经过对 Midjourney 的尝试和自学，总结了一些经验和技巧分享给大家，同时也整理了一些关于 MJ 的关键词库和相关工具。如果有自学过的小伙伴都知道，想要生成一张比较精准的图片，对于关键词的输入是有一定要求的。首先很多博主将关键词输入划分为 3 个输入结构：1.主题描述 2.设计风格 3.画面设定。

经过对 Midjourney 的尝试和自学，总结了一些经验和技巧分享给大家，同时也整理了一些关于 MJ 的关键词库和相关工具。

如果有自学过的小伙伴都知道，想要生成一张比较精准的图片，对于关键词的输入是有一定要求的。首先很多博主将关键词输入划分为 3 个输入结构：1.主题描述 2.设计风格 3.画面设定。目前发现这是初学者比较容易接受的一种结构，但是当我们深入研究下去，就会发现很多时候光靠这个结构是不够的，比如关键词的先后输入对画面的影响，关键词之间的冲突等等，这个和学习已有的软件工具相比，就需要大量的尝试才能总结出一些规律。强烈大家可以组团去购买一个 30 美金的会员，去尝试用 v5 的版本出图，效果比 v4 强太多，6 个人组团一个月也就 35rmb 左右，很香，即便一个人买我觉得也是不亏的。

相关干货：

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一、聊聊关键词 这个周末尝试了很多种风格的 AI 出图，一般图片内容我们会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。为了生成自己想要的图，上面说的 3 个结构确实可以帮我们大致输出想要的图片：

1. 主题描述：

可以描述一个场景和故事以及其组成的元素、一个物体或者人物的细节、搭配。比如一个动物园，里面有老虎、狮子、长颈鹿、大树、围栏等等或者一个小女在森林里搭帐篷，她穿着红色的裙子以及戴着白色的帽子，但是有时候 AI 不一定能识别每一个描述的元素，如果要描述一个场景中的人物，大家记得进行独立描述，不要用一长串文字去表达，AI 会识别不到，比如一个穿着红色盔甲的男孩站在山顶，那么我们最好把他拆分以下：一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶，这样会更加接近我们想要的场景。但是一个大场景中有多个角色的细节就不太容易通过关键词去生成了。

2. 设计风格：

设计风格其实很多设计师没有办法直接表达出来，所以我们在这个步骤会去找一些风格类的关键词参考或者是你找到一张想要的风格的图片，放进去，这种我们就称之为垫图/微图，让 AI 根据我们给出的图片风格，结合我们的主题描述生成该风格的图片。

还有我研究了一下玻璃、透明塑料、霓虹色彩以及一些透明、反射等材质的关键词，比如你想让一个物体表面透明，但是不要把物体里面的机械结构体现出来，可能需要加一些 设计师 风格，单纯的控制材质很难达到要求，因为系统判断你表面透明了肯定能看到里面的结构，但是有了结构的话物体就会很复杂，不高级。所以这里面关键词的道道非常多，目前也只能通过大家针对某一种风格单独去进行“咒语测试”。

未加风格只描述材质

添加风格后，材质不变

风格类型的关键词我整合在今天文末的资源中分享给大家。

3. 画面设定

画面设定对三维设计的作用会更大。因为会需要涉及到渲染类型、光线控制，差距会很大。

还有一些关于使用指令的进阶技巧技巧，大家都可以通过查看官方的文档获取使用方法，比如双冒号，这个符号在我们进行权重设置以及分割信息上是比较重要的，比如这里列举的热狗和热的狗，都是 hot dog，如果想要 AI 识别，那么就可以用 hot:: dog.你也可以在双冒号后面加上数字来表示权重，数字越高权重越大，权重也可以设置为负数。

二、官方教程文档 官方文档就像我们 UI 设计指南一样会告诉你很多指令、参数的用法与规则，所以这部分完全可以自学。只要你能熟记这些指令的用法，基本上就能够生成自己想要的效果了。

总体来说，关键词的数量非常多，不同关键词的结合、顺序、语境都会造成不同的结果，但目前官方没有给出一套标准化的公式，我们也无法像使用常规工具那样非常精准的输出，但是目前单从效果来看确实很牛了。很多设计师目前也在某几个风格中深入尝试咒语的搭配和可行性，希望能输出一些有意义的规律。

三、实操案例 我把这几天玩的图发出来给大伙看下，同时也附上关键词，喜欢的小伙伴可以保存一下：

赛博朋克风

关键词：A dog wearing holographic cyberpunk clothing::0.6, cartoon, disney style,surrounded by neon - lit cityscape reflections, vray render, ray tracing, subsurface scattering

皮克斯动画

关键词：At night, a little girl is running in the forest, surrounded by fireflies, the moonlight is very bright, carrying a lantern, Chinese style, c4d, octane render, atmosphere, high-quality pictures, 3d art, animation lighting, Pixar trend

某设计师风格的场景原画

关键词：environment design by Adriaen van de VenneAlien,planets, deserts, giant technological structures, a wanderer --ar 16:9

卡通头像

关键词：喂图+cartoon boy,PIXAR STYLE

宫崎骏风格插画

关键词：studio Ghibli,Blueberry,flowerRich details,girl and boy

乐高风格场景

关键词：chibi boy made of Lego,domsday survival,8k,HD,cinematography,photorealistic,epic,compositio

微缩场景

关键词：Tiny cute laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,science and technology background,100mm lens,4k UHD,isometric,tilt-shift --ar 3:4

关键词：Tiny cute Forest laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,rain background,100mm lens,4k UHD,isometric,tilt-shift --ar 3:4

关键词：Tiny cute space station,3d blender render,soft smooth lighting,clean background,100mm lens,4k UHD,isometric,tilt-shift --ar 3:4

缤纷/霓虹系列

关键词：a game controller,holographic,sincere,opre,smooth surface,colorful transparent plastic,designed by dieter rams,high detail,4k,industrial design,white background,solid,profile,sleek glass thickness,studio lighting,4K --ar 3:4

关键词：a earphone,neon color,holographic,sincere,opre,smooth surface,rich detail,white background,studio lighting,4K,tilt-shift --ar 3:4

卡通泡泡玛特人偶

关键词：a Super cute sports boy wearing a diving suit,big eyes,whole body,clean bright and undersea world background,dreamy,excited,lP by pop mart,high detail,hyper quality, Bright color, mockup blind box toy, disney style,fine luster,3D render, oc render,best quality,8kbrightfront lighting,Face Shotfine luster,ultra detoiled --ar 3:4

轴测图立体场景

关键词：The goast house,the broom,the pumpkin lantern,halloweenday,the dead trees,the vines, Bats, dark environment,the thorns,astrology,old door,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed,night light --ar 3:4

关键词：A arena, bear,fighters, weapons, empty space,many spectators, limbs, iron cages, destroyed buildings,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed --ar 3:4

关键词：Bus stop, pink cherry tree, cute little girl, the stop sign, the bus, wind,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed --ar 3:4

关键词：An amusement park, the Ferris wheel, the ice cream shop, the benches, flower, the merry-go-round tourists, the cherry trees,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed --ar 3:4

然后这几天收集到一些关键词网站和表格，大家可以先看一下，然后我放在文章末尾大家可以直接获取。

这几个网站我看了下，还是挺实用的。那么想要获取关键词表格和网站的朋友们，可以点击链接获取。

关键词网站：

https://prompt.noonshot.com https://github.com/willwulfken https://17yongai.com

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欢迎关注作者的微信公众号：「应谋鬼计」

经过对 Midjourney 的尝试和自学，总结了一些经验和技巧分享给大家，同时也整理了一些关于 MJ 的关键词库和相关工具。如果有自学过的小伙伴都知道，想要生成一张比较精准的图片，对于关键词的输入是有一定要求的。首先很多博主将关键词输入划分为 3 个输入结构：1.主题描述 2.设计风格 3.画面设定。

经过对 Midjourney 的尝试和自学，总结了一些经验和技巧分享给大家，同时也整理了一些关于 MJ 的关键词库和相关工具。

如果有自学过的小伙伴都知道，想要生成一张比较精准的图片，对于关键词的输入是有一定要求的。首先很多博主将关键词输入划分为 3 个输入结构：1.主题描述 2.设计风格 3.画面设定。目前发现这是初学者比较容易接受的一种结构，但是当我们深入研究下去，就会发现很多时候光靠这个结构是不够的，比如关键词的先后输入对画面的影响，关键词之间的冲突等等，这个和学习已有的软件工具相比，就需要大量的尝试才能总结出一些规律。强烈大家可以组团去购买一个 30 美金的会员，去尝试用 v5 的版本出图，效果比 v4 强太多，6 个人组团一个月也就 35rmb 左右，很香，即便一个人买我觉得也是不亏的。

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一、聊聊关键词 这个周末尝试了很多种风格的 AI 出图，一般图片内容我们会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。为了生成自己想要的图，上面说的 3 个结构确实可以帮我们大致输出想要的图片：

1. 主题描述：

可以描述一个场景和故事以及其组成的元素、一个物体或者人物的细节、搭配。比如一个动物园，里面有老虎、狮子、长颈鹿、大树、围栏等等或者一个小女在森林里搭帐篷，她穿着红色的裙子以及戴着白色的帽子，但是有时候 AI 不一定能识别每一个描述的元素，如果要描述一个场景中的人物，大家记得进行独立描述，不要用一长串文字去表达，AI 会识别不到，比如一个穿着红色盔甲的男孩站在山顶，那么我们最好把他拆分以下：一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶，这样会更加接近我们想要的场景。但是一个大场景中有多个角色的细节就不太容易通过关键词去生成了。

2. 设计风格：

设计风格其实很多设计师没有办法直接表达出来，所以我们在这个步骤会去找一些风格类的关键词参考或者是你找到一张想要的风格的图片，放进去，这种我们就称之为垫图/微图，让 AI 根据我们给出的图片风格，结合我们的主题描述生成该风格的图片。

还有我研究了一下玻璃、透明塑料、霓虹色彩以及一些透明、反射等材质的关键词，比如你想让一个物体表面透明，但是不要把物体里面的机械结构体现出来，可能需要加一些 设计师 风格，单纯的控制材质很难达到要求，因为系统判断你表面透明了肯定能看到里面的结构，但是有了结构的话物体就会很复杂，不高级。所以这里面关键词的道道非常多，目前也只能通过大家针对某一种风格单独去进行“咒语测试”。

未加风格只描述材质

添加风格后，材质不变

风格类型的关键词我整合在今天文末的资源中分享给大家。

3. 画面设定

画面设定对三维设计的作用会更大。因为会需要涉及到渲染类型、光线控制，差距会很大。

还有一些关于使用指令的进阶技巧技巧，大家都可以通过查看官方的文档获取使用方法，比如双冒号，这个符号在我们进行权重设置以及分割信息上是比较重要的，比如这里列举的热狗和热的狗，都是 hot dog，如果想要 AI 识别，那么就可以用 hot:: dog.你也可以在双冒号后面加上数字来表示权重，数字越高权重越大，权重也可以设置为负数。

二、官方教程文档 官方文档就像我们 UI 设计指南一样会告诉你很多指令、参数的用法与规则，所以这部分完全可以自学。只要你能熟记这些指令的用法，基本上就能够生成自己想要的效果了。

总体来说，关键词的数量非常多，不同关键词的结合、顺序、语境都会造成不同的结果，但目前官方没有给出一套标准化的公式，我们也无法像使用常规工具那样非常精准的输出，但是目前单从效果来看确实很牛了。很多设计师目前也在某几个风格中深入尝试咒语的搭配和可行性，希望能输出一些有意义的规律。

三、实操案例 我把这几天玩的图发出来给大伙看下，同时也附上关键词，喜欢的小伙伴可以保存一下：

赛博朋克风

关键词：A dog wearing holographic cyberpunk clothing::0.6, cartoon, disney style,surrounded by neon - lit cityscape reflections, vray render, ray tracing, subsurface scattering

皮克斯动画

关键词：At night, a little girl is running in the forest, surrounded by fireflies, the moonlight is very bright, carrying a lantern, Chinese style, c4d, octane render, atmosphere, high-quality pictures, 3d art, animation lighting, Pixar trend

某设计师风格的场景原画

关键词：environment design by Adriaen van de VenneAlien,planets, deserts, giant technological structures, a wanderer --ar 16:9

卡通头像

关键词：喂图+cartoon boy,PIXAR STYLE

宫崎骏风格插画

关键词：studio Ghibli,Blueberry,flowerRich details,girl and boy

乐高风格场景

关键词：chibi boy made of Lego,domsday survival,8k,HD,cinematography,photorealistic,epic,compositio

微缩场景

关键词：Tiny cute laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,science and technology background,100mm lens,4k UHD,isometric,tilt-shift --ar 3:4

关键词：Tiny cute Forest laboratory,3d blender render,soft smooth lighting,rain background,100mm lens,4k UHD,isometric,tilt-shift --ar 3:4

关键词：Tiny cute space station,3d blender render,soft smooth lighting,clean background,100mm lens,4k UHD,isometric,tilt-shift --ar 3:4

缤纷/霓虹系列

关键词：a game controller,holographic,sincere,opre,smooth surface,colorful transparent plastic,designed by dieter rams,high detail,4k,industrial design,white background,solid,profile,sleek glass thickness,studio lighting,4K --ar 3:4

关键词：a earphone,neon color,holographic,sincere,opre,smooth surface,rich detail,white background,studio lighting,4K,tilt-shift --ar 3:4

卡通泡泡玛特人偶

关键词：a Super cute sports boy wearing a diving suit,big eyes,whole body,clean bright and undersea world background,dreamy,excited,lP by pop mart,high detail,hyper quality, Bright color, mockup blind box toy, disney style,fine luster,3D render, oc render,best quality,8kbrightfront lighting,Face Shotfine luster,ultra detoiled --ar 3:4

轴测图立体场景

关键词：The goast house,the broom,the pumpkin lantern,halloweenday,the dead trees,the vines, Bats, dark environment,the thorns,astrology,old door,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed,night light --ar 3:4

关键词：A arena, bear,fighters, weapons, empty space,many spectators, limbs, iron cages, destroyed buildings,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed --ar 3:4

关键词：Bus stop, pink cherry tree, cute little girl, the stop sign, the bus, wind,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed --ar 3:4

关键词：An amusement park, the Ferris wheel, the ice cream shop, the benches, flower, the merry-go-round tourists, the cherry trees,Game Asset style in a low poly model,isometric,tilt-shift,16bit pixel art 16,trendy IP by pop mart,IP mockup,blind box toy,fine luster,white background,3D render,oc render,4K,best quality,ultra detailed --ar 3:4

然后这几天收集到一些关键词网站和表格，大家可以先看一下，然后我放在文章末尾大家可以直接获取。

这几个网站我看了下，还是挺实用的。那么想要获取关键词表格和网站的朋友们，可以点击链接获取。

关键词网站：

https://prompt.noonshot.com https://github.com/willwulfken https://17yongai.com

提高3倍效率！能落地的AI绘画&设计系统课来了！ 如何快速入门AI绘画和AI设计？

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设计做到极致注重的就是对于细节的把控力，大厂的设计师之所以比较优秀，就是他们具备很好的细节把控力。想要提高产品设计的能力，发现设计细节和思考设计深入的能力至关重要。最近在体验产品的时候，发现了一些设计细节做得比较好的优秀案例，分享给大家学习一下。

设计做到极致注重的就是对于细节的把控力，大厂的设计师之所以比较优秀，就是他们具备很好的细节把控力。想要提高产品设计的能力，发现设计细节和思考设计深入的能力至关重要。

最近在体验产品的时候，发现了一些 设计细节 做得比较好的优秀案例，分享给大家学习一下。

往期回顾：

10个产品细节剖析，看看高手是如何做设计的！ 作为 UI 设计师来说，体验总结是必不可少的日常习惯，灵感的来源离不开对优秀设计的探索。

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一、Banner 轮播转场的品牌化 立足于品牌做设计，才能强化自身产品的差异化。如何在更多设计场景中融入品牌基因，是设计师需要深入思考的关键。

最近在使用腾讯视频 APP 时，发现首页 Banner 图在轮播的转场过程中，以品牌 LOGO 造型作为转场过度。一个小小的细节强化了用户对于品牌的记忆度，也体现出专属的设计差异。

二、情感化的弹窗设计 通过弹窗设计可以提高用户操作效率，也是传播信息（活动/广告）最直观的形式。但是体验多了用户便会开始排斥，提高弹窗的情感化设计变得尤为重要，降低用户的排斥感才能提高弹窗的作用。

很多娱乐影视等 APP 都会有“青少年模式”弹窗提示，抖音将弹窗视觉表达融入了精美的国风插画。也通过针对性的内容作为设置的引导，提高了用户对“青少年模式”的深入理解，增强了体验的积极性。

插画的形式在弹窗设计中表现比较突出，比如嘀嗒出行 APP 将“推送通知”的弹窗设计运用插画增强情感化表达。相较于生硬的表达方式用户更能接受，通过营销的文案引导用户授权，提高了产品的感官体验。

三、最小化显示提高空间利用率 对于工具型产品不同用户的操作焦点不同，更多定制化的体验才能提高用户的操作效率。

钉钉 APP 在协作栏目中，默认展示的各类工具可以进行收起，实现最小化显示。用户可以根据使用习惯和操作方式选择收起/展开，提高了当前空间的利用率，自定义的功能设计可以提高用户的操作体验。

四、动态化的设置引导 为了提高用户隐私权益，手机系统针对产品调用权限进行了阻力设计，需要用户的授权操作。提高用户的各类功能授权就需要设计师探索，降低用户的排斥感和提高授权的利好政策才能获得授权。

抖音在引导用户开启通知权限的设计中，采用了动态画面的表达来强调开启通知的利好政策，以此来攻破用户的心理防备。相较于生硬的弹窗提示，动态的表达和引导性的文案更能拉近与用户的距离感。

五、沉浸式的活动氛围设计 沉浸式的体验可以带给用户更好的场景感，提高用户的参与度。在活动的设计中，不断向游戏化和沉浸式方向加强体验，提高活动的趣味性和强化用户参与的积极性。

腾讯视频在情人节的互动活动设计中，就将抢红包的活动融入到当前的界面中，红包雨铺满整个屏幕，以趣味性的形式满足用户心理。不隔断与界面之间的联系，降低活动对用户的干扰，进而提高活动氛围感和参与度。

六、人性化的提示设置 短视频近些年改变了大家的生活方式和娱乐形式，也有用户容易过度依赖进而影响休息质量。

抖音作为短视频领域的头部产品之一，在增强用户体验的同时也要起到良性的引导作用。当用户刷短视频一定时间后会弹窗提示休息，而提示时间用户可以根据自己的实际情况进行设置，灵活的设置可以让用户合理分配时间。健康使用的引导可以让用户感受到产品的温度，提高用户体验的认可度。

七、动态感知的温度设计 天气预报是用户关注度较高的信息，对于温度的感知可以让我们出行更容易把控。在产品中显示天气情况也是一种情感化的升级，可以带给用户更有温度的体验。

利用饿了么 APP 点餐之后，首页会显示配送情况和当前的天气温度，背景以动态的天气画面增强视觉感知。也希望用户可以根据天气情况对外卖员多一份理解，加强人与人之间的宽容心，带给用户更强的情感化体验。

最近在使用爱奇艺 APP 时，发现左上角的品牌位置也结合了天气情况，结合顶部视觉区域的流体渐变，新增的天气预报和品牌 LOGO 完美的通过动效过度。整个设计表达流畅自然，感官体验也是非常值得学习的。

八、无处不在的广告位开发 广告是众多产品实现流量变现的方式之一，广告位的开发也是见缝插针，如何在仅有的空间增加更多广告位，产品设计师也在不断探索。

最近在使用腾讯视频 APP 时，进入到个人中心时会默认有个下拉广告。这个见缝插针的广告位新增，对于设计师来说让我感受到了广告的无处不在，不过对于用户来说是否会心生排斥感得通过数据去验证。但是作为产品设计师这也是一个启发，将有限的空间进行深度开发，还不会影响已有的结构布局，这也是一个启发性的案例。

九、主题化的图标设计 图标是产品中不可或缺的存在，图标设计的研究也是设计师需要重点对待的技能范围。精美的图标不仅可以提高产品的感官体验，也能吸引用户的关注度，进而提高业务模块的点击欲。

最近在使用顺丰速运小程序时，寄快递栏目的各业务入口图标设计非常引人注目，结合主题化的图标设计突出了活动传播力度。对于工具型产品而言，强化氛围感可以打破用户原有的认知，不仅可以突出活动主题，也能强化用户对产品的视觉感知。

十、新颖的卡片式设计 卡片式设计已经流行好几年了，目前依然是非常普及的 UI 设计趋势之一。如何进一步强化卡片式设计的创新度，我们需要不断的尝试和总结。

哗哩哗哩 APP 的创作中心设计也许是一个不错的启发，卡片内部右上角的视觉强化使得原本普通的表达变得更有视觉感。突出的设计也成功的吸引了 UP 主的注意力，强化了该入口的点击欲。这样的设计表达在保留卡片式设计的基础上，也是一种新颖的视觉表现，可以作为突出业务入口的表现方式进行探索。

小结 体验、记录和总结是为了提高我们对于优秀设计解决方案的理解，也能强化我们的设计思路和灵感。对于设计的理解阐述属于个人见解，不足之处欢迎大家留言补充，我们互相进步。

欢迎关注作者的微信公众号：「黑马家族」

大家好，这里是和你们一起聊设计的花生~阿里巴巴在上周推出了一个新的设计工具——在线 3D 编辑器 D.Design 堆友，里面有海量可以免费商用的 3D素材，都是大厂设计师原创，质量非常高，元素还可以在线编辑，下载也非常方便，今天就为大家介绍一下堆友的功能~往期推荐:超全整理！不会3D软件也能做的8种立体效果（附...

大家好，这里是和你们一起聊设计的花生~

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一、D.Design 堆友简介 官网直达： https://d.design/

堆友的在线编辑功能包括两方面：头像编辑和场景编辑。

头像编辑器可以让我们自由组合设计 3D 人物头像，头像的表情、发型、眉毛、眼睛、衣服、配饰都可以调整，选中对应的部位，在左侧工具栏单击一下就能立马更换，人物的发色、肤色、衣服配饰、背景的颜色也都可以自定义调整，因此生成的结果非常多样，不用担心会撞脸。

头像编辑好后，点击右上角的「下载图片」就能保存到本地了，文件格式为 jpg，分辨率是 1000*782，可以用在作品集、简历、社交头像中。

场景编辑器中有节日营销、休闲娱乐、物流交通、办公家居 4 类共 100 多个 3D 设计场景，1000 多个可选元素。场景内的元素，比如背景颜色、物体的大小、颜色、位置角度，人物的形象，穿着和肤色等，也都是可以调整，类似在 3D 设计软件里的调整物体。

点击编辑器左侧的工具栏可以更改大场景和里面的小元素，或为画面添加新的元素，按住鼠标左键可以拖动查看视图的不同角度，按住鼠标滚轮上下拖动可以调整视图大小。丰富的场景模型和可调整的元素让设计师可以按需要生成各种不同的场景，作为素材用在海报、banner、H5 中都很不错。

除了自定义编辑头像和场景，堆友的所有 3D 素材还可以直接下载。点击顶部的「素材」进入素材列表，里面有人物、场景、元素 3 大类素材，将鼠标悬停在素材上方，点击出现的「下载」按钮即可。

堆友素材的免费下载并非无限制，每次下载都会扣取官方发放的“堆豆”。用户每天登录时会收到 50 堆豆，每次下载扣除 10 堆豆，扣完就不能下载了。堆豆用完后，我们可以点击自己的头像进入个人中心，完成官方任务赚取堆豆，或者等第二天去登录获取新的堆豆。

二、版权声明 堆友官方版权声明： https://terms.alicdn.com/legal-agreement/terms

虽然堆友官方在宣传时称所有素材都是免费可商用的，但是我看完官方的版权声明后，发现有一些特殊情况需要注意，建议大家在使用堆友的素材前确认好自己的用途是否在授权范围内。

使用堆友素材需要注意的地方：

不能用于制作公司标识、商标或服务标志。 不能利用 3D 软件或其他工具对堆友自营素材进行逆向建模及素材制作。 不能将堆友自营素材或其衍生作品进行转授权、转让、出售、共享、出租、赠与等。 不能将堆友自营素材或其行生作品以任何形式提供给任何第三方下载、提取、解压缩、或其他未经授权的使用。

免费且高质量的 3D 素材并不好找，堆友 3D 素材编辑器的出现在一定程度上解决了我们找 3D 素材难的问题。优设和优优之前也为大家推荐过一些比较好的免费 3D 素材，比如可以在线编辑 3D 素材并免费下载的 VERTEX，还有包含超多精美 3D 小元素的素材包 3D ICONS，有需要的小伙伴可以看看。

D.Design 堆友官网： https://d.design/

VERTEX 介绍： https://uiiiuiii.com/software/500189.html

3D ICONS 介绍： https://uiiiuiii.com/software/467115.html

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体验地图是其中一种工具，主要用来描述和可视化用户对产品或服务的交互过程以及对这些交互的感受和体验。它可以帮助团队理解用户在整个流程中的行为需求和情感状态，以及了解用户对产品的期望和遇到的问题。这有助于确定机会点并设计策略，以便更好地进行设计、开发和优化产品。

体验地图描述的是用户在特定情境下使用的各种交互过程，适用于长期跟踪用户和行为分析。由于它与用户行为的关联性较大，因此前期的用户调研尤为重要，以避免最终产生的图表与用户实际行为结果有偏差。

制作体验地图需要收集大量的用户数据，包括用户行为和反馈等信息，并且确保数据的准确性和可靠性。这些数据可以通过多种方式收集，例如用户调研、用户访谈、用户测试等。

同时，在制作体验地图时，需要考虑不同用户的需求和行为可能存在差异，因此需要对不同用户画像的行为流程制作对应的地图。

一个完整的体验地图通常包括以下几个方面的内容：

行为阶段 所采取的行动和步骤 需要完成的工作、目标或需求 想法和问题 情绪和精神状态 痛点 物理产品和设备 机会

2. 体验地图的作用

体验地图能够较完整的梳理用户体验流程，使团队对用户需求有较整体的认识，理解用户在不同行为阶段的想法和目标，进行全局性的机会点挖掘。

在用户的体验过程中，包括了行为的前后延续性方式以及与各个触点的交互方式，在整个流程中主要有以下几个方面的作用：

了解目标用户：通过用户体验地图，团队可以更全面深入地了解用户的需求、心理状态和情感起伏变化 梳理行为流程：能够帮助团队梳理用户与产品或服务的行为交互流程，并发现不同阶段的问题，有助于优化用户体验 发现痛点机会点：能够发现用户对产品或服务的不同反馈，通过持续迭代优化体验效果，可以提高用户对产品的满意度和忠诚度。 由此可见，用户体验地图是一个有助于深入了解用户、重视用户体验、优化产品的工具。常被应用在 C 端业务中来评估用户体验，完整的体验地图也有助于不同岗位协作目标的一致性。

二、体验设计 1. 用户体验目标的差异化

在 C 端业务中，大多数产品的最终目标都是商业收益，因此在 C 端产品中有更多的内容表现形式，来适应大众化人群的使用场景。在用户人群中，虽然存在着不同用户画像，但是会使用相同的产品一般都是同个圈层用户，也会有相似需求的特点，较容易引导形成转化。

C 端领域有较多相似竞品，在用户行为教化上可以通过不同的产品学习，一定程度上也可以降低学习成本。体验目标侧重点在于如何提升用户的使用动机，策略上以引导用户形成最终转化变现。不仅要考虑运营侧的氛围渲染与视觉效果，还要顾及产品侧的商业模式及策略，以及在用户侧的情感需求和使用场景。

相对于 C 端产品来说，B 端产品则需要具备特定领域的知识和认知才能很好地使用产品，主要原因在于 B 端行业壁垒高、业务复杂、逻辑复杂、服务角色多、竞品类型较少。对业务流程的熟悉程度往往需要较大的学习成本，所以在设计思路上就需要更注重流程细节的完整性和清晰易懂。

B 端产品的最终目的都是为了解决某个场景下的问题，在产品使用目的上较为明确，具有较强的目标导向性，也有着较强的使用动机。功能业务上相对独立，但又会有部分逻辑相互影响的特点。

在 C 端中的用户角色大多为直接消费者，而在 B 端中，会有多个角色影响产品的使用。较简单的可以分为决策层、管理层、执行层。不同角色对产品的期望也有所不同，比如决策层对数据安全保障较为看重，而执行层关注点在于如何提升操作效率。

产品解决方案应尽可能满足不同角色的期望，平衡给出最合适的设计方案。在进行前期产品调研、构建产品逻辑架构时，应对不同使用角色进行了解，确保正确的需求方向，B 端业务的使用者较为明确也较容易接触并收集反馈，应多沟通了解他们的使用习惯并分析得出结论，应用在设计上。

所以在 B 端项目的设计中，用户体验目标会有所区别，体验目标侧重在于如何提升用户使用过程中的任务效率，达到降本增效的目的。

在我看来，C 端的用户体验目标是建立在满足大众化的用户需求基础上，在产品的使用中实现价值互换的过程。B 端产品更类似于 C 端的工具类型产品，用户体验目标在于根据功能性交互操作，帮助用户解决特定场景下的问题，并在解决问题的过程中保持行为的流畅状态。

2. B 端体验设计关注点

体验地图可以简单理解为将用户体验过程中目标，行为，想法等描述成一个故事，并可视化出来。在《用户体验可视化指南》中，对体验地图的定义是，个体被认为是目标驱动的，在一个广泛的系统或领域操作和潜在的多个服务交互。

体验地图包含整个行为流程化的信息，以及在不同特定阶段下的详细交互方式，制作的目的是为了帮助团队发现和理解用户的行为模式，并在流程中发现问题，创造价值。

在 B 端产品的使用中，用户会带有更强的目的性，并且会有更多的关于完成任务的交互行为，而在整个过程中，用户当下的情绪波动和精神状态是相对稳定的。

所以在 B 端体验地图中，应更多关注触点的交互方式，行为流程的合理性，不只在于单个触点的优化，而要将触点整合成统一整体来评估，创造更好的体验。

在产品的设计目标上，应帮助用户快速 “找到” 功能，并能懂得 “使用” 功能，让用户高效解决问题。

在 B 端产品中，因为各个功能使用相对独立的特点，还可以将关联性较弱的用户行为拆分成独立较小的行为体验流程，再通过触点可视化的进行管理。

体验地图的一个弊端是需要耗费很多的人力物力来制作，如果直接复用 C 端产品使用方式就需要耗费更多的时间来处理，对逻辑较多较复杂的 B 端产品来说可能不是那么方便和高效。因此可以根据体验目标的不同对地图进行侧重点调整，简化体验地图。

如以下 airtable 体验地图简化版，可以快速地对行为流程进行分析，同样可以得出有价值的信息。

三、业务应用 1. 行为流程应用场景

产品需要优先考虑在企业内部存在的价值，有什么用处，能干什么，也就是用户体验五要素中战略层的产品目标。

B 端项目的产品目标一般为提升任务完成效率，分析设计目标，需要制定哪些功能内容来支持和实现，可以从减少步骤、多线操作、缩短用时、功能复用、自动化等角度考虑。

体验地图其中一个重要组成部分是时间线上的用户行为流程，当设计目标确定后就需要完善行为流程，列出行为触点，并结合设计目标分析出具体的分阶段行为目标。

2. B 端体验地图分析策略

体验地图适合作为需求分析的工具使用，在调研前期需明确解决的场景问题，确保团队成员对本次需求有明确的目标，之后再通过调研目标用户的角色行为来确定任务流程。

考虑到 B 端需求逻辑的复杂性，明确的设计目标有助于在思考的过程中较合理的进行方案收敛，在行为触点的设计策略上也会有较清晰的指向性，防止过多的顾虑和不确定，影响方案产出。

体验地图适合分析行为流程，为确保在复杂的业务逻辑中进行快速的方案产出，我将 B 端业务的体验地图总结成以下内容：

解决的场景问题：需要完成的工作、目标或需求 目标用户：了解使用方式，在用户角色认知基础上做设计 设计目标：满足降本增效的产品目标 任务流程：包含用户具体交互行为流程以及触点行为目标，分析痛点，平衡整个流程得出设计策略来解决

举一个较简单的例子，有一个功能需求是需要将已有的用户列表以项目组的形式进行归类，方便项目负责人对相同项目的成员进行人员的管理。

根据产品需求分析，需要在用户列表管理增加项目分组功能，就是本次要解决的场景问题，而功能的角色使用者是需要一定权限的管理员身份，所以之后方案需要做权限判断处理。

设计目标考虑功能的易用性体验，结合提升效率的原则，可以增加批量操作来减少多次添加的步骤，并且可以在用户编辑中增加项目组选择的反向关联，多线程并行。通过对内容的分析思考，由此来确定功能的影响范围。

根据设计目标的范围规划产生两种行为路径，再分析不同触点的交互行为，得出设计策略。通过可视化的信息展示，对行为流程进行分析，减少逻辑遗漏，并且可以快速确定方案所需关联功能的页面呈现效果，当设计内容分析完整，之后的工作就是简单的组件复用搭建方案的交互原型。

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线上敏捷共创类似于戏剧影视化的创新，即实现了观看戏剧从线下剧场到线上屏幕的创新，看似是共创载体/场域的改变，但其转变背后所需的筹划组织和注意事项是非常复杂的，否则可能会导致线上敏捷共创只是“走形式”。具体来说，线上敏捷共创有筹备/执行/离场三个阶段。筹备阶段，组织者作为编剧，构思包含主题/人物/背景的故事概要，主...

线上敏捷共创类似于戏剧影视化的创新，即实现了观看戏剧从线下剧场到线上屏幕的创新，看似是共创载体/场域的改变，但其转变背后所需的筹划组织和注意事项是非常复杂的，否则可能会导致线上敏捷共创只是“走形式”。具体来说，线上敏捷共创有筹备/执行/离场三个阶段。

筹备阶段，组织者作为编剧，构思包含主题/人物/背景的故事概要，主要任务是线上敏捷共创的前期准备与组织； 执行阶段，组织者作为导演，在舞台上交代戏剧情节，主要任务是线上敏捷共创流程的设置与执行，产出共创成果； 离场阶段，组织者作为后期，剪辑与上映戏剧，主要任务是作为协同者/赋能者通力合作，推进已经达成共识的共创成果。

相比于线下，线上敏捷共创最需要调整和注意的是筹备阶段，尤其是线上场域的设置、成员构成与组织，因此本文将介绍如何进行线上敏捷共创的前期准备。

更多 工作坊 教程：

比设计冲刺还敏捷！如何高效组织一场共创工作坊 众所周知，设计冲刺（Design Sprint）是一项需要集合多角色、经历五天的共创工作坊，目的在于帮助产品团队快速了解用户痛点需求，快速找到切入点及相应产品方案。

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一、目标共识，确定主题：上下同欲者胜，同舟共济者赢 线上敏捷共创工作坊通常由需求方找用研解决问题开始，敏捷共创只是用研帮助业务解决问题的一种手段，只有在同时满足下列情况下用研组织的敏捷共创工作坊才能尽其所长。

用研组织线上敏捷共创的适用场景

任务是备受关注的，敏捷共创投入的时间和人员成本高，对需求方很有意义才值得发起； 答案是悬而未决的，解决办法是未知的，需要集思广益/共同创造，如创新的方案； 挑战是力所不及的，面临的困难多，需要群策群力，甚至需要多个角色/部门联动解决； 共识是必不可少的，需要对解决方案达成高品质的共识与承诺，后续才能真正的落实； 用研能有所输入的，进行过用户调研，有能在共创现场启发参与者共创的报告/调研发现。 线上敏捷共创目标的制定与共识

作为共创组织者不能臆想或揣测发起人目标，敏捷共创目标只有能够反应团队的原则和愿望，才能灯塔一样指引所有人朝着同一方向，因此在开始设计流程之前要充分把脉发起人的需求，让投入的时间为我们的团队和用户带来价值。将业务所需解决的问题转换成共创的主题，达成敏捷共创工作坊目标需要注意：

收集共创需求时多方沟通，同业务/产品/设计等相关角色进行沟通，全面了解当下业务所面临的困惑与期望，特别需要注意的是要向上沟通，才能让共创更好的服务与应用于业务战略方向和战略规化。 提炼出明确的共创主题，提炼出的主题越明确、越具体、越单一越好，另外，由于线上参与者注意力更难专注，在数量上 1-2 个主题为宜，尽量将时间控制在 2-3 小时左右，集中精力解决最重要的问题。 正式确认与共识共创主题，用研将提炼的共创主题和方案，进一步同需求方进行沟通，以确保能够解决相应的业务问题。 二、参与者：人物是故事情节的核心，让对的人来到“共创现场” 在确定线上敏捷共创目标后，用研和需求方共同确定能为共创主题贡献智慧的团队和成员，进入“共创现场”的参与者对工作坊成功与否起着至关重要的作用。相比于线下，线上敏捷共创是参与者在屏幕上互动交流，参与度和专注度更难保障，更需要慎重选择让对的人进入“共创现场”。从参与者意愿和相关性（目标达成与自己的利益越紧密相关性越高）两个角度挑选，将相关成员划分为参与者和旁听嘉宾两类，如图所示。

参与者的选择

高意愿高相关：有意愿参与目标的达成，而且目标达成与自己的利益是紧密相关的成员优先入选； 覆盖多元角色：共创不仅意味多元的视角，也要考虑共创落实的可能性及所需资源，因此参与者需要覆盖各相关职能和角色； 乐于分享想法：优先选择比较活跃的/有想法/愿意表达的成员，如果用研不确定/不熟悉可以由相应团队推荐与建议。 参与者的分组

控制在 4 组及以下，组数越多共创需要投入的时间/人力也越多 每组 5-6 人，如果每组人数过多，易出现责任分散，导致部分成员不参与讨论 每组包括不同岗位职能（产品/设计/业务）的角色，以保证每组角色的多元化 为了营造更“平等”的共创氛围，避免“一言堂”，如有“高位”人员参与可单独分组 对具有参与意愿低/相关性较低/无法全程参与/高职级老板等特征的相关成员，将其划分进旁听嘉宾组，并建立独立的线上会议，具体原因及操作方法详见本文“线上场域”部分。

三、组织者：各司其职，解锁“场务小助手”新角色 线上敏捷共创工作坊的组织者通常由用研团队的小伙伴分工与配合，一方面是能更好的从用户视角向参与者输入相关信息，另一方面，用研小伙伴经过培训与实践对共创工具和流程比较熟悉，彼此之间的配合也更加默契和顺畅。

相比于线下，线上敏捷共创组织者之间通过线上语音交流与协作，不如线下共创现场顺畅、便利，组织者不仅要负责各自任务，同时还要操作线上共创的工具，面临的任务多且难度大，如果分工不清可能会导致某个环节没人负责或者同时开麦等导致现场混乱的情况。基于过往的经历发现，在组织线上敏捷共创工作坊时，每个组织者在一场共创工作坊中尽量仅承担一个角色，职责分工要非常清晰，做到各司其职。

相比于线下，线上敏捷共创的组织者角色，不仅是各个角色的核心任务发生了变化，还解锁了新的组织者角色“场务小助手”。

串场主持人：主持线上共创的全流程，面向所有的参与者，负责共创目标的达成、现场秩序进程、现场的氛围。 小组引导员：共创通常分组讨论，每组需要 1 名小组引导员，负责小组内共创目标的达成、时间把控、维持现场执行和氛围等 调研输入者：线上敏捷共创时长较短，需要高效输入用户调研的核心发现，而非详实的用户故事，如果参与者听过相关的用研报告甚至可以省略该部分。 场务小助手：线上敏捷共创新增的、重要的组织者角色，线上共创通过操作电脑和软件来完成的，特别需要一名对工具熟练的场务小助手“幕后操作”和“现场答疑”，以配合主持人节奏，解答参与者遇到的操作问题。 四、线上场域：线上敏捷共创的关键道具 线上敏捷共创场域是整个团队创造的空间，所需物料和布置本质上同线下工作坊一样，即打造每个成员都可以进行“听说写看”的共享空间。

1. 线上会议

由于线上敏捷共创在不同环节需要分组讨论，因此在选择线上会议时，尤其要关注是否具有分组功能。另外需要考虑录制功能，避免作为后续分析与学习的材料；屏幕共享功能，分享用户调研时能呈现给参与者；权限设置功能，如串场主持人/场务小助手要有对成员分组的权限。能够同时满足以上功能的线上会议通常需要付费，如瞩目/腾讯会议/飞书等。

由于旁听嘉宾存在不愿意参与讨论/需要中途离场等情况，为了避免共创氛围被破坏，建议单独建立线上会议，如使用内部工具 Joymeeting 会议。由场务小助手通过两台电脑设备同时进入线上共创会议（瞩目/腾讯会议室）和 Joymeeting 会议室，结合桌面共享给旁听嘉宾进行实时直播，在共创过程中鼓励旁听嘉宾发言或者文字，但需提醒他们要根据主持人的指示。

2. 线上画布

目前线上画布/白板基本都能满足线上敏捷共创的条件，选择时要考虑到学习成本/功能完整性/互动性三个方面，可选择 boardmix/teamind 等免费线上画布。

认证/操作成本低：由于所有参与者和组织者都要认证/操作，尽量选择容易操作学习成本低的线上画布。 功能完整性：能满足同时使用的人数，确保所有成员能同时进行线上协作与创作；能够导入材料（如 PPT/图片等物料）和导出成果等；能适配不同系统，如 win/Mac 等。 有互动的素材：具有表情/贴纸/闹钟等小工具，可以帮助营造线上敏捷共创的氛围 以上是对线上敏捷共创工作坊前期筹备的简要梳理，如有疑问可在下方留言交流。后续将结合具体案例分享线上敏捷共创的流程设计与实施，欢迎持续关注。

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Halo，这里是设计夹，今天为大家分享的是「设计准则」。感知力是大脑将不同的信息连接和组织成一个连贯整体的机制。例如我们将相似的对象分组并连接起来，能够轻松地区分出不属于该组的对象。

Halo，这里是设计夹，今天为大家分享的是「设计准则」。

感知力是大脑将不同的信息连接和组织成一个连贯整体的机制。例如我们将相似的对象分组并连接起来，能够轻松地区分出不属于该组的对象。

大脑在处理和组织看到的信息时会使用一套快捷方法，了解这些方法是设计成功的关键要素。

在 UI 设计时，我们应该有意识地运用感知力，用足够的事实来验证设计，有依有据地解释为什么这个图形元素要这样设计？背后的原因是什么？

提升感知力有助于清晰地解释设计方案，避免常见的设计错误，引导我们将设计做得更好、更容易理解！

更多 设计原则 ：

UI界面优化实例！16条设计黄金原则帮你学会改版 近段时间讲了不少 AI 方面的知识，不过我实际用 AI 绘画做 UI 时，目前还只能用来做参考，很多细节还是得手动调整。

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一、邻近原则 彼此靠近的元素会被自动理解为一组。把它们的位置放得更远，会给人一种这些元素是完全独立的个体的印象。

在 UI 设计中，可以利用邻近原则将相似的界面元素组合在一起，把控总体布局。

邻近规则适用于主导航、卡片、按钮、内容和图标等。我们还可以使用适当的留白将不同的元素进一步分开，创建一个层级更清晰的界面结构，以此来帮助用户浏览和理解不同类型的信息。

邻近原则是直接影响界面可用性的基本规则之一。如果随意控制元素的位置和间距，有可能会让整个产品变得混乱和难以理解。

二、相似原则 视觉上相似的元素会被视为同一组，视觉上不同的元素，大脑会下意识将其视为单独的元素。

利用相似性可以来定义界面的特征，例如颜色、形状、尺寸、纹理或空间位置等。最容易区分的是颜色相似，其次是尺寸和形状相似。

如果一个元素和界面中其他的元素都不同，无法融入到其他元素组中，那么这个元素就会变得非常显眼。

我们可以利用这种差异化的效果来突出一些具有引导性或者功能性的元素，例如登录按钮或者加入购物车按钮等。

三、闭合原则 一组不相连的元素组合在一起，我们会下意识地自动补充这些元素之间的空白，得到一个完整的、可识别的形状。

闭合原则有多种不同的用法。例如一个虚线箭头，我们会填补空白并把这些点连接在一起，得到一条完整的线段。

闭合原则还有助于识别抽象的图标形状并赋予更多的含义。在图标设计中，为了避免信息过载，大多数图标的设计都很简洁，更方便用户理解。

运用闭合原则的经典案例包括用不同虚线构成的 IBM 标志、利用正负形空间组合而成的 WWF 熊猫标志。

四、对称原则 UI 界面中的元素一旦有对称性，就会产生秩序感，我们很快就能看到并理解这种形式。

我们天生喜欢对称的物体。对称排列的元素在视觉上更令人舒服，也更美观。

可能有人觉得对称设计过于呆板，这种想法在平面广告或视觉设计中可能正确，但在 UI 设计中对称布局是相当重要且实用的界面排版形式。

对称布局让设计更容易理解，也更友好，缺乏对称会导致界面混乱，不知道该关注哪个元素。当然，如果想让某个模块突出展示，也可以尝试打破对称性，这样不对称的元素就能在界面中脱颖而出。

五、连续性原则 界面中沿着同一条线对齐的元素会被认为属于同一组。

在浏览界面时，视线会第一时间寻找最顺畅的视觉动线。这也解释了为什么在使用连续性原则时，需要确保直线（或曲线）是均匀和可预测的。

线条越均匀，生成的形状越容易被用户正确识别。

连续性有助于界面保持上下垂直滚动时的节奏，相似的内容应始终保持对齐。如果某个元素打破了这种连续性，我们的浏览节奏会被打乱，浏览速度也会变慢。

当下的 UI 设计中，流行带有圆角的卡片和按钮效果。其中的一个原因是我们对于直角的处理速度稍慢，视线需要停顿并旋转 90 度，而更圆滑的导角效果能帮助我们的视线更快地转换。

六、共同命运原则 按相同方向、以相同速度运动的元素被认为是一组。

在设计轮播、下拉列表、过渡动画等场景时，共同命运原则会很有帮助。例如我们的视线既跟随轮播图水平移动，还跟随下拉列表向下展开。

七、希克定律/米勒定律 希克定律：可供选择的选项越多越复杂，就越难做出选择。

米勒定律：我们的大脑在同一时间只能处理大约 7±2 个对象。

根据希克定律，可供的选择数量应该有限制。有太多东西可供选择可能会导致用户迷失方向，做出判断的时间加长，甚至会感到压力。

米勒定律提到，大脑处理信息的能力与认知负荷有直接的关系。我们大脑一次能处理的信息量大约是 7 个对象。对象数量越多，处理它们所需的时间就越长。

在设计时，尽量不要超过七个选项，为了获得最好的体验，应尽量将选项保持在 4-5 个。这意味着需要控制主导航数量、按钮数量、下拉选项和轮播图数量等。

当需要用户做选择时，最好能突出显示最受欢迎或最推荐的选项，帮助用户更快做出决策。

八、前景/背景 我们能够本能地区分界面中的图形元素和背景。

界面由不同类型和样式的图层组成，每个图层都有不同的层次结构。

为了避免层次结构混淆，我们需要清楚地定义界面的所有元素。背景不需要设计设计的太花哨，有可能会抢夺用户对主要内容的注意力。

辅助内容和功能不需要太明显，并且需要与主要内容在设计上做出区分。

可以使用对比关系、位置关系和阴影等方法帮助用户区分内容和背景。

九、审美可用性效应 用户通常认为具有视觉吸引力（美观）的产品更实用。

根据这个原则，流行、对称、美观的界面会对用户产生更积极的影响。如果视觉效果给人足够好的第一印象，用户可能会忽略一些可用性问题。

审美可用性的基础在于具有一定的可用性，之后才会起作用。如果产品本身的功能就很糟糕，那么再美观的界面也无济于事。

高质量、美观的界面有助于建立用户信任。相反一个看起来混乱的设计会让用户感到不靠谱。即使用户不能确切说出界面视觉的问题，但他们也会觉得这个产品有风险或者不正规。

高质量的 UI 设计对于银行类、金融类和医疗类产品来说尤为重要，尤其是在需要用户提供个人信息或涉及交易的使用场景中。

十、串行位置效应 我们最容易记住一组当中的第一个和最后一个元素。

将最重要的内容或元素放在每组的第一个或最后一个，吸引用户注意力，方便高频操作。而次要的内容操作频率相对较低，则放到中间位置。

例如在构建导航、下拉列表等场景中，将重要的操作放到首位。

十二、隔离效应 在一组看起来相似的元素中，我们总是会记住与其余元素不匹配的那个元素。

在 UI 设计中，隔离效应意味着将界面中重要的内容或关键的操作在视觉上与众不同。

最典型案例是界面中的 CTA（号召性用语）按钮。通过改变 CTA 按钮的颜色、尺寸等，与界面中的其他按钮区分开来，第一时间引起用户的注意。

最后 以上是 11 条在 UI/UX 设计中都经常用到的「设计准则」，希望利用这些图解能够帮你一次性搞懂这些晦涩难懂的设计理论，助力设计成长！

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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？除了 Midjourney 之外，另一款大家经常听说的 AI 绘画工具应该就是 Stable Diffusion 了，那你了解它们之间的差别吗？今天我就结合自己的自学经验，为大...

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？除了 Midjourney 之外，另一款大家经常听说的 AI 绘画工具应该就是 Stable Diffusion 了，那你了解它们之间的差别吗？今天我就结合自己的自学经验，为大家比较一下两款 AI 绘画工具软件的优缺点，并推荐 6 款适合零基础小伙伴的 Stable Diffusion 免费自学入门教程，帮助大家更好的理解和使用不同的 AI 绘画工具。

Midjourney 入门及进阶教程：

超详细！AI 绘画神器 Midjourney 基础使用手册 一、前提条件 需要魔法： 新用户可免费创作 25 张图片，超过需要办会员 版权问题：会员生成的图片版权归创作者所有 Midjourney相关资讯： 二、注册/链接 服务器 温馨提示：下方多图预警 1. 注册、创建服务器 ① 打开Midjourney官网，右下角选择"J

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AI绘画进阶必看！9种 Midjourney 常用后缀参数 大家好，这里是和你们聊设计的花生~ 最近 AI 绘画真的越来越火了啦，开始有越来越多的设计师将 Midjourney 用到自己的设计工作流中，让它们生成各种设计灵感或素材。

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一、Stable Diffusion 的特点 与 Midjourney 相比，Stable Diffusion（以下简称 SD）的优点有：

① 免费开源

Midjourney 需要开魔法使用，免费额度用完之后付费才能继续，最低 10 美元/月。而 SD 在 B 站上有大神整理好的整合安装包，不用魔法，免费下载一键安装。 安装到本地的 SD 随开随用，生成的图片只有自己能看到，保密性更强。

② 拥有强大的外接模型

由于开源属性，SD 有很多免费高质量的外接预训练模型（fine-tune）和插件，比如可以提取物体轮廓、人体姿势骨架、画面深度信息、进行语义分割的插件 Controlnet，使用它可以让我们在绘画过程中精准控制人物的动作姿势、手势和画面构图等细节；插件 Mov2Mov 可以将真人视频进行风格化转换；SD 还拥有 Inpainting 和 Outpainting 功能，可以对图像进行智能局部修改和外延，这些都是目前 Midjourney 无法做到的。

推特网友@Toyxyz3 通过分别渲染手部网格深度和开放姿势骨骼的方式，在 SD 内实现对人物手指和姿势的精准控制。图片来源： https://twitter.com/toyxyz3/status/1629620938894643200/photo/1

推特网友 @Claude 利用带有 controlnet 和 mov2mov 功能的 SD webUI，将真人视频转换为动画风格。图片来源： https://twitter.com/Claude2021/status/1634952496606236672

③ 训练自己的模型

我们可以用 SD LORA 或者 Dreambooth 将自己喜欢的人物形象或者画风训练生成模型，打造自己的专属 AI 绘画工具，也有画师和 设计师 用自己的原创作品训练模型，之后有灵感了就之后用文字描述出来，让 SD 帮自己快速出各种概念草图。

利用吴仓石 、郑板桥、八大山人、任颐等大师作品+现代人物训练而成的水墨风 SD LORA 模型—— 墨心 Moxin，图片来源： 墨心 MoXin | Stable Diffusion LORA | Civitai

与 Midjourney 相比，Stable Diffusion 的缺点有：

对电脑配置有要求

在本地用 SD 生成图像和训练模型都需要显卡做支撑，所以 SD 对电脑显卡有要求。最好是 Nvidia 的显卡（N 卡），显存至少 4G，不然图像的生成速度非常非常非常慢（不是夸张），也容易出现报错或系统崩溃。如果你想自己训练模型，最好用高配置的台式机，显卡选 40 系列及以上，显存最低 12G，CPU 选 Intel i7 或者以上，内存越大越好。

检查电脑显存的方法（windows）：

鼠标放在工具栏，单击右键打开“任务管理器”，选择顶部的“性能”，进入后下拉查看 GPU 的部分，找到“专用 GPU 内存”，下面对应的数字就是电脑的显存。下图显示的电脑显存是 2G，生成一张最低配置的 512*512px 的图像需要 8 分钟,而 32G 显存的生成速度只需几秒，所以显存低的电脑不适合运行 Stable Diffusion。

需要较大的硬盘空间

因为 SD 所有文件都是安装在本地电脑上，而且生成不同的风格图像需要下载不同的模型，一个大模型至少 2G，假设你想要尝试 10 种风格，那 10 个大模型可能就要 30G 的空间。一般要求装 SD 的那个盘要有 100G 的剩余空间，最低不小于 40G，且最好不要安装在 C 盘。

想要生成好看的小姐姐图像，就需要下载文件接近 4 个 G 的 Chilloutmix 大模型，图片来源： ChilloutMix | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

入门学习难度更高

SD WebUI 的各种参数比 Midjourney 要复杂，而且很多功能都需要通过额外安装插件和模型来实现，因此我们需要了解各种参数的含义，不同的模型插件的使用方法，可能还需要了解背后的原理知识，因此入门学习的难度比 Midjourney 高。

一个功能配置较完整的 SD webUI 汉化操作界面。

高质量风格有局限性，不够灵活

SD 目前的高质量的图像生成模型多集中在真人、游戏和二次元插画方面, 而且换一个风格就需要下载一种模型；而 Midjourney V5 可以仅通过文本提示词就快速生成各种类型和风格的高质量图像。

看完上面的内容，想必大家对 Stable Diffusion 适合的使用场景、自己的电脑能否撑起 Stable Diffusion 已经有基本了解。下面为大家推荐 6 个 B 站上的高质量免费 Stable Diffusion 入门教程，包括如何下载 SD 整合安装包，了解 SD 的操作界面和各种参数，不同模型插件的安装和使用以及训练自己的 lora 模型等，教程内容全面、讲解细致，即使是零基础的小伙伴也能无障碍入门 ~

二、整合安装包，解压即用 秋葉一键安装包： 「AI 绘画」Stable Diffusion 最终版 无需额外下载安装！

SD 启动器: 「AI 绘画」启动器正式发布！一键启动/修复/更新/模型下载管理全支持！

秋葉 aaaki-B 站主页： https://space.bilibili.com/12566101?spm_id_from=333.337.0.0

首先向大家推荐自然是在 AI 绘画届拥有“赛博佛祖”aaaki 称号的秋葉大佬，他发布的 SD 整合安装包解决了之前需要进行环境配置的问题，真正做到“一键安装”。我目前用的就是这个整合包，安装过程顺利到自己都有点不敢相信。安装包下载链接在视频的简介里有说明，跟着 Up 的视频进行操作就与可以了。

B 站另一位大佬@独立研究员-星空也推出了整合包，同样是解压即用，特点在于他会根据 SD 微调模型的发展状况进行安装包更新，目前发布的最新版本已经整合了 Controlnet 和像素化插件，下载后无需再自己再去一个个安装，更加便捷。大家可以先下载安装包，然后看一下合集里的更新介绍，就能明白安装包的用法了。

星空一键安装包： AI 绘画 「Stable Diffusion」整合包使用 1 基本功能使用

星空-B 站主页： https://space.bilibili.com

大佬们分享的整合安装包帮我们解决了 Stable Diffusion 的安装问题，接下来要解决的就是如何使用的问题了。

三、零基础手把手教程 链接直达： 喂饭级的 stable diffusion 教程！让每个人都能轻松学会 AI 绘画！

如果你不理解如何安装和使用秋葉大佬的安装包，那么推荐你看 B 站的 UP 主 @靠谱的轩轩，他的《Stable Diffusion 喂饭级教程》目前已经更新了 11 集，从 SD 怎么安装、需要什么配置、操作界面上的各个按钮是概念解释到各种模型插件使用方法都有详细介绍，适合对 AI 绘画完全没有了解的小伙伴。

四、绘画过程教学 链接直达： AI 绘画基础-01Stable Diffusion 零基础入门

推荐零基础小伙伴看的另一个教程是 UP 主 @my3d 的《AI 绘画基础 》，他会分享 AI 绘画的详细过程，并借此讲解提示词、参数、模型插件等知识。UP 主本身是一位大学老师，讲得很详细但是节奏比较慢，质量还是非常不错，适合喜欢慢慢理解学习的小伙伴。

五、快速入门教学 如果你觉得上面的教程进度太慢，想要快速学会怎么用 SD 生成好看的图像及训练自己的模型，可以看 YouTube 大神 @Kas Kuo Lab 的 SD LORA 模型训练教程，和 B 站大神 @StarPorridge 小粥 的 SD 入门和进阶教程。这两门教程信息密度很高，可以快速学会界面操作、用 Controlnet 控制人物姿势、安装使用模型以及自己训练 LORA 模型。

Kas Kuo Lab 教程 YouTube 链接： Kas Kuo Lab （需要魔法）

Kas Kuo Lab 教程 B 站搬运链接： Stable Diffusion 功能與介面

小粥的 SD 基础入门教程： AI 手把手教学

小粥的 SD 进阶教程： 你真的会用 AI 么？关于 AI 的 prompt，一定要学会！

以上就是本期为大家推荐的 Stable Diffusion 零基础免费自学教程，希望对想学 AI 绘画的小伙伴帮助。喜欢本期推荐的话还请多多点赞收藏，之后会继续为大家推荐更多实用的 Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 绘画相关资源。

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比 AI 帮个忙更好用！这 5 款神器让你效率暴涨200% 大家好，这里是继续为你们推荐 AI 效率神器的花生~ 自 ChatGPT 公布后，各种基于其 API 开发的应用就像雨后春笋般迅速出现，之前「优设 9 图」为大家介绍的“AI 帮个忙”就是其中之一。

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提高3倍效率！能落地的AI绘画&设计系统课来了！ 如何快速入门AI绘画和AI设计？

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现在我几乎每天都在用 AI 绘画和 chatGPT，它们已经成为我工作的好帮手了。我从去年就对这个领域持续关注，确实是发展很快，尤其是最近几个星期，感觉每天都在搞大新闻。科技发展并非线性的，而是爆炸式出现在我们的眼前。

现在我几乎每天都在用 AI 绘画和 chatGPT，它们已经成为我工作的好帮手了。我从去年就对这个领域持续关注，确实是发展很快，尤其是最近几个星期，感觉每天都在搞大新闻。科技发展并非线性的，而是爆炸式出现在我们的眼前。

通过不断研究，我把很多有价值的内容整理成了教程，不小心就写成一个系列了，相信这个系列还会有更多更新，放心，都是免费的。

那么接上一篇，今天继续和大家分享一些 AI 绘画的高级用法教程。这篇教程主要解决的问题是：如何让生成的图片更加可控。毕竟我们的工作需求是明确的，如果每次生成的内容太过随机，对工作来说可能就不是太有用了。

往期教程：

超详细！AI 绘画神器 Midjourney 基础使用手册 一、前提条件 需要魔法： 新用户可免费创作 25 张图片，超过需要办会员 版权问题：会员生成的图片版权归创作者所有 Midjourney相关资讯： 二、注册/链接 服务器 温馨提示：下方多图预警 1. 注册、创建服务器 ① 打开Midjourney官网，右下角选择"J

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超详细！AI 绘画神器 Midjourney 进阶使用手册 前言 本文从Midjourney喂图、关键词、插画类/渲染类关键词等3个章节，帮你掌握 Midjourney 的进阶玩法。

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一、如何画系列插画 有时候，我们希望能够画一个系列的插画，让主体形象保持稳定，并让它能保持一个风格不变，这个会更适合我们实际工作需要。

举例：画一个人物，在保证人物形象基本一致的情况下，让她在服装、表情、动作和场景上做出不一样的表现。有几个方法可以尝试：

1. 喂参考图

先把自己喜欢的参考图上传，然后点开上传的图片，复制它的链接。（具体上传的方法，上一篇有讲过，这里不再赘述）

然后在关键词的地方填上：图片链接+这张图的关键词。

例如：链接图片.png, a Super cute sports girl, wearing a basketball vest,blueshortsbig watery eyes, clean bright basketball court background,super cute boy IP by pop mart, Bright color, mockup blind box toydisney stylefine luster, 3D render,octane render,best quality,8k brightfront lightingFace Shot,fine luster,ultra detail, --ar 9:16

这是参考图

这是生成后的图，基本上还是可以保持她的特征的

接着给她换一件蓝色的衣服，同样的上传她的图片，复制关键词，这次我们把衣服的颜色改一下，在关键词中加一个 wearing a blue basketball vest

2. 使用 panels 命令

Panels 这个命令可以生成连续的动作和表情设计。如果你希望的是设计一个角色，并拥有连续的动作和表情，用这个命令就会非常方便。(提醒下，如果想画动漫角色可以把模型设置先改为 niji mode，画动漫角色效果会更好)

我继续用上面的关键词修改一下作为例子：

a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,6 panels with different poses 8K

（说明：这里的关键词修改，我去掉了 3D 渲染风格，去掉了 3D 风格向的参考图,还去掉了很多修饰性关键词，约束太多可能会导致这个命令失效，我猜测可能是为了能兼顾到各种特征，所以存在一个权重问题，权重后面会讲）

另外，使用 continuous running 也可以更稳定的舒服连续动作，甚至可以做成 gif 动画

例如：a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,6 panels with continuous running

可以看到，在 niji 模型下，画手还是差点意思，但作为参考图来说，已经挺好了。

3. 利用 character sheet 命令

创建一个角色的多角度以及特写细节

例如：a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,character sheet,full body,8k

我也顺便对比了下 niji 模型和现在的 v5 模型，同样的关键词，生成的结果差别还是挺大的。实测发现 v5 在画手方面确实要比 niji 更好了。

4. 使用 emoji,expression sheet

这里的 emoji 代表表情包，expression sheet 代表各种表情组合，可以用这个核心关键词设计出表情包

例如，我还想用之前生成的角色做，那么我在关键词前面会把刚才的图片喂给 AI：图片链接.png a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k

二、如何对生成的图片进行微调？ 我在使用 AI 做真实需求的时候，就会遇到一个困惑，就算每次复制一样的关键词，但生成图一样会出现很强的随机性。那如何调教它，生成自己想要的图呢？经过我的研究，我发现可以利用 seed 参数，反向生成。

1. 利用 seed 反向调整

先从官方文档中看看 seed 这个参数到底是做啥的：

Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号是为每张图随机生成的，但可以使用--Seed 或--same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。详细参数可以看看官方文档： https://docs.midjourney.com/docs/seeds

默认情况下，这个种子是随机给的，所以如果我们想要比较相似的图，就需要把 seed 固定下来。简单来说，在用的时候，给关键词加一个 seed 参数就好，具体数字是多少无所谓（只要在 0–4294967295范围内）

比如 caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k --seed 8888

这样就能保证每次生成的都是一模一样的图了。

那有人可能会问，每次都生成一模一样的图有什么用呢？其实就可以反向利用这个特性，来对已经确定的效果图进行微调了。

比如当我发现有一张图已经比较接近目标了，那么还需要有一些微调，怎么做呢？

思路就是利用确定图片的 seed，再它的基础上再加上新的关键词，以此来对它进行微调。

例如：彩云译设计 is a wild camping girl, cute wind element elf girl, Yellow wavy hair, cartoon styling design, backpack holding camera, Wearing cut duck hat, Dense foliage under strong summer sun Dense leaves under the strong summer sun, gradient style, tide play blind box, clean background, Laugh and sing happily,natural lighting, Bright color,8K, Super Detail, 3D, Depth of Field, Pixar Trend, super realistic, light tracking, complex details, Art background, Super detail, solid color background, fine texture, OC renderer, Ultra HD, fine texture, front body, 3D rendering, 8K，--ar 3:4 --q 2 --v 5

假如我觉得这 4 张图的方向没问题，只是一些细节需要优化，如果我直接让它重新生成，那么可能会跟现在完全不同了。

比如我让它重新生成一次就跟现在的完全不同了

所以，怎么办呢？这里就需要获取它的 seed 了（注意：单张图片是拿不到 seed 值的）。

方法是给这个生成图添加一个反应表情 envelope，那么 midjourney 就会以私信的方式给你发送这个 seed

有了 seed 后，再把这张图之前的关键词都复制过来，再添加你的修改词，最后在关键词后面加上这个 seed，就可以实现对已确定的图片微调了。

例如：我希望她的眼睛是蓝色的

关键词：彩云译设计 is a wild camping girl, cute wind element elf girl, Yellow wavy hair, blue eyes,cartoon styling design, backpack holding camera, Wearing cut duck hat, Dense foliage under strong summer sun Dense leaves under the strong summer sun, gradient style, tide play blind box, clean background, Laugh and sing happily,natural lighting, Bright color,8K, Super Detail, 3D, Depth of Field, Pixar Trend, super realistic, light tracking, complex details, Art background, Super detail, solid color background, fine texture, OC renderer, Ultra HD, fine texture, front body, 3D rendering, 8K，--ar 3:4 --q 2 --seed 1485209209

上面的图 U3 就跟之前的图很接近了，其他的图还是会有一些随机性，但这个方法确实是可用的，不同的图效果差别会比较大，你也可以自己去测试。

2. remix mode 可调整模式

还有一个办法是在设置中修改 remix mode 模式，支持你在给定的框架上做局部的调整

例如：A specialty food shop selling high-quality Japanese ingredients, such as wagyu beef, matcha tea, and fresh seafood, cute 3d, kawaii, isometric, very detailed, cartoon, casual, gameart --q 2 --ar 2:3 --uplight --v 5

我希望给 v3 增加更多绿植，在 rexim mode 模式下，可以直接在弹出框里修改关键词，很方便。默认情况下是关闭的，因为很多时候其实不大需要修改。

关键词：Long vines envelops the building::2 ,A specialty food shop selling high-quality Japanese ingredients, more long cirrus on the whole building:: 2,such as wagyu beef, matcha tea, and fresh seafood, cute 3d, kawaii, isometric, very detailed, cartoon, casual, gameart --q 2 --ar 2:3 --uplight --v 5

三、高级参数设置 1. 参考图权重

--iw，image weight 图像权重，表示图像相比与文字的影响程度，不同版本取值范围不同，v5 版本的取值为 0.5-2 之间，在有参考图和关键词的情况下，设置对 AI 绘画影响的比重，数字越大越接近参考图。

例如：我的参考图用了上面生成的这张图

我把参考图的比重写为 0.5：图片链接.png 彩云译设计 is a wild camping girl, cute wind element elf girl, Yellow wavy hair, blue eyes,cartoon styling design, backpack holding camera, Wearing cut duck hat, Dense foliage under strong summer sun Dense leaves under the strong summer sun, gradient style, tide play blind box, clean background, Laugh and sing happily,natural lighting, Bright color,8K, Super Detail, 3D, Depth of Field, Pixar Trend, super realistic, light tracking, complex details, Art background, Super detail, solid color background, fine texture, OC renderer, Ultra HD, fine texture, front body, 3D rendering, 8K，--ar 3:4 --q 2 --iw 0.5

当我把参考图比重改为 2 时：图片链接.png 彩云译设计 is a wild camping girl, cute wind element elf girl, Yellow wavy hair, blue eyes,cartoon styling design, backpack holding camera, Wearing cut duck hat, Dense foliage under strong summer sun Dense leaves under the strong summer sun, gradient style, tide play blind box, clean background, Laugh and sing happily,natural lighting, Bright color,8K, Super Detail, 3D, Depth of Field, Pixar Trend, super realistic, light tracking, complex details, Art background, Super detail, solid color background, fine texture, OC renderer, Ultra HD, fine texture, front body, 3D rendering, 8K，--ar 3:4 --q 2 --iw 2

整体的效果会更接近参考图的效果。

2. 图片融合技巧

上传多种图片进行融合生成，有一个技巧就是一张图片最好只有一种特征，比如合并 2 张图，一张是有人物，另一张是只有背景，那么合并起来的效果会更精确。

3. 关键词权重

写普通关键词是用逗号分开，这个应该你都知道了，但其实还可以写多重关键词。它的意思是要 AI 不需要考虑单词的前后关系，而只把它们当成独立的单词，比如 hot dog 和 hot:: dog (到这里我付费的次数也快用完了，我就用官网上的案例给大家演示了)

hot dog

hot:: dog

多个单词甚至长句也可以这样用，比如 cup:: cake:: illustration

基于这个还有更高级的用法，给不同的单词赋予不同的权重 ，比如 hot::2 dog，可以看到 hot 这个词对结果的影响更大了。

有增加权重，也可以减弱权重，比如这个权重可以是负数，意思是减弱某种元素的比重

比如我生成了一张图上面有很多红色

我不希望它出现太多红色，就可以在关键词后面加上 red::-.5，这样大红色就少了很多。

4. 降低权重

除了用数值降低某个元素的权重，还可以直接用--no 这个参数让某个元素尽量弱化，比如我们 AI 生成图的时候，经常会出现手的问题，可以给参数 -- no hands，这样手出现问题的概率更低。--no hands 跟 hands: -0.5 是等价的。

5. 设置 v 版本

不是越高的版本就一定越好，其实每个不同模型的侧重点会有所不同，比如-- niji 就是专门针对动漫的模型，--v 5 生成的图对摄影类的质量很高。具体的详细内容，可以看看官网介绍 https://docs.midjourney.com/docs/model-versions

6. 设置图片比例

--ar 1：1 这样就设置了 1：1 的比例，你也可以改成其他支持的比例。

7. 还有一些不是很常用的设置

--creative 更适合做脑暴和创意设计，做出来的图脑洞更大，更有创意性

--chaos 100 或--c 100 指的是生成图的视觉风格，数值越大，这一组的风格差异就越大。取值范围在 0-100 之间，默认值是 0。

--stylize 1000 或--s 1000，数字越大，生成的图片就越有艺术感。取值范围不同版本也不同，v 5 版本的范围是 0-1000

最后 学习 AI 绘画和学习其他技能一样，也需要自己多练习，在练习的过程中掌握规律。有些知识单看教程觉得好像就是这么回事，但自己真正做的时候又会是另一番景象了。我自己为了写好这篇教程，已经把付费买的次数给用完了，但我觉得是值得的。

通过不断的研究，我对 AI 绘画的知识更熟悉了，最后能把自己研究的心得总结成经验与大家分享，我是很开心的，也希望我的教程对大家有帮助，如果有不明白的地方欢迎与我交流。

如果你有学到，记得分享到你的朋友圈哦~

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