件和具體生産流程，形成(chéng)一套自己的方法和工作流。但實際上決定最後(hòu)生成(chéng)效果的，一方面(miàn)是想法，另一方面(miàn)是工作流的做法，會用的人才能(néng)自如地調用、拼貼和完善細節。

AI工具幫助提高效率可能(néng)在于明确了具體方向(xiàng)後(hòu)，出創意的環節。Midjourney可以根據人的反饋輸出結果，你去點upscale或者various的按鈕，其實就是在體現人的導向(xiàng)。用的時間長(cháng)了你就會發(fā)現，這(zhè)種(zhǒng)工具的審美品味就是那樣(yàng)，它可以把這(zhè)一類做得很好(hǎo)，但也隻能(néng)做這(zhè)一類。

用Midjourney生成(chéng)的不同風格的圖片

AIGC不利于新手設計師個人風格形成(chéng)

視覺風格也是提到AIGC時，被(bèi)頻繁讨論的主題。我認爲風格一定是長(cháng)期的經(jīng)營結果。你在制作作品的過(guò)程中，有一以貫之的視覺特性在裡(lǐ)面(miàn)。堅持下去，經(jīng)過(guò)多年積累才可能(néng)形成(chéng)類似于人設一樣(yàng)的東西。比如日本的高田唯，風格非常強烈，他扮演的是一種(zhǒng)介于藝術家和設計師之間的角色。真正能(néng)夠保持鮮明個人風格的設計很難，能(néng)做到的基本都(dōu)處于行業頂尖水平。我也在朝這(zhè)個方向(xiàng)努力。

不可否認的是，AIGC對(duì)個人風格的形成(chéng)會有影響。比如設計專業的學(xué)生在畢業後(hòu)通常會有一段鍛煉期作爲職業緩沖，但現在基礎工作可能(néng)被(bèi)AI替代了。對(duì)于想要成(chéng)爲成(chéng)熟設計師、形成(chéng)穩定風格的人來講，不是特别好(hǎo)的事(shì)情。

日本設計師高田唯的海報作品

AIGC會讓藝術創作更稀缺、更值錢

因爲對(duì)AIGC的興趣和探索欲，我建立了資訊站（www.aigarlic.com）和社區（https://aigarlic.fanbox.cc/），希望和更多人交流。目前社群大概有500人左右，小紅書積累了7-8k粉絲關注。現在基本上是核心的人在産出内容，也準備做成(chéng)一個半訂閱性質的東西。

至于設計工作在AIGC的浪潮中會發(fā)生什麼(me)變化，我認爲人的作用還(hái)是非常關鍵的，AIGC隻是工具，它無法替代人來做最終的判斷決策。AI生成(chéng)的内容可能(néng)80%是趨同的，最後(hòu)20%最黃金的、稀缺的地方，隻有人能(néng)看到，也隻有人能(néng)非常敏感地去把握主觀偏好(hǎo)。

随著(zhe)AIGC的發(fā)展，人的視覺阈值會被(bèi)擡高，大家可能(néng)會喜歡更加抽象、不可替代的、AI生成(chéng)不了的東西。比如高田唯做的設計，AI就做不了。我很難描述高田唯的作品，每個人的理解是不一樣(yàng)的。或者像《一拳超人》《靈能(néng)百分百》這(zhè)樣(yàng)的動畫風格，都(dōu)有一些反直覺、反傳統的美感，非常獨特、個人化，視覺沖擊力很強。

未來的設計領域，基礎的「大路貨」會變得更精美、更易創作、生産效率更高，中低端的設計工作會被(bèi)大量替代，比如說公衆号封面(miàn)可能(néng)就不再需要專業的人去設計了，AI就可以畫得比較好(hǎo)。但這(zhè)樣(yàng)的東西，大家一看可能(néng)就知道(dào)是AI生成(chéng)的，它也不值錢；真正的高端工作會更高端，真正的藝術創作會更值錢，兩(liǎng)極化加劇。

MOG喜歡有突破性和獨特的視覺風格、特點的創作者，從左至右依次爲：橫山裕一、長嶋りかこ和Studiofeixen的設計作品

UI/UX設計中的邏輯和連貫性，AI愛莫能(néng)助

我之前主要做UI/UX設計，轉型做自媒體之後(hòu)，也依然專注在數字領域，做用戶界面(miàn)和産品設計。

UI設計師的工作既簡單又複雜。簡單在于産品會提供一個相對(duì)精準的原型，可操控和創作的空間相對(duì)小。說它複雜是因爲UI設計很講究邏輯，需要體系化思考，在了解産品功能(néng)叠代後(hòu)，保持視覺整體的統一性和合理性。

過(guò)程中，設計師需要基于産品形态進(jìn)一步思考和優化，去發(fā)現用戶沒(méi)有說出來或者沒(méi)有覺察到的需求。這(zhè)些很難從已有素材中挖掘和拼湊，也很難通過(guò)AI工具實現。所以UI設計看似是一個很簡單的工種(zhǒng)，卻是最難被(bèi)AI取代的。

在第一次接觸AI的時候，我自然會想訓練一些UI和UX可以用上的模型，但這(zhè)非常困難，特别是一些很小的細節，比如體系化的功能(néng)性icon。AI無法把控做成(chéng)套的東西，它不理解元素之間的關聯和差異。根本原因在于AI的底層原理——它很大程度上依靠内容輸入、模型訓練，是以模闆拼湊爲主的，缺乏邏輯關聯，但這(zhè)恰恰是UI工作最關鍵的部分。

UI/UX設計工作中

通過(guò)邏輯推理，設計師才能(néng)真正交出一份完成(chéng)度高的UI設計稿。有人覺得精緻或超寫實是完成(chéng)度高，但我認爲關鍵在于合理性和統一性。

合理性體現在細節設計與内在邏輯的吻合，它是在設計語言之下做出的變動，讓設計無論是整體還(hái)是細節都(dōu)是和諧的。統一性簡單來說就是整體上沒(méi)有很突兀的東西，如果幾個視覺元素單看還(hái)可以，放在一起(qǐ)卻沒(méi)有統一性，也許是華麗但沒(méi)有意義的。

除了設計本身，結合用戶數據更新叠代，也是UI/UX設計工作中比較特殊的代表性環節。比如我們現在去爲一個的APP做界面(miàn)設計改版，可能(néng)要輸出改版前、改版後(hòu)、灰度、AB測試很多個版本，通過(guò)搜集數據，設計師可以快速捕捉視覺對(duì)使用體驗的影響。這(zhè)種(zhǒng)實時反饋往往可以給設計師帶來巨大的滿足感。設計師也可以在收集數據之後(hòu)，將(jiāng)數據反饋給做導向(xiàng)和定闆的人，提供更專業的建議。

但目前市面(miàn)上單向(xiàng)問答式AI或者繪圖式AI沒(méi)法幫設計師完成(chéng)這(zhè)個流程。如果AI真的想輔助設計師，它需要具備一定的數據收集能(néng)力和分析能(néng)力，單純出圖并不是很好(hǎo)的方向(xiàng)和選擇。

UI/UX設計需要考慮合理性和統一性

削減電商設計服務的成(chéng)本AI優勢顯著

雖然AI工具目前可以實現UI/UX設計上的效果有局限，但在電商标準化圖片設計流程中，能(néng)減少環節、壓縮成(chéng)本，潛力和價值很大。

我們之前作爲第三方合作商服務過(guò)某手機品牌。在新品上線前，通常會經(jīng)曆産品打樣(yàng)、産品圖和模特場景圖實拍，以及粗修、精修、商品詳情頁設計很多流程。如果用AI來做，可以減少部分環節，削減成(chéng)本。甚至可以找一個普通人，利用AI技術，實現模特膚色、妝容、動作、表情的替換；根據不同電商促銷節點的需求，更換商品圖的元素和場景，省去基礎的重複工作。

在拍攝環節中，除了産品運輸、實拍這(zhè)些肉眼可見的成(chéng)本外，我們還(hái)要負擔潛在的隐藏成(chéng)本，比如物流、倉儲。當然也可以用3D渲染，但出圖效果會不夠真實，成(chéng)本更高。如果AI能(néng)提供更好(hǎo)的解決方案，就可以節約這(zhè)部分支出。并且當客戶品牌形象積累得越來越完整、圖片越來越多，就越有利于訓練和維護成(chéng)熟的AI模型，提供更精确的結果，沉澱更多信息和經(jīng)驗，服務提供方和客戶之間的紐帶也會更強。

通過(guò)AI替換模特的黑色禮服裙與拍攝背景

另外，同一個品類在不同地區，會有不同的視覺風格傾向(xiàng)。比如日本和台灣偏好(hǎo)類似當地雜志的風格，排版元素比較複雜，有很多堆疊效果。如果純靠設計師人力完成(chéng)設計，過(guò)程會非常枯燥。但有了AI，可以把它當做底層的排版布局的工具，也可以生成(chéng)相關元素搭配。人力隻需要支持最後(hòu)的審核工作。

我希望AI可以拓展到除照片和模型之外，更廣闊的場景中，來滿足電商領域更複雜的需求。因爲圖片隻是促成(chéng)消費和買賣的一個手段，更多數據應用、産品AB測試功能(néng)，以及打通客服接口，都(dōu)是AI有機會替代人工完成(chéng)的部分。

日本和台灣的電商設計風格 

除了解放基礎設計勞動力，AI終局難料

在我從業的這(zhè)些年，設計工具一直在叠代。最早我是用PS，之後(hòu)用過(guò)sketch，再後(hòu)來有了figma這(zhè)種(zhǒng)線上工具。從大而全逐漸發(fā)展到更有針對(duì)性的細分工具，是符合市場叠代規律的。

而AI工具目前功能(néng)的确很有限，也有各自的缺陷。Midjourney作爲一個在線付費的設計工具，雖然可以實現快速上手入門，但可控性較低、需要不斷磨合；而Stable Diffusion對(duì)設計師的審美、喂的圖和硬件設備都(dōu)有更高的要求，需要經(jīng)過(guò)一定的訓練，才能(néng)實現成(chéng)熟度和定制感。它不像Midjourney有不斷試錯的過(guò)程，如果一開(kāi)始選用了錯誤的模型，後(hòu)續是很難糾錯的。

Stable Diffusion的訓練周期取決于需求和使用場景，具象的和宏觀場景的訓練時間不同。比如我要訓練一個二次元人物，可以通過(guò)輸入手繪圖片，生成(chéng)更多動作、場景的圖片，雖然不能(néng)保證每一張圖片裡(lǐ)的形象完全一緻，但完成(chéng)度差不多也有八九成(chéng)。這(zhè)種(zhǒng)生成(chéng)具象的、體系化的東西效率還(hái)是比較高的。但如果使用者是一個多品類品牌，要求在統一的情況下體現不同，可能(néng)就需要不斷調整和試錯，耗時更長(cháng)一些。

在civitai網站上，網友用Stable Diffusion訓練的熱門二次元人物模型

雖然當下的應用性有限，但從目前的發(fā)展速度來看，很難預測它未來的發(fā)展。目前AI的作用主要是替代一部分基礎勞動力，比如基礎的圖片處理。而從消極角度來看，AI确實可能(néng)會造成(chéng)一部分崗位的消失，有一些也可能(néng)會一直共存。

從反面(miàn)看，這(zhè)恰恰是AIGC解放基礎勞動力的價值所在。設計師可以把更多時間和精力投入在需要理解人性的工作中，比如UI/UX設計中，設計師能(néng)洞察到用戶的交互和使用習慣，從而形成(chéng)更完整的設計邏輯。

我對(duì)AIGC的終極想象是，有一天它也許會把人類驅逐出互聯網，重新回歸醫療、法律這(zhè)些更加底層和基礎的行業。AI的學(xué)習能(néng)力很快，可能(néng)會把人們的審美阈值拉高，或者消磨人的創造力。假如一個藝術家創作出來的作品很早就有AI生成(chéng)過(guò)了，那他的創造可能(néng)就沒(méi)有價值和意義了。

利用AI工具生成(chéng)的商品圖

與三位設計師的對(duì)話，我們收獲了如下核心觀點：

● 作爲乙方，AI不能(néng)代替設計師理解和引導客戶

● AI不能(néng)替代設計師完成(chéng)最重要的概念設計環節，更多是輔助創作

● AI的工具屬性強，在執行環節能(néng)替代一部分基礎、重複的标準工作，但依賴于對(duì)工作流的熟悉和掌握

● AIGC浪潮下，精美不再稀缺，稀缺的是獨特創意

這(zhè)些分享真誠且帶有思考，但以上一切基于一個核心假設：AI尚沒(méi)有直接與客戶對(duì)話的權力，這(zhè)個權力仍握在設計師手中。在這(zhè)個假設下，AI永遠在服務設計師，并且顯得有些吃力不讨好(hǎo)。可不要忘記，OpenAI完成(chéng)大語言模型的快速社會化，依靠的就是新的人機交互體驗——對(duì)話。

未來的AI隻能(néng)作爲工具而服務于人嗎？當AI以拟人化形象出現，用戶可以自定義他們喜歡的設計師風格，甚至是一些藝術大師的風格，再通過(guò)學(xué)習用戶過(guò)往的設計數據了解用戶喜好(hǎo)，假以時日，AI Designer不能(néng)成(chéng)爲新一代的設計師嗎？

畢竟，AI已經(jīng)擁有了直接與客戶對(duì)話的能(néng)力，大模型也依然在不斷進(jìn)步，它需要的更多是一種(zhǒng)可能(néng)。更何況，它會是最勤勞且好(hǎo)脾氣的乙方。

沒(méi)人知道(dào)未來會發(fā)生什麼(me)，但作爲一家充滿好(hǎo)奇心的投資廠牌，我們希望能(néng)時刻保持謙卑與自省，在不斷發(fā)問中進(jìn)行思考，也許能(néng)獲得不一樣(yàng)的答案。如果你對(duì)AIGC也有一些觀察和思考，不妨留言聊聊。也歡迎推薦與AIGC相關的創業項目，和我們一起(qǐ)探索更富有想象力的未來。