热评 解决师Blue

我还记得在18年的时候就在尝试智能设计,利用填写的标题文案自动生成运营类型的图片,那时候的技术团队还没有建立和掌握很成熟的运算模型,虽然可以极速批量出图,但图像的质量没有保障,需结合有一定设计能力的使用才行。 但是现在一转眼,AI的时代真的来了,今天看到这篇文章,目前ai生成的内容几乎可以作为成品来使用了,从AI模型提供的成百上千个结果中寻找到最匹配我们诉求的结果,从而辅助我们更快更好的达成目标。 面对日新月异的的智能工具,我们应该保持终生学习的心态,做好时刻接受新事物的挑战,才能在越来越激烈的竞争中立于不败之地。

腾讯平面设计实战!如何用AIGC提高200%的做图效率?

一、AI 绘图背景与趋势

随着互联网行业发展和技术的进步,设计师也有越来越丰富的手段来应对多种类型的产品需求;比如说 3D 渲染、各种自定义的插件已经成为设计师的工作日常,在不断的提高大家的工作效率;包括最近火热的 AI 绘图,也时常出现在设计师的讨论话题当中。

AI工具大盘点:

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AI 绘图模型令人叹为观止的画作

1. 模型的种类与画风

目前市面上,AI 绘图在商业设计领域,目前还鲜有人尝试。我们团队通过网上大量的资料和学习,针对 AI 的先有几个工具进行了研究和试验,看看高阶的 AI 模型能否满足我们的诉求。

由于市面上存在大量的 AI 绘画工具,每个工具擅长的画风也各有所长;例如 MidJourney;画面注重细节的构建和表达;

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Stable Diffusion,画风更偏写实;

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Disco Diffusion;笔触较明显,适合油画风格;

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包括每一类型里不同的模型也会有不同的效果,例如基于 Stable-Diffusion 开发的 NovelAI Diffusion Models,风格更偏二次元;

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基于 AI 绘图具有「低成本、批量输出」的特征,而商业化运营需求也带有「日常、高频」的属性,例如日常大促、节日促销活动的 H5 页面、电商 banner 等;所以我们想将 AI 绘图应用在商业化设计流程之中。尝试打破效率边界,利用低投入高产出的方式为团队提效。

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二、商业设计如何拥抱 AI

在进行具体的 AI 绘图实验之前,我们先把商业化运营设计需求分类,以活动类型、周期、对应设计复杂程度,可将其分为为 S、A、B 三个级别。其中 S 级别以专题大促为主,页面以为 banner 和 H5 为代表;A 级别以平台活动为主,同样是 banner 和 H5 需求并存;B 级别为日常促销,以 banner 需求居多;

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由于以上几类日常运营图的需求频次较高且生命周期不长,在极快的项目节奏中会较多占用设计人力及项目时间;同时因为 AI 绘图模型具有低成本、批量产出的特征,所以我们尝试用 AI 绘图工具来辅助完成日常的运营设计工作。另外值得一提的是,每类模型的擅长风格不同,我们选用的是时下最火热,也是学习资料较多的 MidJourney 来做尝试。

三、B 类商业运营设计需求:轻量手段快速达成

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面对常规运营 banner 需求,之前团队合作流程是由产品、运营同学按固定周期提需求到设计部门,按需求排期,定量投入设计人力逐步交付。

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既然工作流程上已是最短路径,那么我们尝试把目光聚焦在需求本质上,将 banner 的结构拆散,可以发现绝大部分的 banner 都由这五类元素构成;那么是否能够利用现有成熟的 AI 类技术平台,直接生成商业运营设计 banner 成品(或半成品)呢?我们接下来就尝试一下。

1. 对比和尝试

我们首先横向对比了国内外智能出图平台的各项能力,以关键功能类型作为衡量指标,得到了一张能力图表;

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那么横向来看,各平台的能力可以划分为两大类模版绘制、AI 绘制结合模版设计;

第一类在线模版绘制;大量模版可以供挑选并调整,支持线上编辑并输出;第二类 AI 绘制;优势是速度极快快、批量出图,但图像的质量没有保障,需结合模版能力一起使用才能质量可靠的设计图;综合效率和结果两方面来考虑,我们选择第二类方法,如上图所示网上有多种平台可供选择,大家可以根据需求自行选择恰当的平台来进行实验。

2. 方法总结

在具体操作流程上,跟我们常规的设计作图略有不同;大概分为 2 个阶段;

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首先我们需要选择配图主题类型、活动类型、人群,这决定了图片风格和商品素材的表现;并输入对应的文案标题,即 banner 图的文案显示;

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随后可得到批量生成的初稿;

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点击任一初稿,进入线上编辑环节,利用丰富的在线编辑能力对 banner 图做调整,例如图层查找,替换商品素材、装饰素材,更改字体等等;在智能编辑模块中简单处理后即可得到可用的设计图;经过大量实验后发现,这类方式更适合于电商类型的 banner 图;同时在经过对产品、运营同学的简单培训后,大家也可以非常迅速的做到上手并产出 banner 图;这也与我们的预期判断是匹配的;

四、A 类商业运营设计需求:AI 辅助生成

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除了 B 类的日常促销活动外,我们也会经常遇到类似上图的 H5 头图的运营设计,面对这类需求通常需要在探索风格,绘制画面细节上花费较长时间,我们尝试通过 AI 模型辅助出图解决这个难题。

1. 工作流程介绍

在正式开始作图之前,我们需要对 MidJourney 的能力区间、工作模式建立基本的认知。

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MidJourney 允许用户以对话的形式,通过以输入描述词的方式,经过 AI 模型运算后得到其返回的图片。

2. 利用 MidJourney 垫图能力辅助设计头图;

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针对 A 类平台活动类运营需求的绘制工作共分为四个步骤,分别是风格定义,垫图描述,调整与输出;

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首先先通过参考图,明确出我们倾向的风格和特征;

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第二步我们需要用到「以图生图」,在 discord 中将参考图发给 MidJourney,并结合意向风格,构图和其他特征添加上恰当的描述,可以得到初稿;

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不断调整图像与描述词,最终逐步接近目标效果;

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头图生成好之后,搭配上文案的字体设计与装饰元素,可以看到最终的效果如上。利用 AI 模型辅助生图,可以使繁琐的工作量可以得到有效压缩,从而把大家从繁杂的工作中解放出来。

五、S 类商业运营设计需求:AI 智能生成

除了较为基础的 A 类运营设计需求外,面对专题大促的运营需求需求,其展示周期更长,且对于设计质量要求更高,常常会涉及到 3D 场景的搭建和渲染工作,相对于 A 类需求,S 类需求通常排期时间更长,同时对设计师的能力提出更高要求;

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那么针对画面设计要求更高阶的运营需求,除依靠设计师个人能力来应对之外,会否有更高效、便捷的办法呢,我们同样可以通过 AI 模型绘制的办法来尝试解决这个问题。

1. 工作流程介绍

基于前面对于 MidJourney 的基础了解,我们接下来看下利用 MidJourney 辅助输出运营设计图的工作流,分别是风格定义、撰写描述、二次调整、输出 4 个步骤;

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① 风格定义

首先是风格定义,由于 AI 绘图具有高度的随机性和风格化的特质,而运营设计更注重理性的构图版式。所以在正式进入绘图步骤之前,我们需要提前明确画面大致的风格调性,这样才能保证后续 AI 产出的方向不跑偏,并更准确的获取我们想要的图像;

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我们以电商运营广告中最常见的美妆类别举例,通过观察可以发现,美妆类的图像具有明显的风格化特征,比如居中或对称构图、明亮的环境光等。所以这些特质就将成为我们输入的词汇,同时也是输出筛选步骤里的重要依据。

② 撰写描述

MidJourney 模型出图有两种模式,最常见的是 text to img 文本生图;以及 img to img 以图生图;文本生图即通过一段文本描述告诉 AI 模型你想要的画面,由它帮你绘制出来;以图生图是通过一份原始图片,配合文本描述,来绘制跟原始图片类似风格但又不尽相同的图片素材;无论哪种方式,都需要明确一个关键的概念「Prompt」,也就是「关键词描述」。

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Prompt 关键词描述可以理解为与 AI 创作沟通的媒介,我们需要将脑海中构想的画面用恰当的提示词(语句)描述出来,并通过它来缩小 AI 想象的空间,它才能听懂、理解并产出令人满意的画面。另外值得注意的是,相同的描述文本内容,词语的顺序、前后词汇的关系对于内容的产出影响差异也会非常的大。所以关键词描述的写法至关重要;

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Prompt 的大致写法由几个部分构成,主体部分,环境氛围,构图,风格化,以及其他设定。我们接下来通过 Prompt 描述公式,一步步完成一张美妆运营图的设计。

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首先是主体内容的描述,通常可以拆解为,存在几个「什么样的」的主体,在做什么动作,并附带了其他的什么动作。例如:There was a pink lipstick and a glass bottle of perfume;可以得到如上的主体内容,香水口红的图像。

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其次是为主体内容添加场景或环境,例如给定某些地点或物件。比如案例中,我们指定背景花朵、自然植物,以及倒影等词汇。通过观察以上四张图,可以发现模型中「Nature Plants」这个词汇对画面有较大的影响,决定了不同风格的背景以及复杂程度。同时也能发现,尽管只相差了一个描述词,但前后结果仍存在较大的差异,所以大家在调试画面的过程中可以从词汇逐个调整,以尽量减少画面的随机跳变;

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然后是构图与镜头,比如左侧两张图强调景深,右侧两张图强调了构图位置等;

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接下来是风格化与参考方向,可以添加上艺术家名字或平台名字,或直接将图像风格写出来;比如说 3D 渲染还是 2D 画风,可以从上图的结果中明显感觉到两者的区别。

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最后是图像的设定,例如--q 5,代表最高图像质量;同时你也可以通过类似「8k, ultra realistic」这样的词汇来对画质做强调。第二点是画幅,--ar 3:2 表示横纵比为 3 比 2 的横幅图像,--ar 9:16 表示横纵比为 9 比 16 的纵向图像;-- v4 代表最新的第四代计算模型;

最终通过以上五个小步骤,我们可以得出一大批风格各异的草图:

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再通过第一步的风格调性做筛选,可以初步得出不同类型的初稿,以满足不同的品类需求。

③ 二次修正,进阶调整

当取得满足需求的初稿之后,我们可以使用 MidJourney 的进阶功能,来提升图像质量或对图像画面做调整;以下是几个使用频率最高的的调整功能;

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首先是通过点击成图下方的 U 按钮,可以放大对应序号的图片的比例,来提高其分辨率;

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第二种,通过点击图片下方的 V 按钮,可以基于原描述词,生成对应序号图片的变体,画面对比母版,图片的细节会出现随机变化,例如上图的花蕊、香水瓶的外轮廓;

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第三种是 Light Upscale Redo & Beta Upscale Redo,这两个功能都可以提升画质并细化效果;

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最后一种也是变体生成方法,值得注意的是,需在「/setting」中开启「Remix mode」功能后,再次点 V 功能,此时可以二次编辑关键词;例如上图就通过「Remix mode」重置了图像的尺寸比例。

④ 调整输出

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将二次修正后的图像,经过设计师轻量化的调整工作,例如修正细节,添加文案后,即可看到最后的效果。

以上就是利用 AI 绘图技术辅助生成 S 类商业运营设计图;可以看到其优势是短时间、大批量生成可供选择的风格背景图;同时能配合需求本身,通过 AI 模型的变体加二次描述词编辑,来满足我们的个性化要求。

结语

以上则是本文的全部内容,如果你也想通过 AI 绘图的形式来辅助提高自己的工作效率,以下几点值得仔细阅读,首先 MidJourney 前期有免费的体验额度,当额度用完后需要付费使用。其次免费用户生成的作品不能商用,只有付费用户才拥有该图片的所有权。由于 AI 绘图的版权政策时常存在变动,所以也请大家关注 Midjourney 官方信息,以免带来困扰。

随着 AI 模型能力的飞速迭代升级,现有的短板能力也会不断补齐,因此我们可以相信在不远的将来,设计师利用 AI 模型来开脑洞并辅助出图是趋势所向,但并不是说我们需要完全依赖 AI,因为设计本身是理性而浪漫的工作,仅靠随机性做设计是完全不可取且不靠谱的。更合适的思路应该是,设计师首先定义好规则与框架,从 AI 模型提供的成百上千个结果中寻找到最匹配我们诉求的结果,从而辅助我们更快更好的达成目标。另外面对日新月异的的智能工具,我们应该保持终生学习的心态,做好时刻接受新事物的挑战,才能在越来越激烈的竞争中立于不败之地。

欢迎关注作者微信公众号:「腾讯ISUX」

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