一、前言上次发的 Midjourney 教程《奶奶看了都会的 Midjourney 入门教程！！》文章受到了很多朋友们的认可和支持，大家讨论很热烈，其中有不少疑问就是 Midjourney 的图片怎么精准的控制，或者是不改变某个物体的情况下更换背景等等，实在是太多问题了。两万字干货！

一、前言 上次发的 Midjourney 教程《奶奶看了都会的 Midjourney 入门教程！！》文章受到了很多朋友们的认可和支持，大家讨论很热烈，其中有不少疑问就是 Midjourney 的图片怎么精准的控制，或者是不改变某个物体的情况下更换背景等等，实在是太多问题了。

两万字干货！可能是全网最详细的Midjourney基础教程 进阶篇： 一、前言篇 1. AI 绘图是什么？

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不过确实，Midjourney 生成的图片很难精准的控制，随机性很高，需要大量的跑图，不过没关系，在社群小伙伴们的强烈建议下，我在这篇文章中为大家分享 SD 的教程。

SD 效果图展示：

动漫插画，就说这效果强不强吧...

是不是迫不及待想试一试了呢，那我们开始吧，手把手教学，外婆真的看了都会的教程，开始进入教学！！

二、Stable Diffusion 介绍 Stable Diffusion 是一款基于人工智能技术开发的绘画软件，它可以帮助艺术家和 设计师 快速创建高品质的数字艺术作品。该软件使用了一种称为 GAN（生成对抗网络）的深度学习模型，该模型可以学习并模仿艺术家的创作风格，从而生成类似的艺术作品。

Stable Diffusion 具有直观的用户界面，可以让用户轻松地调整绘画参数并实时预览结果。用户可以选择不同的画布、画笔和颜色，还可以通过调整图像的风格、纹理和颜色等参数来创建各种不同的艺术作品。

除此之外，Stable Diffusion 还提供了一些高级功能，例如批量处理、自动矫正和自动化调整等，可以帮助用户更加高效地完成大量的绘画任务。

总之，Stable Diffusion 是一款功能强大的 AI 绘画软件，它比现在市面上主流的 AI 绘画软件 Midjourney 更加的强大，可以说 SD 是所有 AI 绘画的鼻祖级存在，同样，更强大代表着它的上手难度及配置要求也更高。那么说到这里，我们就来看看这两款软件的一个对比吧

三、主流 AI 绘画软件的对比

四、Stable Diffusion 电脑配置要求 1. 配置要求：

需要使用 N 卡（NVIDIA 显卡），显卡的显存至少需要 4GB 以上显存才能在本地运行。最低配置需要 4GB 显存，基本配置 6GB 显存，推荐配置 12GB 显存或者以上。

Stable Diffusion Ai 绘画主要是运行显卡，算力越强，出图越快。显存越大，所设置图片的分辨率越高）

“推荐使用 RTX4090 显卡哦” -----来自一个 3080 显卡玩家

还有一点的就是硬盘空间要大，SD 出图主要依赖模型，网上下载的模型资源一般都很大（一个模型在 2G 以上）批量跑图也是很占内存的，这边建议 60GB 以上的硬盘空间。

2. 网络要求： 大家都懂哈，咱也不说。

3. 操作系统： 需要是 Win10 或 Win11。

满足以上条件基本上就可以用 SD 跑图啦。

五、Stable Diffusion 安装 SD 的安装我们就不要整的很复杂了，直接用大佬制作的一键安装/启动包就行，我们把时间用在刀刃上。

自己手动安装需要上 Github 下载文件，还要下载 Ptthon 等工具，一般第一次手动安装会出现各种奇怪的报错，总之很复杂，我之前自己安装过，真就花了一上午都还没安装好。所以我不建议也不教大家手动安装了。（如果你要硬上，可以在网上看看别的使用教程）

上黑科技！！！咱直接去使用@秋葉 aaaki 大佬的免费启动器和安装包。

我们下载这两个文件，下载链接在这篇文章顶部：

Stable Diffusion自学必看！6款适合小白的零基础免费入门教程 大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~ 最近优设为大家推荐了不少有关 Midjourney 的教程和资源，不知道大家有没有用起来？

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注意：下载的文件一定要放在空间比较大的盘里。

来看下具体操作：

1. 安装一下这个“启动器运行依赖”。

2. 然后把这两个文件复制一下，我们需要粘贴到“webui：文件夹中

3. 粘贴替换目标中的文件。粘贴的位置看我的文件夹路径。

4. 这里我重新走一遍打开流程，以防大家退出去了不知道从哪里进。我们打开下载的文件夹，然后进入到“novelai-webui”文件夹

5. 打开“novelai-webui-aki-v3”文件夹。

6. 然后下拉下拉...找到这个启动器，双击就完事了，这个就是我们刚刚粘贴替换的文件。

7. 然后就打开啦，一键启动就好了。

六、Stable Diffusion 基础操作 1. 大模型的切换

首先是这个界面左上角，在这里可以切换你所安装的模型。

这里我先推荐一下我常用的模型网站：C 站： https://civitai.com/

然后我们在 C 站上下载一些模型：

接下来就是安装了，很简单，把下载的模型放到这个路径文件夹中。然后刷新 web UI 界面（就是 SD 操作界面）

2. 模型的 VAE（Sd 的 VAE)

VAE 的全称是 Variational Auto-Encoder，翻译过来是变分自动编码器，本质上是一种训练模型，Stable Diffusion 里的 VAE 主要是模型作者将训练好的模型“解压”的解码工具。

这里可以切换 VAE。一般情况下我们就选择第一个自动就行了。

在 C 站下载模型，在下载页面会有文件显示，如图。

VAE 的安装路径看我这里，把下载的文件复制粘贴，然后把 web UI 界面刷新一下（就是 SD 操作界面）

言川总结：

总的来说就是你在 C 站上下载的模型有些内置就有 VAE 的属性（不需要下载 VAE 文件），有些没有内置下载的时候我们就把 VAE 文件下载。（VAE 文件一般大小在几百兆左右） VAE 的作用就是没有加载 VAE 的图片是灰灰的，加载之后就是会产生一个润色的效果，色彩更加丰富。 3. 功能选项

这里我挑选几个重要的功能讲解下。

文生图，这里与 Midjourney 不同的是，SD 有一个反向关键词（意思是不要图片出现什么），文生图的关键词格式与 Midjourney 基本一致，不知道的朋友可以去看我的往期文章：

两万字干货！可能是全网最详细的Midjourney基础教程 进阶篇： 一、前言篇 1. AI 绘图是什么？

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下面这块参数就是设置图片的一些基本参数，分辨率、尺寸等等，具体参数见下文。

图生图，这个也很好理解，放参考图然后输入提示词，与其他 AI 绘画软件一致。

图片信息，意思是你用 SD 画的图，放在这里来，右边会显示这个图片的一些参数，包括关键词。

然后你可以选择右下角的一些功能，比如“文生图”。

模型合并，这个功能很厉害，后面我出一篇关于这个功能的教学，大致就是把多个模型混合起来。

训练，这个就是训练自己的模型，新手用的比较少，后面可用作工作流的部署。（这个才是我推荐的核心哦）

设置，然后就是设置，大家自己去研究下就好了。

扩展，这个就是跟插件扩展相关的了，后面再讲。

4. 提示词和反向提示词

言川提示：

提示词内输入的东西就是你想要画的东西，反向提示词内输入的就是你不想要画的东西。

提示框内只能输入英文，所有符号都要使用英文半角，词语之间使用半角逗号隔开。

一般来说越靠前的词汇权重就会越高，比如我这张图的提示词：

The personification of the Halloween holiday in the form of a cute girl with short hair and a villain's smile, (((cute girl)))cute hats, cute cheeks, unreal engine, highly detailed, artgerm digital illustration, woo tooth, studio ghibli, deviantart, sharp focus, artstation, by Alexei Vinogradov bakery, sweets, emerald eyes。

万圣节假期的拟人化形式是一个留着短发和恶棍笑容的可爱女孩，可爱的帽子，可爱的脸颊，虚幻的引擎，高度详细，艺术种子数字插图，woo tooth，吉卜力工作室，deviantart，锐利的焦点，artstation，由 Alexei Vinogradov 面包店，糖果，绿宝石般的眼睛。

第一句关键词词组：万圣节假期的拟人化形式是一个留着短发和恶棍笑容的可爱女孩。那生成的图片主体画面就会是万圣节短发可爱笑容女孩

这里可能有用过 Midjourney 的小伙伴们就有疑问了，(((cute girl)))是什么意思，为啥有这么多括号，我来为大家解答下，这个是权重调节，类似 Midjourney 的 ::

① 最直接的权重调节就是调整词语顺序，越靠前权重越大，越靠后权重越低，上面说过。

② 可以通过下面的语法来对关键词设置权重，一般权重设置在 0.5~2 之间，可以通过选中词汇，按 ctrl+↑↓来快速调节权重，每次调节为0.1，也可以直接输入。

③ 加英文输入的（），一个括号代表这组关键词的权重是 1.1，两个括号是 1.1*1.1 的权重，不要加太多了哈。可以结合第二点固定权重，比如(((cute girl:1.2)))，那这个关键词的权重就很高了。

5. 功能按钮

我们来介绍下右边这几个功能，生成就不说了，输入关键词生成就跑图了。

第一按钮的意思是读取你上一张图的所有参数信息（包括关键词），比如你画一张图之后，关掉了软件，再次启动点击这个就会把参数复制进来。

第二个按钮就是删除了，清空关键词；这里可以和第一个按钮结合用哦

第三个按钮就是模型选择管理

这个按钮就是点击就会出现这些功能，你安装的模型和 Lora 都可以在这边调整。

言川小知识：这里可以把你生成的图片添加到模型的封面上，方便你后面看这个模型的效果，看我怎么做：

找到这个模型的名称，然后我这里是跑出来一张图片的，点击这个按钮（lora 一样）

最终效果：

后面两个就是一个提示词模板功能：

我们可以先点最后一个按钮，把现在的关键词创建一下，取个名字

然后在模板风格这里选中我们刚刚创建的模板（可以多选）

选中之后按一下第四个按钮，我们创建的关键词就被填入进去了，这块收工！

6. 采样步数

一般来说大部分时候采样部署只需要保持在 20~30 之间即可，更低的采样部署可能会导致图片没有计算完全，更高的采样步数的细节收益也并不高，只有非常微弱的证据表明高步数可以小概率修复肢体错误，所以只有想要出一张穷尽细节可能的图的时候才会使用更高的步数。（加大这个会导致出图变慢）

7. 采样方法

Stable diffusion webui 是 Stable diffusion 的 GUI 是将 stable diffusion 实现可视化的图像用户操作界面，它本身还集成了很多其它有用的扩展脚本。

SD 的采样方法有很多，大家有兴趣了解的可以去知乎看看@刘登宇的一篇文章 《stable diffusion webui 如何工作以及采样方法的对比》 。这里我们只介绍两个种常用的。

这里的采用方式有很多，但是我们常用的就那几个，我们可以去设置里面把不需要用到的关掉，不展示在这个界面中。然后点击右边的重启 UI 就好了。

8. 高清修复和图片尺寸参数

前面两个做个简单的介绍，面部修复对写实的风格有点效果，可平铺就不要用了，生成的图片很奇怪，可以自己试试。

我们说说高清修复，高清修复的意思是把基础生成的图片，按照你选择放大的倍率放大到指定分辨率之后再重新绘制图片，受到你重复幅度调节的数值影响。

宽度、高度就是图片的长宽比，很容易理解，生成批次和数量就是几批，一批几张图，配置好的可以直接拉满，增加效率哦。

提示词相关性：图像与你的提示的匹配程度。增加这个值将导致图像更接近你的提示（根据模型），但它也在一定程度上降低了图像质量。可以用更多的采样步骤来抵消。

默认未选中高清修复是这样的，当前图片的参数。

9. 随机种子（seed）

这个功能与 Midjourney 的 Seed 功能一样。

随机数的起点。保持这个值不变，可以多次生成相同（或几乎相同，如果启用了 xformers）的图像。没有什么种子天生就比其他的好，但如果你只是稍微改变你的输入参数，以前产生好结果的种子很可能仍然会产生好结果。

输入不同的种子，生成的图片不一样，seed 值一样，那生成的图片也是一样。

差异随机种子，需要勾选这个按钮：

这个功能是固定一个种子，然后调整差异强度来生成图片，因为是固定的 seed 值，所以生成的图风格都是类似的。

直接看图吧。

这边的几个功能都很简单，大家尝试下就能理解了，那基础操作我们就先讲到这里，大家赶紧玩起来吧！！

七、结语 这篇入门教学就先讲到这里，后续还有插件、部署模型等教程，大家先消化一下这篇文章的内容。

如果觉得对你有帮助，3 连（点赞、收藏、分享）一下吧，大家的支持才是我的动力，祝大家生活愉快

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大家好，这是 2023 年 4 月的第 3 波设计干货合集！这一期合集当中依然是以 AIGC 相关的新工具为主，基于 GPT3 的 PPT 生成工具和网站模板、素材生成服务相当实用，面向设计师的英文 Prompt 合集和 AI 工具推荐平台则可以帮助设计师拓展灵感、素材和效率。最后，特别值得关注的是 Stable...

大家好，这是 2023 年 4 月的第 3 波设计 干货合集 ！这一期合集当中依然是以 AIGC 相关的新工具为主，基于 GPT3 的 PPT 生成工具和网站模板、素材生成服务相当实用，面向设计师的英文 Prompt 合集和 AI 工具推荐平台则可以帮助设计师拓展灵感、素材和效率。最后，特别值得关注的是 Stable Diffusion 的升级版 SDXL，它会将 AI 图片生成效果提升到一个全新的层级！

当然，在此之前记得看看往期干货中有没有你感兴趣的素材：

第二波！2023年4月精选实用设计工具合集 大家好，这是 2023 年 4 月的第 2 波设计干货合集！

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下面我们具体看看这一期的干货：

1、免费开源图标合集 Guidance https://www.streamlinehq.com/set/guidance

这是一套拥有 360 个高素质免费图标的素材合集，这套图标合集将野兽派设计和自然的线条结合到一起，形成了简约但是富有调性的视觉特征。这套图标主要是为建筑和公共空间的导视系统所设计的，在功能和题材内容上几乎能够满足绝大多数的导视系统的需求。

2、基于 GPT3 的免费 PPT 生成工具 https://peach.self.team/

如果你一个小时之后需要带着 PPT 做演示和汇报，这个时候做详细的 PPT 已经来不及了，你要怎么办？很简单，用 Peach APP，这个基于 GPT3 的服务没有广告，没有复杂的设置，你只需要输入你的主题，足够详细的 PPT 要呈现的内容细节，以及你的 PPT 展示的目的，它就能在人工智能的加持之下，生成一整套 PPT。不会收费，支持中文，在最底部的选项设置就好了。

输入内容之后，点击右上角最后一个图标即可。由于使用的是免费的 GPT3 的服务，因此速度相对比较慢，但是也是几分钟内就能搞定，不用担心。另外，生成好的 PPT 可能会缺少一些图片素材，可以下载 pptx 格式的文件，在本地进行微调之后，即可使用。

3、基于 ChatGPT 生成网站模板的服务 https://shuffle.dev/chat

Shuffle 同样是基于 ChatGPT，而它输出的则是一整套可用的网站模板和 UI 库。和传统的设计工具不同的地方在于，它像一个专业的乙方设计/开发人员一样，你可以像在聊天界面中一样提出需求，它会给予相应的回应，生成相应的代码和视觉素材。也许在细节上还需要人工调整，但是这些生成的 UI 库和模板退可以作为灵感，进可以作为素材和设计开发的基底。

4、最新 AI 工具推荐平台 AITool https://aitool.ai/

想必大家也看到了，各种 AI 工具开始涌现，于是也催生了一系列的新工具推荐的网站，而类似 AItool.ai 这样的细分导航类的网站也是最贴合大家使用习惯的。不过从界面上来说，Aitool.ai 呈现方式更加贴合软件商店的设计，没有太多「创新」，反而让用户可以无摩擦地使用。

另外，如果你希望找到跟顺手、内容更加翔实方便的中文 AI 工具导航，不妨看看优设的 AI 导航： https://hao.uisdc.com/ai/

5、iOS 平台上的 AI 涂鸦转图片 APP https://apps.apple.com/cn/app/doodle-lab-ai-art-generator/id6446133549

这是国内开发者专门制作的基于涂鸦生成插画/照片的 APP，需要你大概绘制出你想要呈现的内容主体涂鸦，然后 Doodle Lab 会在此基础上借助 AI 生成不同视觉风格的插画或者图片，接下来你需要做的，就是选择自己心仪的图片和插画了！这应该也算是如今 AI 生成在图片领域的一种实际应用了，值得尝试也值得借鉴。

6、超过 1000 个用于 ChatGTP 的创意 prompt https://smalldesigntools.com/gpt-prompts

虽然如今大家使用 ChatGPT 生成内容主要使用中文，但是 ChatGPT 最好用的依然是使用英文直接提问，Small Design Tools 网站搜集整理了超过 1000 个好用的、细分到不同设计领域的 Prompt 文本，很多设计师已经使用这些 Prompt 来从 ChatGPT 获得创意灵感和设计建议以及参考，如果你也有这类需求，不妨看看这个 GTP Prompts 的合集。

7、进阶版 Stable Diffusion XL 发布 https://stability.ai/stable-diffusion

https://dreamstudio.ai/

Stable Diffusion 的进化版 Stable Diffusion XL（简称SDXL）进入公测环节，使用 SD 的 API 的 APP 和服务以及 DreamStudio 直接可以使用 Beta 版的 SDXL，普通用户需要稍候等待 SDXL 的开源版本。

SDXL 比起 SD 有着更强的生成能力，所需的 Prompt 的更短，生成的图像内容更加生动，其中强化最明显的是人像和图像合成的功能，能够制造令人惊叹的逼真美感。正在使用 DreamStudio 的用户可以先上手体验一下，在本地部署的用户随后应该可以很快用上。

大家好，这里是和你们聊设计的花生~之前为大家对比了 6 款在线 AI 绘画软件在不同主题上的图像生成效果，最终是 Midjourney 的整体表现最好，而 Stability AI 官方模型 Stable Diffusion v2.1 则表现不尽如人意。最近 Stability AI 又推出了一个新模型 Stab...

大家好，这里是和你们聊设计的花生~

之前为大家对比了 6 款在线 AI 绘画软件在不同主题上的图像生成效果，最终是 Midjourney 的整体表现最好，而 Stability AI 官方模型 Stable Diffusion v2.1 则表现不尽如人意。最近 Stability AI 又推出了一个新模型 Stable Diffusion XL ，参数是 SD v2.1 的 2.5 倍，那这个新模型的图像生成效果如何呢？今天就继续来测试一下。

往期回顾：

AI绘画哪家强？Midjourney、文心一格等 6 大工具出图效果大比拼 大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~ 3 月份以来 AI 绘画领域又有了不小的变化，Midjourney 更新了 V5 版本、Stable Diffusion 推出了 Clipdrop Reimagine；微软 Bing 也推出了 Image Create （图像生成）功能

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Stable Diffusion XL 简介 DreamStudio - SD XL： 梦幻工作室 (dreamstudio.ai) （新用户有 200 点免费生成额度） Clipdrop - SD XL： ClipDrop - Stable Diffusion （目前免费生成）

此次 Stable Diffusion XL 一共更新在两个平台上，一是 Stability AI 官方 AI 绘画软件 DreamStudio，另一个则是之前被 Stability AI 收购的 AI 图像处理平台 Clipdrop。二者的区别在于 DreamStudio 上有很多的可调节参数，比如画面比例、图像数量等，Clipdrop 是统一的 1:1 的画面比例，一次生成 4 张，单张图像放大后可达到 1024*1024px。

据 Stability AI 官网介绍，SD XL 模型支持用更短的提示创建描述性图像，并在可以在图像中生成文字，模型增强了图像的构图和脸部生成能力，使画面更加逼真和美观。

SD XL 生成的图像

生成准确的文字和画手一样，一直是 AI 绘画中的难题，直到 Controlnet 插件出现 ，我们才能在 SD WebUI 中通过轮廓检测功能固定文字外形，从而生成精准的文字内容，而此次 SD XL 模型可以生成文字无疑是又是 AI 绘画的一大进步。我分别在 Midjourney 和 SD XL 中用文本提示词进行测试，结果是 SD XL 的文字生成效果的确比 Midjourney 好。

接着继续用和之前一样的主题进行图像生成测试。首先是人像，可以看出 SD XL 比 v2.1 的效果要好很多，构图正确，人物面部没有扭曲变形，整体质感也好很多，质量看起来并不比 Midjourney 差，说明 XL 模型在照片真实性上有进行专门的优化 。

然后是动漫风，XL 生成的图像在画面整体质量有明显提升，应该是对数据集进行了优化，但是有一个非常大的缺点就是五官和四肢不正常，在生成的 2 批 8 张图像中，每一张都有五官四肢不正常的情况，图像可用率极低。

而在 3D 风格上 XL 模型还是有比较明显的进步的，无论是人物精细度还是画面整体美感都比之前的 v2.1 要好，不过和动漫风一样存在四肢不正常的情况，下面是我从生成的 4 张图像中挑出的双手看起来比较正常的一张，感觉 XL 模型在这一块的训练没做好。

最后再看一下矢量扁平插画和概念场景的表现 ，同样都有非常明显的美感提升，不过也能看出 SD XL 在文本提示的理解上还有缺陷，在扁平插画的测试中它忽略了“白色背景”这一关键词；而由于 SD XL 目前还是测试版，画面尺寸不能做到 16:9，这也让图像的表现性受限。

通过上面的图像生成测试可以看出，Stable Diffusion 的 XL 模型 比 V2.1 在质量上有了明显进步，特别是在人像质量上，虽还不能达到 midjourney V5 的水平，但是在目前的 AI 绘画工具总也算表现比较好的；新增的文字生成功能也是比较独特的，除了接入 Controlnet 的 SD WebUI，其他 AI 绘画工具目前都还没有生成准确文字内容的能力。

同时 Stable Diffusion XL 的缺点也是比较明显的，即人物的四肢不正常，这点在动漫和 3D 风格中尤为突出；模型对提示文本的理解能力也有缺陷，会漏掉一些关键词语，期待 Stability AI 在后续的更新中能进一步优化现在这些问题。

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Plask！通过3D模型控制人物姿势的在线AI绘画神器 大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~ 之前为大家介绍 AI 绘画工具 Stable Diffusion WebUI 时有提到，它可以通过接入的插件 Controlnet 提取图像中人物的骨架姿势，然后生成对应姿势的图像，不过有些小伙伴目前还没办法顺利用上 SD WebUI，

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大家好，这是 2023 年 4 月的第 3 波设计 干货合集 ！这一期合集当中依然是以 AIGC 相关的新工具为主，基于 GPT3 的 PPT 生成工具和网站模板、素材生成服务相当实用，面向设计师的英文 Prompt 合集和 AI 工具推荐平台则可以帮助设计师拓展灵感、素材和效率。最后，特别值得关注的是 Stable Diffusion 的升级版 SDXL，它会将 AI 图片生成效果提升到一个全新的层级！

当然，在此之前记得看看往期干货中有没有你感兴趣的素材：

第二波！2023年4月精选实用设计工具合集 大家好，这是 2023 年 4 月的第 2 波设计干货合集！

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下面我们具体看看这一期的干货：

1、免费开源图标合集 Guidance https://www.streamlinehq.com/set/guidance

这是一套拥有 360 个高素质免费图标的素材合集，这套图标合集将野兽派设计和自然的线条结合到一起，形成了简约但是富有调性的视觉特征。这套图标主要是为建筑和公共空间的导视系统所设计的，在功能和题材内容上几乎能够满足绝大多数的导视系统的需求。

2、基于 GPT3 的免费 PPT 生成工具 https://peach.self.team/

如果你一个小时之后需要带着 PPT 做演示和汇报，这个时候做详细的 PPT 已经来不及了，你要怎么办？很简单，用 Peach APP，这个基于 GPT3 的服务没有广告，没有复杂的设置，你只需要输入你的主题，足够详细的 PPT 要呈现的内容细节，以及你的 PPT 展示的目的，它就能在人工智能的加持之下，生成一整套 PPT。不会收费，支持中文，在最底部的选项设置就好了。

输入内容之后，点击右上角最后一个图标即可。由于使用的是免费的 GPT3 的服务，因此速度相对比较慢，但是也是几分钟内就能搞定，不用担心。另外，生成好的 PPT 可能会缺少一些图片素材，可以下载 pptx 格式的文件，在本地进行微调之后，即可使用。

3、基于 ChatGPT 生成网站模板的服务 https://shuffle.dev/chat

Shuffle 同样是基于 ChatGPT，而它输出的则是一整套可用的网站模板和 UI 库。和传统的设计工具不同的地方在于，它像一个专业的乙方设计/开发人员一样，你可以像在聊天界面中一样提出需求，它会给予相应的回应，生成相应的代码和视觉素材。也许在细节上还需要人工调整，但是这些生成的 UI 库和模板退可以作为灵感，进可以作为素材和设计开发的基底。

4、最新 AI 工具推荐平台 AITool https://aitool.ai/

想必大家也看到了，各种 AI 工具开始涌现，于是也催生了一系列的新工具推荐的网站，而类似 AItool.ai 这样的细分导航类的网站也是最贴合大家使用习惯的。不过从界面上来说，Aitool.ai 呈现方式更加贴合软件商店的设计，没有太多「创新」，反而让用户可以无摩擦地使用。

另外，如果你希望找到跟顺手、内容更加翔实方便的中文 AI 工具导航，不妨看看优设的 AI 导航： https://hao.uisdc.com/ai/

5、iOS 平台上的 AI 涂鸦转图片 APP https://apps.apple.com/cn/app/doodle-lab-ai-art-generator/id6446133549

这是国内开发者专门制作的基于涂鸦生成插画/照片的 APP，需要你大概绘制出你想要呈现的内容主体涂鸦，然后 Doodle Lab 会在此基础上借助 AI 生成不同视觉风格的插画或者图片，接下来你需要做的，就是选择自己心仪的图片和插画了！这应该也算是如今 AI 生成在图片领域的一种实际应用了，值得尝试也值得借鉴。

6、超过 1000 个用于 ChatGTP 的创意 prompt https://smalldesigntools.com/gpt-prompts

虽然如今大家使用 ChatGPT 生成内容主要使用中文，但是 ChatGPT 最好用的依然是使用英文直接提问，Small Design Tools 网站搜集整理了超过 1000 个好用的、细分到不同设计领域的 Prompt 文本，很多设计师已经使用这些 Prompt 来从 ChatGPT 获得创意灵感和设计建议以及参考，如果你也有这类需求，不妨看看这个 GTP Prompts 的合集。

7、进阶版 Stable Diffusion XL 发布 https://stability.ai/stable-diffusion

https://dreamstudio.ai/

Stable Diffusion 的进化版 Stable Diffusion XL（简称SDXL）进入公测环节，使用 SD 的 API 的 APP 和服务以及 DreamStudio 直接可以使用 Beta 版的 SDXL，普通用户需要稍候等待 SDXL 的开源版本。

SDXL 比起 SD 有着更强的生成能力，所需的 Prompt 的更短，生成的图像内容更加生动，其中强化最明显的是人像和图像合成的功能，能够制造令人惊叹的逼真美感。正在使用 DreamStudio 的用户可以先上手体验一下，在本地部署的用户随后应该可以很快用上。

随着 AIGC 在视觉设计应用领域的广泛应用，越来越多的设计师开始感到担忧，是否会被 AIGC 技术所取代。但实际上，答案是不可能的。我们需要认识到，AIGC 技术虽然在某些方面表现出色，但并不是万能的，也不能完全替代设计师的工作。

随着 AIGC 在视觉设计应用领域的广泛应用，越来越多的设计师开始感到担忧，是否会被 AIGC 技术所取代。但实际上，答案是不可能的。我们需要认识到，AIGC 技术虽然在某些方面表现出色，但并不是万能的，也不能完全替代设计师的工作。本文将深入探讨 AIGC 技术对视觉设计师的影响，并分析为什么我们需要摒弃焦虑情绪，找到设计师的价值和未来发展方向。

关于AI科普：

AI绘画基础科普！一次性帮你搞懂所有技术名词 近期，以 Stable Diffusion、Dall-E、Midjourney 等软件或算法为代表的 AI 绘图技术引起了广泛关注。

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一、在当下的视觉设计领域，AIGC 技术的应用越来越广泛 今天是 2023 年 4 月 11 日，我们可以将当前的趋势分为两派：使用 AIGC 的设计师和未使用 AIGC 的设计师（AIGC 绘画的技术包含的维度很多，具体信息可以 优设 AIGC 频道（ https://www.uisdc.com/category/ai ）找到学习资料）但我相信，不到两个月的时间内，也就是 618 之后，这种情况将会发生改变。

未使用 AIGC 的设计师将会逐渐学习并应用 AIGC 技术，而那些善于使用 AIGC 数字设计的设计师则将成为领军者。AIGC 技术的应用可以大大缩短设计师输出商业作品的时间。当下，如果你是一名视觉设计师，使用 AIGC 可以快速提高你的设计品质，例如使用 AIGC 自动生成形状、颜色、图案等设计元素。

例如，如果你是一位插画师，正在创作一个粉萌的 IP，你可以使用 Midjourney 生成很多 IP 作为参考：

上述 IP 关键词如下：

A super cute baby Pixar style white fairy bunny,Sparkling fluffy white rabbit,Big bright eyes,Fluffy tail,Wearing a Klein blue sweater,Klein blue hat and sunglasses,Smile.,Delicate,Fairy tale,Incredibly high detail,Pixar style,Bright colors,Natural light,Simple background with solid colors,5G Xinhuan rendering,Popular at artstation,Gorgeous,Ultra wide angle,HD,8K high definition --ar 9:16 --v 5 -

例如，你是一名电商设计师，你需要做一个墨镜拍摄的大片风格，你可以用 Midjourney 生成参考图：

上述关键词：

Fashion photography work, several prada female models wearing colourful summer outfits by John Galliano, wearing glasses,standing on a pure white ice field, with bright and soft lighting, and strong color contrast,DSLR,close up shot,best quality , ultra detailed, 4K --ar 9:16 --v 5 -

例如，你是一名渲染师，你需要做一个赛博朋克建筑风格，你可以用 Midjourney 生成参考图：

上述关键词：

Yellow Crane Tower, cyberpunk style, 4K HD, overhead view --ar 9:16 --v 5 -

所以大家会发现 AIGC的直接影响——即无需长期学习和练习专业技法和软件知识，即可在短时间内输出专业的商业作品。这种便捷和高效的工作方式，无疑对设计领域带来了一定程度的颠覆和影响。但是，我们是否可以因此断言未来的设计工作将被AIGC完全取代呢？

二、不可能替代，因为设计师不仅仅是执行者 尽管 AIGC 技术可以提高效率和准确性，但它并不能替代设计师的价值和创造性，设计师不仅仅是执行者，更是决策者和创新者。设计师可以提供专业思维、情感和直觉等方面的创造性灵感，从而创造出更具有商业化的设计作品。AIGC 技术可以辅助设计师进行某些任务，但它并不能替代设计师的决策和创意。设计师不仅仅是技术专家，更是具有人文精神和人性化思维的商业视觉专家。

请看这里，同样一个 IP 的需求，设计师生成的和不懂设计生成的就是不一样。

设计师通过 AIGC 生成的 IP：

上述关键词：

Blind Box Style Girl character, full body, chibi,Delicate features,sports hoodie, baggy pants, headphones,Clean background, Natural lighting, 8K, best quality, ultra - detail, 3D, C4D, Blender, OC renderer, ultra HD, 3D rendering --ar 9:16 --v 5 -

其他不懂设计的生成 IP：

上述关键词：

IP villain, lively, cute --ar 9:16 --v 5 -

为什么不懂设计和设计师生成的图片有巨大？

设计师能够深入了解用户需求和市场趋势，并将其转化为有意义的、具有吸引力的商业设计作品。而这种人性化的思维和对用户需求的深入了解，是 AIGC 技术所缺乏的，且非设计专业的岗位很难替代的。

三、拒绝贩卖焦虑，相信设计师的价值和未来 很多人对于 AIGC 技术的发展存在着一定的担忧，认为这种技术会替代设计师的工作。但事实上，AIGC 技术只能作为设计师的辅助工具，无法完全替代设计师。相反，它可以让设计师更加专注于创意和创新，提高设计作品的质量和效率。

我们可以在这里大胆预测一下接下来的设计师岗位会发生什么变化

大家可以看这张图，当设计师已经不再花大量的时间去研究设计技术的时候，设计师会思考我做的东西如何商业价值最大化（当然如果你是艺术家，以下内容可以直接选择无视）所以，单一的“平面设计师”“手绘师”“电商设计师”“建模师”等岗位的边界会越来越模糊。同时，很多设计师会开始学习：

「品牌定位」 包含哪些维度，品牌定位的底层逻辑是什么？等等 「用户挖掘」 我设计的东西目标用户是谁？他们的审美认知在哪？消费习惯是什么？我的设计哪些元素是能激发他们阅读兴趣的？ 「创意想法」 创意的目的是什么？画面中哪些表现能把产品的价值凸显出来的同时，和竞品形成差异化？如何把创意衍生到品牌的各个维度？ 「策略策划」设计的目的？打造的方式？如何呼应产品的卖点？如何去激发用户的情绪价值？在哪些平台进行投放？每个平台投放对于视觉的要求是什么？等等 当你是一名具备品牌思维能力，策略解读能力，用户洞察能力的复合型设计师，你的收益必然是成倍的增长。

当然，后续我也会在优设平台上，为大家继续分享更多关于在 AIGC 时代下，设计师的思维如何快速提升的干货，敬请期待。

PS：当你深刻理解这句话，你就完全不用慌了：AIGC 无法背锅，老板找麻烦还是要去找设计师

随着 AIGC 在视觉设计应用领域的广泛应用，越来越多的设计师开始感到担忧，是否会被 AIGC 技术所取代。但实际上，答案是不可能的。我们需要认识到，AIGC 技术虽然在某些方面表现出色，但并不是万能的，也不能完全替代设计师的工作。

随着 AIGC 在视觉设计应用领域的广泛应用，越来越多的设计师开始感到担忧，是否会被 AIGC 技术所取代。但实际上，答案是不可能的。我们需要认识到，AIGC 技术虽然在某些方面表现出色，但并不是万能的，也不能完全替代设计师的工作。本文将深入探讨 AIGC 技术对视觉设计师的影响，并分析为什么我们需要摒弃焦虑情绪，找到设计师的价值和未来发展方向。

关于AI科普：

AI绘画基础科普！一次性帮你搞懂所有技术名词 近期，以 Stable Diffusion、Dall-E、Midjourney 等软件或算法为代表的 AI 绘图技术引起了广泛关注。

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一、在当下的视觉设计领域，AIGC 技术的应用越来越广泛 今天是 2023 年 4 月 11 日，我们可以将当前的趋势分为两派：使用 AIGC 的设计师和未使用 AIGC 的设计师（AIGC 绘画的技术包含的维度很多，具体信息可以 优设 AIGC 频道（ https://www.uisdc.com/category/ai ）找到学习资料）但我相信，不到两个月的时间内，也就是 618 之后，这种情况将会发生改变。

未使用 AIGC 的设计师将会逐渐学习并应用 AIGC 技术，而那些善于使用 AIGC 数字设计的设计师则将成为领军者。AIGC 技术的应用可以大大缩短设计师输出商业作品的时间。当下，如果你是一名视觉设计师，使用 AIGC 可以快速提高你的设计品质，例如使用 AIGC 自动生成形状、颜色、图案等设计元素。

例如，如果你是一位插画师，正在创作一个粉萌的 IP，你可以使用 Midjourney 生成很多 IP 作为参考：

上述 IP 关键词如下：

A super cute baby Pixar style white fairy bunny,Sparkling fluffy white rabbit,Big bright eyes,Fluffy tail,Wearing a Klein blue sweater,Klein blue hat and sunglasses,Smile.,Delicate,Fairy tale,Incredibly high detail,Pixar style,Bright colors,Natural light,Simple background with solid colors,5G Xinhuan rendering,Popular at artstation,Gorgeous,Ultra wide angle,HD,8K high definition --ar 9:16 --v 5 -

例如，你是一名电商设计师，你需要做一个墨镜拍摄的大片风格，你可以用 Midjourney 生成参考图：

上述关键词：

Fashion photography work, several prada female models wearing colourful summer outfits by John Galliano, wearing glasses,standing on a pure white ice field, with bright and soft lighting, and strong color contrast,DSLR,close up shot,best quality , ultra detailed, 4K --ar 9:16 --v 5 -

例如，你是一名渲染师，你需要做一个赛博朋克建筑风格，你可以用 Midjourney 生成参考图：

上述关键词：

Yellow Crane Tower, cyberpunk style, 4K HD, overhead view --ar 9:16 --v 5 -

所以大家会发现 AIGC的直接影响——即无需长期学习和练习专业技法和软件知识，即可在短时间内输出专业的商业作品。这种便捷和高效的工作方式，无疑对设计领域带来了一定程度的颠覆和影响。但是，我们是否可以因此断言未来的设计工作将被AIGC完全取代呢？

二、不可能替代，因为设计师不仅仅是执行者 尽管 AIGC 技术可以提高效率和准确性，但它并不能替代设计师的价值和创造性，设计师不仅仅是执行者，更是决策者和创新者。设计师可以提供专业思维、情感和直觉等方面的创造性灵感，从而创造出更具有商业化的设计作品。AIGC 技术可以辅助设计师进行某些任务，但它并不能替代设计师的决策和创意。设计师不仅仅是技术专家，更是具有人文精神和人性化思维的商业视觉专家。

请看这里，同样一个 IP 的需求，设计师生成的和不懂设计生成的就是不一样。

设计师通过 AIGC 生成的 IP：

上述关键词：

Blind Box Style Girl character, full body, chibi,Delicate features,sports hoodie, baggy pants, headphones,Clean background, Natural lighting, 8K, best quality, ultra - detail, 3D, C4D, Blender, OC renderer, ultra HD, 3D rendering --ar 9:16 --v 5 -

其他不懂设计的生成 IP：

上述关键词：

IP villain, lively, cute --ar 9:16 --v 5 -

为什么不懂设计和设计师生成的图片有巨大？

设计师能够深入了解用户需求和市场趋势，并将其转化为有意义的、具有吸引力的商业设计作品。而这种人性化的思维和对用户需求的深入了解，是 AIGC 技术所缺乏的，且非设计专业的岗位很难替代的。

三、拒绝贩卖焦虑，相信设计师的价值和未来 很多人对于 AIGC 技术的发展存在着一定的担忧，认为这种技术会替代设计师的工作。但事实上，AIGC 技术只能作为设计师的辅助工具，无法完全替代设计师。相反，它可以让设计师更加专注于创意和创新，提高设计作品的质量和效率。

我们可以在这里大胆预测一下接下来的设计师岗位会发生什么变化

大家可以看这张图，当设计师已经不再花大量的时间去研究设计技术的时候，设计师会思考我做的东西如何商业价值最大化（当然如果你是艺术家，以下内容可以直接选择无视）所以，单一的“平面设计师”“手绘师”“电商设计师”“建模师”等岗位的边界会越来越模糊。同时，很多设计师会开始学习：

「品牌定位」 包含哪些维度，品牌定位的底层逻辑是什么？等等 「用户挖掘」 我设计的东西目标用户是谁？他们的审美认知在哪？消费习惯是什么？我的设计哪些元素是能激发他们阅读兴趣的？ 「创意想法」 创意的目的是什么？画面中哪些表现能把产品的价值凸显出来的同时，和竞品形成差异化？如何把创意衍生到品牌的各个维度？ 「策略策划」设计的目的？打造的方式？如何呼应产品的卖点？如何去激发用户的情绪价值？在哪些平台进行投放？每个平台投放对于视觉的要求是什么？等等 当你是一名具备品牌思维能力，策略解读能力，用户洞察能力的复合型设计师，你的收益必然是成倍的增长。

当然，后续我也会在优设平台上，为大家继续分享更多关于在 AIGC 时代下，设计师的思维如何快速提升的干货，敬请期待。

PS：当你深刻理解这句话，你就完全不用慌了：AIGC 无法背锅，老板找麻烦还是要去找设计师

跨界工作一直是李沃耕职业生涯的主旋律，他说：在一次次的跨界中，他更加懂得了设计师的价值与局限性，也对设计在商业中的作用有了更深刻的认识，优设专访继续为你呈现李沃耕关于设计的思考。上篇回顾：以设计师的身份窥见世界：优设专访李沃耕（上）中央美术学院毕业的李沃耕，从帮助故宫设计出第一款网红文创类产品，到自主创业成为CE...

跨界工作一直是李沃耕职业生涯的主旋律，他说：在一次次的跨界中，他更加懂得了设计师的价值与局限性，也对设计在商业中的作用有了更深刻的认识， 优设专访 继续为你呈现李沃耕关于设计的思考。

上篇回顾：

以设计师的身份窥见世界：优设专访李沃耕（上） 中央美术学院毕业的李沃耕，从帮助故宫设计出第一款网红文创类产品，到自主创业成为CEO，再到投身于游戏公司，打造出数款成功产品，他是如何实现多栖发展的？

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1. 后来您又跨界到了游戏行业，您是如何加入到游戏圈的呢？ 在我的职业生涯中，一直与游戏行业有着紧密的联系，刚毕业时就帮助过一些游戏公司进行设计。但那时候，我觉得游戏对用户体验的要求并不是特别高，特别是在UI和UE设计方面，所以那时也没有把重心放在游戏行业。直到我结束了一段创业经历后，感觉美术越来越变成了一款游戏取得成功的关键要素，外加一些机缘巧合，所以选择加入了这个行业。

在游戏行业里，除了之前提到的在App Store上获得的奖项，所开发的游戏还获得过谷歌的全球最佳游戏奖，硬核联盟黑石奖等等。

Google Play 2018 年度最佳对战游戏

2. 您怎样看待游戏美术，您认为游戏行业的设计难点是什么？ 游戏不像是移动应用设计，游戏需要有强烈的文化属性包装，而且研发周期通常非常长，如果你在2020年立项一款游戏，计划在2023年上线，那么如何设计这款游戏，使其在三年后上线时，不仅不过时，而且还符合那时的流行风格和文化属性，这是一个非常关键的问题，如果能够做到这一点，就可以为公司争取到巨大的商业价值。很多公司失败的原因之一就是他们设计的东西在上线后变得过时。

关于这一点，我个人总结了一些设计方法，可以相对准确地把握未来的设计趋势。比如通过回顾绘画史、设计史，会发现流行趋势的本质是根据科技的发展而演变的。比如在洛可可时代，由于没有大规模工业化生产，人们的审美观停留在手工制造的角度，追求匠人精神，手工艺的复杂装饰被视为美。但到了后期包豪斯运动兴起后，强调大规模高效生产，整个流行趋势变成了带有工业味道的风格，如康定斯基的作品某种意义上就是在表达机械和理性的美感。后来，纸媒成为推动人类文明进步的重要因素，安迪·沃霍尔等艺术家创作的艺术形式就是基于印刷这一媒介衍生而来。

工业革命为艺术家提供了全新的创作灵感，图为康定斯基的作品

再到近代的个人电脑，互联网，大数据等等新的生产方式的诞生，其实都能在流行文化中找到与之匹配的视觉风潮。通过这样的观察，可以发现视觉艺术一直在以自己的方式表达着对先进的生产力和技术变革的崇敬之情，从古代至现今一直如此。

所以我做项目前需要判断一下当前时刻，哪些新的科技模式可能会成为现象级事件，比如拿人工智能举例，过去几年被认为可能是推动人类文明向前发展的重要一步。因此，我需要提炼AI背后的关键元素（未必是视觉化的），并在工作中尝试将这些元素视觉化加工。然后平时在浏览其他人的设计作品时，会偶尔看到一些视觉形式，刚好吻合我对AI背后技术逻辑的理解，这时就可以收集这些视觉碎片，并将其转化为一种标准化的设计语言，用于手头的项目。

这样的设计方法往往能够符合未来两三年的视觉趋势，因为人们从发明一个新的技术范式到把这种技术范式提炼成视觉语言需要一些沉淀的时间，这个过程通常需要两三年。我只要密切观察这种趋势，并结合自己对新技术范式的理解，让设计语言自然而然地与未来几年的设计趋势变化进行并轨。

团队设计的足球游戏画面

团队目前的游戏广泛采用了这种设计方法，在项目启动后的几年里，团队不断注意到新视觉语言涌现出来。而这些新的视觉语言会和项目正在使用的视觉风格非常相似，虽然可能存在一些差异，因为不可能100%的预见到趋势，但由于基础设计风格趋向于一致，所以即使美术工程量很大，但也只需要做出适当的调整就可以与新的设计趋势相当的匹配。

3. 听说您还创立过一家儿童教育公司，当初为什么会开启创业生涯？ 毕业后我一直在做设计服务工作，做了很多成功的项目，包括文创和商业项目，尤其是在移动互联网创业浪潮时期，帮助很多公司完成了设计工作，这些设计也为他们的成功起到非常重要的作用，作为一个有一些些野心的设计师，我不想一直为别人设计，我想自己试试，所以决定自己做一款产品。

现在回想起来，那会我可能高估了自己，低估了创业的难度。因为在那个时候，我设计的很多产品都获得了成功，让我非常自信，推掉了很多机会，当时还在初创期的小米、饿了么、美团的小伙伴邀请我加入，我都拒绝了，因为当时自信的认为自己创业一定比他们做得更好。

初创时期的铅笔岛公司前台

融资时需要跟投资人讲我为什么要创业，如何证明我能成功。我用一个比喻来解释自己的经历，我做设计服务的时候需要听取创业公司的想法，然后规划产品架构、完成用户体验设计等等，就像生孩子怀胎十月，我说：我不愿意把这个孩子送给别人，我要生一个属于自己的孩子，并把它养大。

4. 从设计师到 CEO 这种转变让你对设计有了哪些新的认知？ 回顾这段经历，我觉得这对我来说是一次非常巨大的转变。作为一个设计师，我以前认为自己有很独特的品味和审美，所以喜欢和类似的朋友抱团，生活在自己的小圈子里。但是当选择创业后，你必须要面对世界上最“庸俗”的一群人 —— 投资人，我必须要向他们解释我的计划和目标，以及达到目标的方法。注意，这绝非是贬义，在这里“庸俗”其实是褒义的，因为他们了解“真实”的世界。

一开始，我很难与投资人沟通和交流，会认为他们听不懂我的话，但随着向四五十家VC机构介绍项目，我慢慢意识到在他们的世界里有另外一套逻辑体系，与设计师的逻辑完全不同，更可悲的是，他们的这套逻辑有其正确性，而错的更离谱的人是我。通过广泛的交流磨合，我明白了为什么他们会这么想，为什么他们会这么看待这个世界，从而跨越了设计师这个群体的界限，进入了另一个领域。对于一个成熟的设计师来说，这是必须要跨过的一步，也是难以逾越的一步。

在设计师的职业生涯中，有一个普遍存在的短板，就是缺乏对商业价值的真正理解。很多设计师喜欢从自己的视角和价值观去推测世界的运行规律，但实际上世界并不是那个样子的，只有当你一方面做着“高瞻远瞩”的规划，一方面又盯着账户中的现金一点点变少，同时还被用户无情鞭挞之后，你才会真正理解设计在商业竞争中的意义，如果你只做设计服务，那将永远都感受不到这种窘迫。

经过整个创业过程的历练，我不得不承认，我不是一个特别有能量的人，能量这个词比较虚，但乔布斯被认为是极具个人能量的人，有人说他具有扭曲现实力场的能力。这种能量在创业中非常非常重要，是认知、经验和信念的融合体。

凌晨的铅笔岛办公室

我思考过自己为什么会比成功的创业者能量弱，一个可能的原因是，我过于追求完美主义。但是在创业时，这种完美主义可能会变成弱点，因为你必须迅速做出决策，而完美主义会消耗大量的心力，让人迷失在细节中忽略了很多关键问题，所谓“身在此山中”就是这个意思，不过能够让完美主义和商业竞争进行有效融合的人并不是没有，但这是另一个巨大的话题了。

不过这种完美主义的设计情节却可以实实在在的被用户感知到，正所谓“美妙的设计终究会被发现”所讲，用户对铅笔岛APP的喜爱是显而易见的。铅笔岛后台经常会收到7、8岁的孩子写的上百字的留言，视频的累计播放量超过4亿次，即使到现在已经停更5年了，铅笔岛后台每天仍能收到数千条留言，这简直不可思议。所以作为设计师的你，永远不要低估也无需怀疑设计本身所具有的能量。

5. 您是如何做团队管理的，有哪些心得可以和我们分享呢？ 大跨度的重新理解团队管理，其实也跟我的创业经历有关，经历过创业之后，实际上是从一个更宏观的视角重新审视如何管理设计团队。在创业之前我曾管理过几个设计团队，那个时候因为自己还是一个纯粹的设计师的身份，所以有种身在此山中的感觉，但创业之后，我被迫离开了这个群体，作为公司的负责人，我发现在我的公司里设计师人数是最少的，而运营人员最多，工程师次之，这对我来说是一种全新挑战，因为不同的人群对职业生涯的设想和诉求是不一样的，我需要思考如何激励所有的员工，而不仅仅是设计师。这也间接导致我从更多的维度重新思考设计管理工作。

从站在设计师背后的人，变为站在工程师背后的人

对于设计师来说，我现在认为最重要的是要给大家进步的空间。大多数设计师都很希望能够学到新的知识，这种心态在设计行业中非常普遍，而且比其他行业更为强烈。这个心态的形成有很多深层次的原因，其中之一就是相比技术和工程领域，设计师所学的知识并不具备普适性，所做的工作也没有一个明确的标准答案。因此，应该给设计师创造一个广阔的提升空间，让他们有足够的信心在这里工作，能够学到很多内容，并通过各种方法传递这种信心。

目前我对设计师的管理，主要从质量和效率两方面进行评估。很多人认为这两者是不可兼得的，但我告诉设计师们可以自由选择效率或质量，而我并不会有主观倾向哪个更为重要。他们可以自行选择并掌控自己的工作节奏。大多数设计师都想学习并追求更好的结果。这种追求会从被动要求转变为设计师的主动追求，效果反而更好。

当团队里的设计师遇到问题时，我会鼓励他，你应该凭借直觉在十分钟之内把基本的方案敲定或者是绘制出来，不要犹豫不决。因为我发现往往在非常紧急的状态下做的设计，反而更能抓住设计最本质的要素和最关键的目标，给设计师大量的时间去消耗，反而会走更多的弯路做更多无用的工作，最后导致呈现出来的结果离目标越来越远，这些事实往往和设计师的认知相反。

6. 从 APP 到车载、创业到游戏公司，您的职业生涯跨界很多，请问是如何学习新领域知识的？有哪些独到的学习方法吗？ 关于跨界的问题，很多设计师说隔行如隔山，认为做应用设计与游戏设计不同，甚至有人认为做SLG游戏和MMO游戏的设计方法也不同。这是一个普遍现象，很多公司也存在这种观念，认为只有游戏从业经验还不够，必须要有更加垂直的相关经验，否则就不被被录用。

然而，我并不这样看待这个问题，比如说我现在的公司主要做体育运动类型的游戏，但我并不要求应聘者必须具备体育游戏的设计背景，甚至不要求大家有游戏从业背景。因为我相信团队的多元化和学习能力更为重要，而不是过去做过什么。

实际上，很多世界头部公司，在招聘员工时也持有相同理念。例如，我曾与苹果公司的朋友交流，他们在招聘设计师时，并不太关注应聘者是否曾经做过类似的设计工作，而是关注应聘者的思维方式是否与公司契合，以及是否具备足够的学习能力。他们之前招聘的视觉设计师中，有些人以前是建筑专业的，完全没有平面或视觉设计经验，但苹果会认为这些设计师以建筑设计的思维方式来做视觉设计工作，会带来更独特的视角，发现传统视觉设计师所忽视的问题。我认为这是一种更为正确的心态。

因此，我认为跨界并不存在所谓的鸿沟。随着对不同设计分支理解的增加，越来越发现不同分支之间其实存在广泛的共性。例如所谓的视觉设计，无论是游戏还是应用，其实都存在着统一的共性。所以在我看来最关键的是设计师需要意识到，设计的最根本目标是什么。

例如平面设计要解决的问题是什么？如果认为它只是让东西看起来更好看，那么这种理解就相对表面。实际上，平面设计的工作是将复杂、碎片化的信息以一种更可读的方式呈现给读者，通过排版和布局的编排，创造出清晰的信息结构，让人们能够更快速、更便捷地阅读，这才是平面设计最初诞生的原因，它的初衷是让信息更加清晰地传达给读者，从而提高阅读效率。

报纸的版面设计是一个典型例子，它的目标是将碎片化信息通过排版设计，使其可以更加高效的阅读，图为20世纪早期的报纸版面设计

同样，UI设计也是如此。比如说最开始使用的DOS系统对人类来说不够友好。后来，图形界面的发明就解决了操作效率的问题，即如何让更多的人高效地操作电脑，让不熟悉电脑的人能够高效地理解电脑的运行逻辑和操作方法。而当我们在进行用户体验设计时，实际上是为了降低用户对产品逻辑的理解成本。

你会发现其实所有的设计最终的落脚点都是为了提升用户在使用产品时的效率。甚至包括建筑设计和工业设计，也是为了让人更加方便和便捷，实质上也是为了提高效率。甚至可以再延伸一些，很多人认为设计是为了让东西变得美观，那么什么是美呢？从设计师的角度看，美其实也可以从效率的角度来予以阐释。

工业设计同样追求形态和功能的一致性，这也是追求“效率”的体现

比如面对一些设计作品时，人们会说看起来有点不舒服，实际上这种不舒服暗含着对设计的评价，而这种不舒服在我从业的经验中，绝大部分的原因都是因为设计作品想要表达的意图不清晰，从而引发用户的困惑，这是“不舒服”的来源。

那么什么是“美”呢？多数情况下其实是在说这个设计看起来令人愉悦，愉悦背后的含义实际上是指设计作品所表达的意图或信息能够快速、敏捷地被用户理解，从而让用户产生身心舒畅的感觉，而这种感觉通常可以让人和“美”产生联觉。这其实就是设计行业最根本性的追求 —— 信息传递效率，一个好的设计作品一定具备这种品质。因此，我认为在这个大的认知前提下，跨界并不算真正的跨界，而只是简单的工作模式的切换而已。

宜家的动线设计具有辩证性，对用户来说这是低效的，但对于宜家的销售目标来说，反而是高效率的，这取决与你做设计时的出发点

无论如何跨界，最终所追求的归根结底还是“效率”问题。纵观人类的发展历史中，你会发现人类一直对“提升效率”有着迷之追求，这是已经写入DNA里面的代码，这让我想起了另外一个故事，乔布斯说他认为人类最美妙的发明之一是自行车，因为自行车可以仅仅利用人自身的能量，便实现了更高的移动效率，其实这也是在表述他对“效率等于美”的认同。当我们去回想历史上那些精彩绝伦的设计作品时会发现，绝大多数为人津津乐道的闪光点都是因为他们巧妙的利用更少的资源，却实现了更多的价值。

设计工作其实并没有那么复杂，如果你觉得纷繁杂乱，抓不住重点，最大的可能是因为没有理解到设计行业万变不离其宗的追求。如果只停留在技术操作层面，那么每次跨界对你的影响会非常大，你可能会感到不适应和困惑，但实际上，这种跨界并没有让我感到不适，我一直在实践这个非常存粹简单的设计理念，那就是设计的本质追求就是对“传递效率”的追求，无论是品牌，广告，UI，车载系统，乃至是工业设计和建筑设计，都是如此，设计其实就是人类社会的润滑剂。

7. AI浪潮下，您认为人工智能会给设计工作带来哪些影响？ 从长期的视角来看，我认为AI会逐渐取代绝大多数设计师的工作。这是一个难以避免的趋势，可能会导致很多人失业，而且这不仅是设计师要面对的，全世界哪个职业不需要面对这样的残酷事实呢？因为世界上大多数人并没有足够的才华和想象力，所以这是一个必然的结果。先且不说AI能不能做好UI设计，让我们从一个更宏观的视角来看这个问题，就会发现对于UI设计来说，其存在的价值可以被概括为人和计算机之间的一个联接纽带，但如果连这个纽带都带被AI替代了，那继续谈论AI到底能不能把UI做好就显得有些可笑了。当你正想比比谁的镰刀更锋利时，却发现人家开的是收割机。

未来应该不再需要复杂的用户界面，可能只需要一个简单的对话框或语音输入窗口来解决所有问题。这种情况大概率会发生，如果进化到这种形态，那么99%的UI和UE设计工作就会被淘汰。虽然这种看法有些悲观，但我认为这是需要正视的事实。

8. 面对这样的冲击，作为设计师或年轻人，我们应该如何应对这种变化呢？ 作为一个已经有孩子的人，我经常会思考新一代人需要学习什么，掌握哪些技能，才能在未来的世界中生存下来。回顾人类社会的发展历史，之前这个世界其实一直处于“答案”稀缺的状态，即人们渴求知识。但有了人工智能，它们可以迅速给出答案，虽然目前可能还不够准确，但它一定会不断趋近于完美。因此，未来的社会，“答案（知识）”可能不再是稀缺的资源，人们可以非常轻易的获得各种各样的答案。

从广义上讲，人们的劳动成果其实也是“答案”，例如设计师的设计作品、工程师的代码、建筑师的图纸等等都是由需求衍生出来的“答案（劳动成果）”。但随着人工智能的出现，这些劳动成果会变得越来越廉价，反而如何提出有一个好问题会变得越来越重要。人工智能解放了人们的劳动力，另一方面，也对人们提问题的能力（创造力）提出了更高的要求。

例如，在相机发明之前，人们需要画家来记录下他们的形象，对大多数画家来说只要能客观地记录下人的样貌就够了。但是，相机的发明改变了这一情况，对画家提出了更高的要求，画家必须要在作品里填充更多的内涵，而画家的定义也随之改变。所以大家可以换位思考一下，你现在是相机发明前的画家，还是之后的画家？在AI的语境下，设计师的定义会发生哪些变化？

现在我七岁的女儿可以通过AIGC工具瞬间超越我小时候勤学苦练所掌握的绘画技能，而将精力直接聚焦在创造力上，再也不需要为学习素描而发愁了。他们会直接从如何创造出优秀作品的这一步出发，略过所有中间苦哈哈的过程，我想这就是新一代孩子们的默认起点，最终他们会跑向何方根本无法预测。当然我也不会像老学究一样批判这种“捷径”会毁了孩子等云云，因为未来社会的价值尺标会是我们这代人无法理解的。

女儿创作的 AI 绘画，使用OpenAi公司的DALL·E创作

新一代孩子们的关注点可能不再是劳动成果，而是提出非凡的“需求”。因此，对于狭义上从事视觉素材产出的设计师，可能面临着巨大的职业风险，但这也会促使设计师重新思考设计的本质是什么，这对设计师来说当然是一种新的要求，做什么很重要，但怎么做不再重要了。当然，依据我对设计产业的观察，可能有相当多的设计师仍然停留在“生产素材”的循环里，这其实非常值得警惕，这就是我能给出的建议，在这样的变革浪潮中，每个人都需要尽快找到自己真正的价值，重新调整自己的定位。

结语 在AI浪潮下，很多设计师都不知未来何去何从，对即将发生的变化感到焦虑。但纵观李沃耕老师的职业生涯，从来都不是一成不变的，唯一不变的，大概是他对设计从始至终的信念。

跨界工作一直是李沃耕职业生涯的主旋律，他说：在一次次的跨界中，他更加懂得了设计师的价值与局限性，也对设计在商业中的作用有了更深刻的认识，优设专访继续为你呈现李沃耕关于设计的思考。上篇回顾：以设计师的身份窥见世界：优设专访李沃耕（上）中央美术学院毕业的李沃耕，从帮助故宫设计出第一款网红文创类产品，到自主创业成为CE...

跨界工作一直是李沃耕职业生涯的主旋律，他说：在一次次的跨界中，他更加懂得了设计师的价值与局限性，也对设计在商业中的作用有了更深刻的认识， 优设专访 继续为你呈现李沃耕关于设计的思考。

上篇回顾：

以设计师的身份窥见世界：优设专访李沃耕（上） 中央美术学院毕业的李沃耕，从帮助故宫设计出第一款网红文创类产品，到自主创业成为CEO，再到投身于游戏公司，打造出数款成功产品，他是如何实现多栖发展的？

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1. 后来您又跨界到了游戏行业，您是如何加入到游戏圈的呢？ 在我的职业生涯中，一直与游戏行业有着紧密的联系，刚毕业时就帮助过一些游戏公司进行设计。但那时候，我觉得游戏对用户体验的要求并不是特别高，特别是在UI和UE设计方面，所以那时也没有把重心放在游戏行业。直到我结束了一段创业经历后，感觉美术越来越变成了一款游戏取得成功的关键要素，外加一些机缘巧合，所以选择加入了这个行业。

在游戏行业里，除了之前提到的在App Store上获得的奖项，所开发的游戏还获得过谷歌的全球最佳游戏奖，硬核联盟黑石奖等等。

Google Play 2018 年度最佳对战游戏

2. 您怎样看待游戏美术，您认为游戏行业的设计难点是什么？ 游戏不像是移动应用设计，游戏需要有强烈的文化属性包装，而且研发周期通常非常长，如果你在2020年立项一款游戏，计划在2023年上线，那么如何设计这款游戏，使其在三年后上线时，不仅不过时，而且还符合那时的流行风格和文化属性，这是一个非常关键的问题，如果能够做到这一点，就可以为公司争取到巨大的商业价值。很多公司失败的原因之一就是他们设计的东西在上线后变得过时。

关于这一点，我个人总结了一些设计方法，可以相对准确地把握未来的设计趋势。比如通过回顾绘画史、设计史，会发现流行趋势的本质是根据科技的发展而演变的。比如在洛可可时代，由于没有大规模工业化生产，人们的审美观停留在手工制造的角度，追求匠人精神，手工艺的复杂装饰被视为美。但到了后期包豪斯运动兴起后，强调大规模高效生产，整个流行趋势变成了带有工业味道的风格，如康定斯基的作品某种意义上就是在表达机械和理性的美感。后来，纸媒成为推动人类文明进步的重要因素，安迪·沃霍尔等艺术家创作的艺术形式就是基于印刷这一媒介衍生而来。

工业革命为艺术家提供了全新的创作灵感，图为康定斯基的作品

再到近代的个人电脑，互联网，大数据等等新的生产方式的诞生，其实都能在流行文化中找到与之匹配的视觉风潮。通过这样的观察，可以发现视觉艺术一直在以自己的方式表达着对先进的生产力和技术变革的崇敬之情，从古代至现今一直如此。

所以我做项目前需要判断一下当前时刻，哪些新的科技模式可能会成为现象级事件，比如拿人工智能举例，过去几年被认为可能是推动人类文明向前发展的重要一步。因此，我需要提炼AI背后的关键元素（未必是视觉化的），并在工作中尝试将这些元素视觉化加工。然后平时在浏览其他人的设计作品时，会偶尔看到一些视觉形式，刚好吻合我对AI背后技术逻辑的理解，这时就可以收集这些视觉碎片，并将其转化为一种标准化的设计语言，用于手头的项目。

这样的设计方法往往能够符合未来两三年的视觉趋势，因为人们从发明一个新的技术范式到把这种技术范式提炼成视觉语言需要一些沉淀的时间，这个过程通常需要两三年。我只要密切观察这种趋势，并结合自己对新技术范式的理解，让设计语言自然而然地与未来几年的设计趋势变化进行并轨。

团队设计的足球游戏画面

团队目前的游戏广泛采用了这种设计方法，在项目启动后的几年里，团队不断注意到新视觉语言涌现出来。而这些新的视觉语言会和项目正在使用的视觉风格非常相似，虽然可能存在一些差异，因为不可能100%的预见到趋势，但由于基础设计风格趋向于一致，所以即使美术工程量很大，但也只需要做出适当的调整就可以与新的设计趋势相当的匹配。

3. 听说您还创立过一家儿童教育公司，当初为什么会开启创业生涯？ 毕业后我一直在做设计服务工作，做了很多成功的项目，包括文创和商业项目，尤其是在移动互联网创业浪潮时期，帮助很多公司完成了设计工作，这些设计也为他们的成功起到非常重要的作用，作为一个有一些些野心的设计师，我不想一直为别人设计，我想自己试试，所以决定自己做一款产品。

现在回想起来，那会我可能高估了自己，低估了创业的难度。因为在那个时候，我设计的很多产品都获得了成功，让我非常自信，推掉了很多机会，当时还在初创期的小米、饿了么、美团的小伙伴邀请我加入，我都拒绝了，因为当时自信的认为自己创业一定比他们做得更好。

初创时期的铅笔岛公司前台

融资时需要跟投资人讲我为什么要创业，如何证明我能成功。我用一个比喻来解释自己的经历，我做设计服务的时候需要听取创业公司的想法，然后规划产品架构、完成用户体验设计等等，就像生孩子怀胎十月，我说：我不愿意把这个孩子送给别人，我要生一个属于自己的孩子，并把它养大。

4. 从设计师到 CEO 这种转变让你对设计有了哪些新的认知？ 回顾这段经历，我觉得这对我来说是一次非常巨大的转变。作为一个设计师，我以前认为自己有很独特的品味和审美，所以喜欢和类似的朋友抱团，生活在自己的小圈子里。但是当选择创业后，你必须要面对世界上最“庸俗”的一群人 —— 投资人，我必须要向他们解释我的计划和目标，以及达到目标的方法。注意，这绝非是贬义，在这里“庸俗”其实是褒义的，因为他们了解“真实”的世界。

一开始，我很难与投资人沟通和交流，会认为他们听不懂我的话，但随着向四五十家VC机构介绍项目，我慢慢意识到在他们的世界里有另外一套逻辑体系，与设计师的逻辑完全不同，更可悲的是，他们的这套逻辑有其正确性，而错的更离谱的人是我。通过广泛的交流磨合，我明白了为什么他们会这么想，为什么他们会这么看待这个世界，从而跨越了设计师这个群体的界限，进入了另一个领域。对于一个成熟的设计师来说，这是必须要跨过的一步，也是难以逾越的一步。

在设计师的职业生涯中，有一个普遍存在的短板，就是缺乏对商业价值的真正理解。很多设计师喜欢从自己的视角和价值观去推测世界的运行规律，但实际上世界并不是那个样子的，只有当你一方面做着“高瞻远瞩”的规划，一方面又盯着账户中的现金一点点变少，同时还被用户无情鞭挞之后，你才会真正理解设计在商业竞争中的意义，如果你只做设计服务，那将永远都感受不到这种窘迫。

经过整个创业过程的历练，我不得不承认，我不是一个特别有能量的人，能量这个词比较虚，但乔布斯被认为是极具个人能量的人，有人说他具有扭曲现实力场的能力。这种能量在创业中非常非常重要，是认知、经验和信念的融合体。

凌晨的铅笔岛办公室

我思考过自己为什么会比成功的创业者能量弱，一个可能的原因是，我过于追求完美主义。但是在创业时，这种完美主义可能会变成弱点，因为你必须迅速做出决策，而完美主义会消耗大量的心力，让人迷失在细节中忽略了很多关键问题，所谓“身在此山中”就是这个意思，不过能够让完美主义和商业竞争进行有效融合的人并不是没有，但这是另一个巨大的话题了。

不过这种完美主义的设计情节却可以实实在在的被用户感知到，正所谓“美妙的设计终究会被发现”所讲，用户对铅笔岛APP的喜爱是显而易见的。铅笔岛后台经常会收到7、8岁的孩子写的上百字的留言，视频的累计播放量超过4亿次，即使到现在已经停更5年了，铅笔岛后台每天仍能收到数千条留言，这简直不可思议。所以作为设计师的你，永远不要低估也无需怀疑设计本身所具有的能量。

5. 您是如何做团队管理的，有哪些心得可以和我们分享呢？ 大跨度的重新理解团队管理，其实也跟我的创业经历有关，经历过创业之后，实际上是从一个更宏观的视角重新审视如何管理设计团队。在创业之前我曾管理过几个设计团队，那个时候因为自己还是一个纯粹的设计师的身份，所以有种身在此山中的感觉，但创业之后，我被迫离开了这个群体，作为公司的负责人，我发现在我的公司里设计师人数是最少的，而运营人员最多，工程师次之，这对我来说是一种全新挑战，因为不同的人群对职业生涯的设想和诉求是不一样的，我需要思考如何激励所有的员工，而不仅仅是设计师。这也间接导致我从更多的维度重新思考设计管理工作。

从站在设计师背后的人，变为站在工程师背后的人

对于设计师来说，我现在认为最重要的是要给大家进步的空间。大多数设计师都很希望能够学到新的知识，这种心态在设计行业中非常普遍，而且比其他行业更为强烈。这个心态的形成有很多深层次的原因，其中之一就是相比技术和工程领域，设计师所学的知识并不具备普适性，所做的工作也没有一个明确的标准答案。因此，应该给设计师创造一个广阔的提升空间，让他们有足够的信心在这里工作，能够学到很多内容，并通过各种方法传递这种信心。

目前我对设计师的管理，主要从质量和效率两方面进行评估。很多人认为这两者是不可兼得的，但我告诉设计师们可以自由选择效率或质量，而我并不会有主观倾向哪个更为重要。他们可以自行选择并掌控自己的工作节奏。大多数设计师都想学习并追求更好的结果。这种追求会从被动要求转变为设计师的主动追求，效果反而更好。

当团队里的设计师遇到问题时，我会鼓励他，你应该凭借直觉在十分钟之内把基本的方案敲定或者是绘制出来，不要犹豫不决。因为我发现往往在非常紧急的状态下做的设计，反而更能抓住设计最本质的要素和最关键的目标，给设计师大量的时间去消耗，反而会走更多的弯路做更多无用的工作，最后导致呈现出来的结果离目标越来越远，这些事实往往和设计师的认知相反。

6. 从 APP 到车载、创业到游戏公司，您的职业生涯跨界很多，请问是如何学习新领域知识的？有哪些独到的学习方法吗？ 关于跨界的问题，很多设计师说隔行如隔山，认为做应用设计与游戏设计不同，甚至有人认为做SLG游戏和MMO游戏的设计方法也不同。这是一个普遍现象，很多公司也存在这种观念，认为只有游戏从业经验还不够，必须要有更加垂直的相关经验，否则就不被被录用。

然而，我并不这样看待这个问题，比如说我现在的公司主要做体育运动类型的游戏，但我并不要求应聘者必须具备体育游戏的设计背景，甚至不要求大家有游戏从业背景。因为我相信团队的多元化和学习能力更为重要，而不是过去做过什么。

实际上，很多世界头部公司，在招聘员工时也持有相同理念。例如，我曾与苹果公司的朋友交流，他们在招聘设计师时，并不太关注应聘者是否曾经做过类似的设计工作，而是关注应聘者的思维方式是否与公司契合，以及是否具备足够的学习能力。他们之前招聘的视觉设计师中，有些人以前是建筑专业的，完全没有平面或视觉设计经验，但苹果会认为这些设计师以建筑设计的思维方式来做视觉设计工作，会带来更独特的视角，发现传统视觉设计师所忽视的问题。我认为这是一种更为正确的心态。

因此，我认为跨界并不存在所谓的鸿沟。随着对不同设计分支理解的增加，越来越发现不同分支之间其实存在广泛的共性。例如所谓的视觉设计，无论是游戏还是应用，其实都存在着统一的共性。所以在我看来最关键的是设计师需要意识到，设计的最根本目标是什么。

例如平面设计要解决的问题是什么？如果认为它只是让东西看起来更好看，那么这种理解就相对表面。实际上，平面设计的工作是将复杂、碎片化的信息以一种更可读的方式呈现给读者，通过排版和布局的编排，创造出清晰的信息结构，让人们能够更快速、更便捷地阅读，这才是平面设计最初诞生的原因，它的初衷是让信息更加清晰地传达给读者，从而提高阅读效率。

报纸的版面设计是一个典型例子，它的目标是将碎片化信息通过排版设计，使其可以更加高效的阅读，图为20世纪早期的报纸版面设计

同样，UI设计也是如此。比如说最开始使用的DOS系统对人类来说不够友好。后来，图形界面的发明就解决了操作效率的问题，即如何让更多的人高效地操作电脑，让不熟悉电脑的人能够高效地理解电脑的运行逻辑和操作方法。而当我们在进行用户体验设计时，实际上是为了降低用户对产品逻辑的理解成本。

你会发现其实所有的设计最终的落脚点都是为了提升用户在使用产品时的效率。甚至包括建筑设计和工业设计，也是为了让人更加方便和便捷，实质上也是为了提高效率。甚至可以再延伸一些，很多人认为设计是为了让东西变得美观，那么什么是美呢？从设计师的角度看，美其实也可以从效率的角度来予以阐释。

工业设计同样追求形态和功能的一致性，这也是追求“效率”的体现

比如面对一些设计作品时，人们会说看起来有点不舒服，实际上这种不舒服暗含着对设计的评价，而这种不舒服在我从业的经验中，绝大部分的原因都是因为设计作品想要表达的意图不清晰，从而引发用户的困惑，这是“不舒服”的来源。

那么什么是“美”呢？多数情况下其实是在说这个设计看起来令人愉悦，愉悦背后的含义实际上是指设计作品所表达的意图或信息能够快速、敏捷地被用户理解，从而让用户产生身心舒畅的感觉，而这种感觉通常可以让人和“美”产生联觉。这其实就是设计行业最根本性的追求 —— 信息传递效率，一个好的设计作品一定具备这种品质。因此，我认为在这个大的认知前提下，跨界并不算真正的跨界，而只是简单的工作模式的切换而已。

宜家的动线设计具有辩证性，对用户来说这是低效的，但对于宜家的销售目标来说，反而是高效率的，这取决与你做设计时的出发点

无论如何跨界，最终所追求的归根结底还是“效率”问题。纵观人类的发展历史中，你会发现人类一直对“提升效率”有着迷之追求，这是已经写入DNA里面的代码，这让我想起了另外一个故事，乔布斯说他认为人类最美妙的发明之一是自行车，因为自行车可以仅仅利用人自身的能量，便实现了更高的移动效率，其实这也是在表述他对“效率等于美”的认同。当我们去回想历史上那些精彩绝伦的设计作品时会发现，绝大多数为人津津乐道的闪光点都是因为他们巧妙的利用更少的资源，却实现了更多的价值。

设计工作其实并没有那么复杂，如果你觉得纷繁杂乱，抓不住重点，最大的可能是因为没有理解到设计行业万变不离其宗的追求。如果只停留在技术操作层面，那么每次跨界对你的影响会非常大，你可能会感到不适应和困惑，但实际上，这种跨界并没有让我感到不适，我一直在实践这个非常存粹简单的设计理念，那就是设计的本质追求就是对“传递效率”的追求，无论是品牌，广告，UI，车载系统，乃至是工业设计和建筑设计，都是如此，设计其实就是人类社会的润滑剂。

7. AI浪潮下，您认为人工智能会给设计工作带来哪些影响？ 从长期的视角来看，我认为AI会逐渐取代绝大多数设计师的工作。这是一个难以避免的趋势，可能会导致很多人失业，而且这不仅是设计师要面对的，全世界哪个职业不需要面对这样的残酷事实呢？因为世界上大多数人并没有足够的才华和想象力，所以这是一个必然的结果。先且不说AI能不能做好UI设计，让我们从一个更宏观的视角来看这个问题，就会发现对于UI设计来说，其存在的价值可以被概括为人和计算机之间的一个联接纽带，但如果连这个纽带都带被AI替代了，那继续谈论AI到底能不能把UI做好就显得有些可笑了。当你正想比比谁的镰刀更锋利时，却发现人家开的是收割机。

未来应该不再需要复杂的用户界面，可能只需要一个简单的对话框或语音输入窗口来解决所有问题。这种情况大概率会发生，如果进化到这种形态，那么99%的UI和UE设计工作就会被淘汰。虽然这种看法有些悲观，但我认为这是需要正视的事实。

8. 面对这样的冲击，作为设计师或年轻人，我们应该如何应对这种变化呢？ 作为一个已经有孩子的人，我经常会思考新一代人需要学习什么，掌握哪些技能，才能在未来的世界中生存下来。回顾人类社会的发展历史，之前这个世界其实一直处于“答案”稀缺的状态，即人们渴求知识。但有了人工智能，它们可以迅速给出答案，虽然目前可能还不够准确，但它一定会不断趋近于完美。因此，未来的社会，“答案（知识）”可能不再是稀缺的资源，人们可以非常轻易的获得各种各样的答案。

从广义上讲，人们的劳动成果其实也是“答案”，例如设计师的设计作品、工程师的代码、建筑师的图纸等等都是由需求衍生出来的“答案（劳动成果）”。但随着人工智能的出现，这些劳动成果会变得越来越廉价，反而如何提出有一个好问题会变得越来越重要。人工智能解放了人们的劳动力，另一方面，也对人们提问题的能力（创造力）提出了更高的要求。

例如，在相机发明之前，人们需要画家来记录下他们的形象，对大多数画家来说只要能客观地记录下人的样貌就够了。但是，相机的发明改变了这一情况，对画家提出了更高的要求，画家必须要在作品里填充更多的内涵，而画家的定义也随之改变。所以大家可以换位思考一下，你现在是相机发明前的画家，还是之后的画家？在AI的语境下，设计师的定义会发生哪些变化？

现在我七岁的女儿可以通过AIGC工具瞬间超越我小时候勤学苦练所掌握的绘画技能，而将精力直接聚焦在创造力上，再也不需要为学习素描而发愁了。他们会直接从如何创造出优秀作品的这一步出发，略过所有中间苦哈哈的过程，我想这就是新一代孩子们的默认起点，最终他们会跑向何方根本无法预测。当然我也不会像老学究一样批判这种“捷径”会毁了孩子等云云，因为未来社会的价值尺标会是我们这代人无法理解的。

女儿创作的 AI 绘画，使用OpenAi公司的DALL·E创作

新一代孩子们的关注点可能不再是劳动成果，而是提出非凡的“需求”。因此，对于狭义上从事视觉素材产出的设计师，可能面临着巨大的职业风险，但这也会促使设计师重新思考设计的本质是什么，这对设计师来说当然是一种新的要求，做什么很重要，但怎么做不再重要了。当然，依据我对设计产业的观察，可能有相当多的设计师仍然停留在“生产素材”的循环里，这其实非常值得警惕，这就是我能给出的建议，在这样的变革浪潮中，每个人都需要尽快找到自己真正的价值，重新调整自己的定位。

结语 在AI浪潮下，很多设计师都不知未来何去何从，对即将发生的变化感到焦虑。但纵观李沃耕老师的职业生涯，从来都不是一成不变的，唯一不变的，大概是他对设计从始至终的信念。

大家好，这里是和你们聊设计的花生~之前为大家对比了 6 款在线 AI 绘画软件在不同主题上的图像生成效果，最终是 Midjourney 的整体表现最好，而 Stability AI 官方模型 Stable Diffusion v2.1 则表现不尽如人意。最近 Stability AI 又推出了一个新模型 Stab...

大家好，这里是和你们聊设计的花生~

之前为大家对比了 6 款在线 AI 绘画软件在不同主题上的图像生成效果，最终是 Midjourney 的整体表现最好，而 Stability AI 官方模型 Stable Diffusion v2.1 则表现不尽如人意。最近 Stability AI 又推出了一个新模型 Stable Diffusion XL ，参数是 SD v2.1 的 2.5 倍，那这个新模型的图像生成效果如何呢？今天就继续来测试一下。

往期回顾：

AI绘画哪家强？Midjourney、文心一格等 6 大工具出图效果大比拼 大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~ 3 月份以来 AI 绘画领域又有了不小的变化，Midjourney 更新了 V5 版本、Stable Diffusion 推出了 Clipdrop Reimagine；微软 Bing 也推出了 Image Create （图像生成）功能

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Stable Diffusion XL 简介 DreamStudio - SD XL： 梦幻工作室 (dreamstudio.ai) （新用户有 200 点免费生成额度） Clipdrop - SD XL： ClipDrop - Stable Diffusion （目前免费生成）

此次 Stable Diffusion XL 一共更新在两个平台上，一是 Stability AI 官方 AI 绘画软件 DreamStudio，另一个则是之前被 Stability AI 收购的 AI 图像处理平台 Clipdrop。二者的区别在于 DreamStudio 上有很多的可调节参数，比如画面比例、图像数量等，Clipdrop 是统一的 1:1 的画面比例，一次生成 4 张，单张图像放大后可达到 1024*1024px。

据 Stability AI 官网介绍，SD XL 模型支持用更短的提示创建描述性图像，并在可以在图像中生成文字，模型增强了图像的构图和脸部生成能力，使画面更加逼真和美观。

SD XL 生成的图像

生成准确的文字和画手一样，一直是 AI 绘画中的难题，直到 Controlnet 插件出现 ，我们才能在 SD WebUI 中通过轮廓检测功能固定文字外形，从而生成精准的文字内容，而此次 SD XL 模型可以生成文字无疑是又是 AI 绘画的一大进步。我分别在 Midjourney 和 SD XL 中用文本提示词进行测试，结果是 SD XL 的文字生成效果的确比 Midjourney 好。

接着继续用和之前一样的主题进行图像生成测试。首先是人像，可以看出 SD XL 比 v2.1 的效果要好很多，构图正确，人物面部没有扭曲变形，整体质感也好很多，质量看起来并不比 Midjourney 差，说明 XL 模型在照片真实性上有进行专门的优化 。

然后是动漫风，XL 生成的图像在画面整体质量有明显提升，应该是对数据集进行了优化，但是有一个非常大的缺点就是五官和四肢不正常，在生成的 2 批 8 张图像中，每一张都有五官四肢不正常的情况，图像可用率极低。

而在 3D 风格上 XL 模型还是有比较明显的进步的，无论是人物精细度还是画面整体美感都比之前的 v2.1 要好，不过和动漫风一样存在四肢不正常的情况，下面是我从生成的 4 张图像中挑出的双手看起来比较正常的一张，感觉 XL 模型在这一块的训练没做好。

最后再看一下矢量扁平插画和概念场景的表现 ，同样都有非常明显的美感提升，不过也能看出 SD XL 在文本提示的理解上还有缺陷，在扁平插画的测试中它忽略了“白色背景”这一关键词；而由于 SD XL 目前还是测试版，画面尺寸不能做到 16:9，这也让图像的表现性受限。

通过上面的图像生成测试可以看出，Stable Diffusion 的 XL 模型 比 V2.1 在质量上有了明显进步，特别是在人像质量上，虽还不能达到 midjourney V5 的水平，但是在目前的 AI 绘画工具总也算表现比较好的；新增的文字生成功能也是比较独特的，除了接入 Controlnet 的 SD WebUI，其他 AI 绘画工具目前都还没有生成准确文字内容的能力。

同时 Stable Diffusion XL 的缺点也是比较明显的，即人物的四肢不正常，这点在动漫和 3D 风格中尤为突出；模型对提示文本的理解能力也有缺陷，会漏掉一些关键词语，期待 Stability AI 在后续的更新中能进一步优化现在这些问题。

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