当设计遇上AI
一、背景
最近AI创作内容火爆网络，让我们看到AI在设计上充满想象力的未来。关于AI在设计上应用的探索由来已久，从早几年的智能广告素材，智能Logo再到如今的AIGC，AI的成长突飞猛进。本文尝试梳理AI目前在设计领域应用的最新进展，展望设计行业在AI技术影响下可能发生的变革。
二、AI与设计相关的最新技术
1、自动化内容生成（AIGC）
从文本-图像、文本-视频、文本-3D模型到智能字体、智能文本，AI在各类内容的创造上已经突飞猛进，强大到让人惊叹地步。
1.1 文本-图像技术
近一两年以来，各大平台推出的AI绘画工具，用户只要通过简单学习，输入文本，进行关键词调教，即可生产各种风格的画作。关于文本-图像的原理可粗略分为文本理解和图像生成两个部分，目前主流的AI绘画工具，文本理解部分大多基于CLIP模型，图像生成部分大多基于Diffusion模型。相较之前的技术，AI在关键词理解和生成画作的多元性有了大幅提升。下边简要为大家介绍最受欢迎、效果也最出色的4款AI绘画工具的特色，关于每种工具使用教程以及如何生成高质量作品，大家可以自行研究。
Disco Diffusion
Disco Diffusion是发布于Google Colab平台的一款开源免费的绘画工具，可以在Google Drive直接运行，也可以部署到本地。Disco Diffusion在生成图前需要完成一些基本参数设置，好处是可以按定制方式生成图片，缺点是交互不如其他几个工具便捷，操作较为复杂，生成时间也比较长。Disco Diffusion擅长抽象氛围图，色彩华丽丰富，但在人像生成上效果不太理想。
描述“A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation.”
图片来源：@x1ao4 ，关键词 ”ancient Chinese village“
Midjourney
Midjourney是一款部署在Discord上的绘画工具，需申请测试资格，在收到邀约邮件后，加入Discord频道，即可通过关键词输入完成绘画。它的优点在于操作非常简单，用户仅需通过关键词输入即可完成作画，不用设置其他参数。它支持在生成图片后，在已生成图片基础上进行调整。初次加入会赠送免费体验资格，额度用完以后就需要按月/年付费完成绘画。
Midjourney对关键词理解出色，无论出图速度和完整度都优于Disco Diffusion，而且它对各类艺术风格模仿较为出色，通过设定风格，可以有帮助AI更好理解你想要的画作效果。
来自 Midjourney 的一组对知名艺术家风格模仿的画作
最近发布的V5版本在细节上又提升一步，写实效果堪比照片，同时支持更多风格选择，也解决了之前AI手部表达错乱问题。
DALL-E 2
Dall-E2是由OpenAI实验室发布的，目前也处于内测阶段，可在官网上申请体验，但开放体验资格有限。注册后首次会免费获赠生成机会，额度用完后需要按次付费生成。它不仅操作简单，而且可控性比较强，但目前图片比例是固定1:1方图。DALL-E2可以根据描述生成一幅画，如果对图效果不满意，可以针对该图生成3张新的图片。而且如果对图片局部不满意，它可以支持选择不满意部分，单独设置关键词后再生成。此外，它还可以根据描述对现有图像进行编辑，以及按给定原图生成同一风格的不同画像。
按描述“一个宇航员+骑马+超现实风格”生成的画
按描述“选一个位置加一只火烈鸟”生成的画
根据戴珍珠耳环的少女风格生成的画
Stable Diffusion
Stable Diffusion是开源免费的，使用起来相当亲民。使用渠道多样，可以在官网、Google Colab、本地部署等方式使用，官网会默认给你点数，生成图消耗点数，消耗完成需要充值使用，但通过Google Colab或本地部署基本可以不受数量限制。它可控参数丰富，功能齐全，满足各种个性化需求，因此使用范围最广。而且Stable Diffusion支持插件，很多第三方在源代码基础上进行了2次开发，比如有的团队就发布程序，让用户可以使用自己提供的图像训练Stable Diffusion，形成个性化数据模型，生成带有自己风格的图像。Stable Diffusion在抽象的氛围感上可能不如Disco和Midjourney出色，但它的想象力和创作力非常丰富，风格多样，人物写实。
Stable Diffusion官网示例图
AI绘画工具吸引了大量用户进行尝试，他们形成了各自的社区，彼此分享作品、交流创作过程。虽然很多时候AI画作效果不错，但目前仍有一些待解决问题：
1. 生成的结果会有一些随机性，无法按照严格需求的方式生产；
2. 关键词描述对最终效果影响较大，对关键词的描述技巧需要慢慢摸索；
3. 如果对内容一致性要求比较高的话，需要对模型进行训练，有一定的技术挑战。
1.2 文本-3D模型技术
在Text-Image技术基础上，各大科技巨头都纷纷入局尝试Text-3D技术，目前公开了研究论文和初步效果的技术主要有：Google推出的DreamFusion、NVIDIA的GET3D、Meta的MAV3D，还有OpenAI的Point-E。这项技术还处在初期发展阶段，有很多不完善的地方，比如缺乏几何细节、缺乏纹理，在合成过程智能使用神经渲染器，3D软件没法通用等问题。还有一个普遍的缺点，就是生成速度缓慢，生成单个3D模型的常常需要数个小时。而OpenAI推出的Point-E仅需几秒到几分钟就能产出一个3D模型。英伟达的AI科学家Jim Fan在推特上表示，Point-E的生成速度约能达到DreamFusion的600倍。
OpenAI生成的3D模型
DreamFusion可以在任意角度、任意光照条件、任意三维环境中基于给定的文本提示生成模型
1.3 文本-视频技术
文本生成视频技术也是建立在文本图片技术基础之上，它主要是通过文本图像对和无文本视频来学习，根据文本理解生成几个关键帧。建立插帧模型，基于关键帧补充关键帧之间的图片，提高视频流畅度。最后再进行每帧分辨率的提升，提高整体的视频质量。AI在文本生成视频的技术相对较新，Meta/Google在去年10月分别官宣对应的视频生成器Make-a-video/Imagen Video，目前只公开了研究论文和几个官网示例，但得益于文本图片质量的飞速提升，可以预期很快图片视频技术也将大幅提升能力。
Google Imagen Video生成“一个开车的熊猫”
虽然目前通过文本生成视频技术只能生成简单的变化或动作、无法生成基于文本描述的细节以及多场景复杂故事的视频。但通过AI对视频内容进行智能处理技术，已经有很多让人惊艳效果，这部分在本文第2章节详细展开介绍。
1.4 智能字体
日本筑波大学开发了一套以人工智能为基础的汉字字型设计系统，可以让原本需要人工设计上万字的流程，缩短为只要完成五个手工汉字的设计，AI就可以自动生产超过 14,000 个相同字体的汉字。
该系统通过学习大量已有字体，再从这几个手工设计的字体范例中提取特征，通过调整参数值输出为新的字型。而且它使用的是矢量图，可以将其输出为字体文件，让字体制作所需的时间大大缩短。
2、AI特效及内容处理
2.1 AI视频特效
视频风格化
在线视频编辑网站Runway于最近发布了AI视频处理工具Gen-2，该工具针对视频处理的能力很强大，不仅可以通过文本、文本+图片、图片生成视频，还可以对视频进行各种风格化处理，比如只需要把你想要叠加的风格用图片或者文字叠加上去，可很快按要求生成风格化的视频。
原视频通过添加一张驱动图像即可生成风格化视频
智能CG角色替换
由《头号玩家》主演Tye Sheridan创立公司推出的Wonder Studio是一个可以为上传的CG模型自动制作动画、HDR打光、合并到真人场景的AI工具。
2.2 AI图形特效
智能编辑
Adobe最近发布了AI编辑工具Firefly，虽然目前可体验功能仅有图片生成、文字效果2项功能。但根据介绍来看它具有强大的图片编辑能力，包含随手涂鸦作画、上传草图即可生成矢量字体文件、一键修改画面场景、关键词生成设计模板等等能力；
智能生成
NVIDIA Canvas早于Adobe发布了自家的涂鸦出图能力，帮助设计师加快概念图创作探索，并腾出更多时间进行创意表达。用户通过调色板绘制简单的形状和线条，AI模型会在屏幕上实时呈现出与之相呼应的风景图像。用户可以通过切换材质来自定义图像效果，Canvas 提供 9 种风格的可视化效果和20种不同材质，比如将雪地改为草地，图像将呈现从冬日仙境变为热带天堂的视觉感受。
2.3 AI辅助UI设计
AI生成UI版式
近期已经有团队开始实践在AI辅助下的UI设计。比如Habitable开发的Figma插件“AI designer”，在展示视频里，它可以通过一段描述生成复杂的页面。
AI生成内容素材
Microsoft Designer是一款智能生成图文内容的设计工具，搭载Dall-E2，根据用户输入文字指令，可以为用户自动生成设计素材，如社群贴图、营销Banner等高质量的排版。
3、塑造虚拟人
虚拟人是近年很火的领域，虚拟人应用前景广阔，如虚拟偶像、助手、主持人等等，是未来虚拟世界最重要的存在之一。如何塑造虚拟人的人格化特征，实现虚拟人功能，背后都依托的是AI技术的加持。
在虚幻引擎最新发布会上，发布了MetaHuman新功能Animator。它可以让你使用iPhone或立体头戴式摄像机（HMC）在MetaHuman角色上以高保真动画的形式重现任何面部表演。有了它，你就能捕捉到演员表演中的个性、真实感和保真度，将每个细节和微妙变化转移到任意MetaHuman身上，在虚幻引擎中为他们注入生命力。
三、AI对设计的价值
1、助力设计师表达创意
设计师可以将AI工具应用在工作中，比如当需要探索视觉概念时，可以使用简单的文本说明生成一些素材供创意师提供灵感和参考；还可以借助AI将已有素材尝试其他不同风格元素，探索可能性；再有就是利用一些AI图形处理工具，快速生成系列内容比较筛选。
比如，数码艺术家Karen X Cheng 和时尚杂志《Cosmopolitan》团队一起创造了首个由AI生成的艺术封面。虽然渲染这张图片只用了20 秒，但团队为了达到更满意的效果，将大量时间投入到创意方向的讨论和关键词的挑选与组合上，他们尝试输入了数百次创意关键字组合进行调试，最终找到了想要的效果。
使用提示词 “a strong female president astronaut warrior walking on the planet Mars, digital art synthwave.”生成的几组图像
使用提示词 “wide-angle shot from below of a female astronaut with an athletic feminine body walking with swagger toward camera on Mars in an infinite universe, synthwave digital art.” 生成的最终封面效果，
2、提供更新颖的营销方式
AI如今也成为广告营销领域必不可少的工具，通过AIGC或AI内容编辑功能，来实现营销内容的个性化、可互动性等特征，来强化产品吸引力，提升品牌形象。
亨氏AI番茄酱
番茄酱品牌亨氏Heinz去年借助AI自动生成图像的话题制作了趣味性的广告，向广大消费者证明了人工智能更喜欢亨氏番茄酱的事实。广告中，亨氏利用Dall-E2，输入“蕃茄酱”后，AI自动生成了一款有亨氏经典外型包装的番茄酱。当继续输入“文艺复兴番茄酱”、“印象派番茄酱”、“外太空番茄酱”等更复杂的文字指令时，生成的图像结果无论在风格上如何变化，所呈现的番茄酱外型和LOGO位置都与亨氏番茄酱极为相似，这也印证了广告中的那句话：“连AI都认为番茄酱就是亨氏”。同时，亨氏还邀请了世界各地的粉丝参与到用AI创作番茄酱的活动中，粉丝们通过输入各种词汇，生成怪异、有趣的番茄酱图像，并发布到网络，亨氏将其中较为出色的案例分享到了官方社交平台，利用AI生成视觉效果的热点，成功帮助品牌进行了推广传播。
QQ音乐MUSE AI具像化歌曲海报
AIGC已经遍布QQ音乐的各处细节中，从听歌体验、视觉呈现、社交分享等多个维度，做了不少有趣的创新尝试。与以往的歌曲专辑封面播放不同， QQ音乐新上线的AI播放器是国内音乐行业首个在AIGC领域运用的视觉尝试，其原理是通过在AI工具输入关键词，让AI算法组合各种元素，生成有创意的播放器风格。现在，QQ音乐已推出机械装甲、雪山白、积木游戏、工业灰等 6款供用户选择，据悉还将结合场景，有更多样式可以期待。
3、扩展品牌语言
设计师可以寻找更具创造性的方式与AI合作，比如创作品牌语言。杰西卡·沃尔什 (Jessica Walsh) 使用 AI 为虚拟核能影响者 Isodope 创建品牌语言，将核能重新塑造为一种向善的力量。Isodope是巴西模特伊莎贝尔·博梅克 (Isabelle Boemeke) 创建的在线角色，目标是利用 Isodope 超凡脱俗的形象和创意风格在 TikTok 上吸引人们的注意力，来改变人们对核能争议的看法，倡导将核能作为解决气候变化和能源紧缺的手段。
Isodope的品牌元素和排版完全由AI打造，Walsh团队将创意想法通过DALL-E，创造出一种全息插画风格的品牌语言，通过易于分解的视觉元素和前卫的风格表达来缓解人们对核的恐惧，Walsh说：“你必须推动这个工具并学习如何与它对话，才能产生更复杂、更有趣、感觉更原始的东西。” DALL·E 还帮助品牌创建了各色贴纸，以便于创建社交资产。借助AI使Isodope团队围绕核能概念扩展和创造更多的品牌元素。
4、打造全新的交互方式
依赖于AI支撑的虚拟人和Chatgpt能力，未来人们面向虚拟世界的交互模式将由原来的文本、图片、视频等内容升级为拟人化的互动方式。这将大大提升虚拟产品互动的友好性，同时提升用户对虚拟产品的情感链接。
日本便利店巨头罗森(Lawson)在东京开设首家配备虚拟店员的“Green Lawson”门店。接待顾客的为显示屏上的虚拟店员，一项研究数据表明，它通过线上发放优惠券领取率是10%，通过人发领取率为70%，而通过虚拟人发领取率为57%，可见未来这种交互方式在商业领域的广阔前景。
四、总结
很多人看到AI的发展现状，不免担心AI未来会在很多方面取代设计师。事实上大可不必如此看待问题，AI虽然在图像生成、图像编辑和插图排版等方面有着让人赞叹的效果。但就目前来看，它的内容生成还存在很多问题。即时AI在将来内容生成上已经炉火纯青，在情感表达、创意等很多方面，AI还需要人的调教和指导才能产生很好的价值。
得益于AI在设计领域的快速发展，人工智能势必会大大简化设计师的工作，提升设计师处理各种图像的效率。设计师也不必将时间浪费在去除背景等费力、重复的任务上，并且将有机会以最少的努力探索更多创意。学习和研究AI在设计上最新的能力，将这种能力找到一个很好的契合点，应用在项目中，必将为为项目带来不一样的亮色。
参考文献：
AI艺术的背后：详解文本生成图像模型 | 集智俱乐部
极市开发者平台-计算机视觉算法开发落地平台
如何通俗理解扩散模型？- 知乎
一起用AI | AI工具导航 | AI教程 | AI集合 | OpenAI
建模师也危险了？OpenAI公布Point-E，AI迈出“生成3D模型”第一步 | 游戏大观 | GameLook.com.cn
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