AIGC如何运用在实际设计项目中?来看国外高手的案例!
编者按:AI生成在如今的设计项目当中到底要怎么使用?很多设计师都在想,也在尝试。这篇文章的作者是一名产品设计师,正好需要为手底下的一款概率游戏产品设计一个内置小游戏,提高转化率,由于时间紧迫,干脆借助 AI 生成辅助设计。下面是他探索的全过程:
2022年底,AI生成出现在聚光灯下,和很多人一样,我对它的革命性是保持怀疑的。但是当 ChatGPT 出现的时候,所有的怀疑和犹豫都消失了。在短短的几周之内,AI 生成所输出的结果彻底了所有人对于它的看法,我也开始探索人工智能到底如何在视觉设计上为我们提供帮助。
为什么我们不使用 AI 生成的图像?Midjourney 是遥远的未来,还是仅仅只隔了一层纱?
最近,每小时都有人在 Medium 上发布关于 AI 生成工具相关的文章,这种内容发布的热潮也不断影响着每个读者。尽管积极的反馈很多,但是我们注意到,并没有太多设计师真的在自己设计的时候,大规模地使用 AI,倒是使用 AI 生成的头像、LOGO 比较常见。
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大家好,这里是和你们聊设计的花生~
最近一款名为 ControlNet 的模型在 AI 绘画领域引起不小的轰动,它的边缘检测功能可以提取图像边缘轮廓,深度图引导功能可以复制空间信息,最神奇的是它的人体姿势骨架提取功能,上传一张图片 AI 后会识别其中人物的姿势,然后结合提示词生成一张姿
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那么大家为什么不将 AI 生成运用到真实的项目当中呢?事实上,我整个 2 月份也仅仅只看到了下面一个设计案例用到了 AI 生成:
这个是名为 CosmoPolitan 杂志,他们将 AI 生成的照片用到了杂志封面上。
所以我做了这项实验。我将 AI 生成的图片运用到了真实的设计项目当中,我是一款名为 Leon 的概率游戏的产品设计师,而我的目标是增加用户二次投入的可能性。在进行了广泛的研究并验证了我的假设之后,我决定推出一个带有幸运轮盘的促销小游戏,而这在这类概率游戏当中普遍存在。
简而言之,我想借助这个小游戏来为新注册的用户投放奖励,但是他们只有有所投入之后才能领取奖励,而团队希望借助这个小游戏来提升参与度和活跃度。
这个策划被提交到团队高层之后,很快获得了批准,但是由于项目本身的截止日期非常近,亲手设计可能在时间上不被允许,所以我们决定尝试借助 Midjourney 来辅助设计。以前我们从未尝试过使用它,这次我们得尝试一下。
Leon 是我们的吉祥物。
我是一个结果导向的人,所以当我从 Midjourney 获得令人印象深刻的反馈的时候,感到无比的兴奋。我们提供的诸如 幸运轮、划分为 8-12 部分、品牌吉祥物是狮子等关键信息之后,AI 生成的结果非常符合我们的预期。
AI 完全 Get 到了我们想要把狮子放在正中央的想法。
根据我们在平面设计方面的经验,幸运轮将会分为 3 个部分,也就是旋转的轮盘、选择礼物的箭头还有中心用来装饰的狮子。现在的挑战在于,想要将这几个组件单独创建出来可以组合到一起,但是这本身并不容易,因为有的图像当中狮子太大,另外一些则不符合我们的需求。
我需要引导人工智能来理解这类游戏的普世审美倾向,通常这些和财富相关的概率游戏通常带有古典的审美趋势,并且偏爱使用金色,我希望 AI 生成带有这类视觉特征但是又不会失真的图像,为此我们进行了大量的尝试,以确保它生成的结果是正确的。过程中我尝试了结合产品吉祥物,但是 Midjourney 不理解我的想法。
我不得不尝试借助不同的工具和资源,比如 Prompt Noonshot 和 Youtube 上的 PANTER 频道的教程,了解 Midjourney 的运作机制。
经过多轮的生成和混搭,我最终找到了相对合适的备选方案。当我在设置轮盘上具体格数的时候,遇到了另外一个障碍。AI 不断添加更多的格子,而我希望减少格数,这让我最终选择单独生成轮盘,并且后续修整融入到图像当中,事实证明,这是一个工作量极大的任务。
此外,由于我们的产品一直专注于概率游戏,因此还引起过不少争议,我怀疑 AI 也受到了限制,很难提供相关的元素,比如纸牌、筹码等。后来我发现我的猜测是正确的,我在尝试这类提示词的时候,它们都被过滤掉了。
我们在尝试 100 多组提示词之后,我最终确定了我们最喜欢的组合,并且准备以此为基础,创建一个独立的小游戏。虽然我认为这些结果并不是最完美的,但是对于我的平面设计团队而言,这些图片内容足以作为一个良好的起点。换句话来说,基于 AI 生成的图片,如果没有平面设计师,我们依然很难完成这个项目。
人工智能在识别细微的情感、创建原创内容、探索道德规范方面,依然非常的受限。因此,我们不得不在 PS 中手动编辑图片,以获得真正符合我们需求的结果。
尽管如此,我们依然认为人工智能是设计的未来。设计师需要借助同理心和逻辑思维来创建更加实用的项目,人工智能则可以作为额外的工具,来帮助设计团队客服从0到1的「白纸恐惧」,提供设计基础。神经网络算法为设计师提供初始的灵感和想法,但是目前来看,也很难完成所有的任务。
总的来说,我很高兴看到人工智能开始进入设计领域,推动行业发展,它目前来看尚且不够完美,但是节省了设计师的时间,协助创建个性化内容,拥有巨大的改变的潜力,最终帮助设计师创建更好的项目。
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