AI生成內(nèi)容技術(shù)在設計專業(yè)中的應用

楊曦

2022年9月，中國信息通信研究院和京東探索研究院共同發(fā)布了《人工智能生成內(nèi)容（AIGC）白皮書》，將AIGC定義為“既是從內(nèi)容生產(chǎn)者視角進行分類的一類內(nèi)容，又是一種內(nèi)容生產(chǎn)方式，還是用于內(nèi)容自動化生成的一類技術(shù)集合”。該定義認為AIGC兼具內(nèi)容特征和技術(shù)特征，總體上可以將AIGC概括為伴隨著網(wǎng)絡形態(tài)演化和人工智能技術(shù)變革產(chǎn)生的一種新生成式網(wǎng)絡信息內(nèi)容。AIGC作為繼專業(yè)生成內(nèi)容（PGC）和用戶生成內(nèi)容（UGC）之后的新內(nèi)容生產(chǎn)引擎，能通過內(nèi)容自動化編纂、智能化潤色加工、多模態(tài)轉(zhuǎn)換和創(chuàng)造性生成等方式直接改變出版的內(nèi)容生產(chǎn)范式和內(nèi)容供給模式。

2022年8月，AI繪畫成為輿論焦點。利用AI繪圖軟件輸入關(guān)鍵詞，就可得到精美的畫作，只需幾秒就能創(chuàng)作出高水平的繪畫作品。之后創(chuàng)作者們開始嘗試用AIGC輔助設計，極大地縮減了創(chuàng)作所需的時間成本，降低了創(chuàng)作門檻。在設計領(lǐng)域使用AIGC主要是指基于機器學習算法的圖像生成模型，該模型能根據(jù)輸入的原始素材自動創(chuàng)意性地生成符合設計要求的圖像。相比傳統(tǒng)的設計工具，AIGC可以從大量數(shù)據(jù)集中學習到更多圖像特征，使設計師能更快速地獲得創(chuàng)意，并對圖像進行自動化調(diào)整和優(yōu)化。由此可見，利用AIGC高效率的生產(chǎn)工具開展設計工作將成為一個趨勢。

視覺傳達設計

2022年8月中旬，美國游戲設計師杰森·艾倫（Jason Allen）使用AI繪圖工具Midjourney生成了一幅數(shù)字繪畫作品《太空歌劇院》，這件既充滿古典趣味又夢幻感十足的作品在科羅拉多的一次美術(shù)競賽中獲得了一等獎。后來，AI創(chuàng)作的作品不斷出新，操作者只需要按照個人的想象和需求輸入相應的關(guān)鍵詞，比如畫面內(nèi)容、繪畫風格、顏色搭配等，人工智能程序就會自動借助算法生成相應的圖像。

2023年2月，AI團隊Sagans為美國著名搖滾樂隊林肯公園制作了AI MV，團隊使用Kaiber.ai制作了歌曲《迷失》的視頻剪輯動畫。林肯公園的這首《迷失》仍然是傳統(tǒng)動畫片段+現(xiàn)場視頻片段的統(tǒng)一風格化再渲染，視頻的具體內(nèi)容仍然需要用戶提供，Kaiber.ai則負責風格化遷移。雖然Kaiber.ai還不能“無中生有”，但它至少能完成從圖像到視頻的自動處理。AI被訓練用于《迷失》所創(chuàng)建的原始動漫藝術(shù)并被應用到真實的林肯公園鏡頭中，使樂隊成員看起來如同動漫角色。

無獨有偶，某平臺最先接觸AI繪畫的博主，帶領(lǐng)團隊利用midjourney、stable diffusion等為飛書創(chuàng)作了一條短片《探》（圖1），這條45秒的廣告片除了字幕，全部場景素材均由AI生成。按照傳統(tǒng)流程完成這樣一支廣告需要一個半月到兩個月，而有了AI，從創(chuàng)意構(gòu)思到成品產(chǎn)出僅耗時11個小時。

在央視網(wǎng)也能看見國內(nèi)的生成式人工智能Tiamat的身影，在網(wǎng)站的夢畫AI專欄，我們能看見用AI生成的二十四節(jié)氣插畫（圖2）、各種主題創(chuàng)意作品等。創(chuàng)作者們將AI作為一種工具、協(xié)作者或靈感來源，創(chuàng)造出各種超乎想象的創(chuàng)意成果。

環(huán)境藝術(shù)設計

2023年的阿那亞戲劇節(jié)以“海市蜃樓”為主題延續(xù)戲劇房子的獨特藝術(shù)場域。生成式人工智能平臺Tiamat為本屆戲劇房子單元帶來了虛擬藝術(shù)的創(chuàng)意靈感，生成了三座AI戲劇房子。Tiamat自研的跨模態(tài)生成模型MorpherVLM為戲劇房子的設計提供了優(yōu)質(zhì)AI圖像生成創(chuàng)意服務，其中一座AI設計的房子會被落地建造。

再比如，某社交平臺有人上傳了用midjourney生成的家具效果圖，因為這些效果圖創(chuàng)意十足，所以也能受到家具廠商的青睞。商家會與設計者聯(lián)系進行后續(xù)溝通，以期生成制作圖紙。

動漫設計

各個大廠也分享了將midjourney和ChatGpt整合進工作流的實戰(zhàn)案例，包括游戲道具、人物原畫、場景分鏡、虛擬人物等。

人工智能技術(shù)在動畫制作領(lǐng)域已經(jīng)開始商業(yè)化。2023年1月31日，Netflix宣布其與小冰公司日本分部（rinna）、WIT STUDIO共同創(chuàng)作的首支AIGC動畫短片《犬與少年》（圖3）背景均由AI生成：先繪制Layout，再由AI生成圖像，最后經(jīng)人為手動調(diào)整成畫面。這是Netflix動畫創(chuàng)作者計劃的第一個作品，通過人工智能技術(shù)繪制完整的動畫場景，為動畫制作揭開新的序幕。

新媒體設計

央視兔年春晚“山海萌獸”IP設計師SixOne是早期使用AIGC的設計者。設計者會用AI設計出大量意向圖給導演組，讓他們選出理想的方案，然后根據(jù)方案中的方向創(chuàng)作，既提高了效率，也減少了返稿次數(shù)，可以說，在很大程度上減少了前期工作，讓設計師可以把更多精力放在后期的效果制作上。

在直播大火的當下，AI生成式數(shù)字人工具D-I運用了深度學習面部動畫技術(shù)、GPT-3文本生成和Stable Diffusion文本到圖像功能，1分鐘就可以搞定口播視頻，免費定制品牌專屬數(shù)字人，不用真人出鏡也能生產(chǎn)短視頻內(nèi)容。

2023年3月，歌手陳珊發(fā)布的新歌《教我如何做你的愛人》（圖4）是自己的AI模型演唱的。在這首歌的AI vocal中，每一個音、每一個呼吸，包括所有和聲都是AI演唱的，甚至連單曲封面也由AI生成。在其專輯《Juvenile A》中有一部與Deepfak相關(guān)的短片，《調(diào)教Ｘ教條》演唱會曾經(jīng)運用Midjourne制作視頻內(nèi)容，也和數(shù)字藝術(shù)家合作過作品《證件照》。

AIGC是一種人工智能時代的新興高科技，相比傳統(tǒng)設計方法，AIGC具有以下幾個優(yōu)勢。

第一，AIGC具有更高的創(chuàng)造性。在AIGC技術(shù)的支持下，機器建立在大量數(shù)據(jù)分析和學習的基礎(chǔ)上，之所以能創(chuàng)造出具有驚人創(chuàng)意的設計作品，是因為它具備更深入的數(shù)據(jù)分析和學習能力。

第二，AIGC的設計效率更高。在設計領(lǐng)域，尤其是在平面設計領(lǐng)域，耗費大量時間和精力完成一個設計任務非常常見。在AIGC技術(shù)的支持下，設計師可以使用有大量學習和分析經(jīng)驗的機器完成大部分設計工作，只需要進行一些重要部分的調(diào)整和優(yōu)化就能完成一個合適的設計。

第三，AIGC可以促進設計的可持續(xù)性發(fā)展。在傳統(tǒng)設計過程中，設計者通常根據(jù)人的經(jīng)驗或規(guī)則進行設計。由于人類的主觀因素和能力的限制，傳統(tǒng)設計可能存在不周全或者局限性的問題。在AIGC技術(shù)的支持下，機器可以代替設計者進行數(shù)據(jù)分析和學習，設計出的作品更符合人的需求，并且滿足人類社會對可持續(xù)發(fā)展的需求。

總之，AIGC的優(yōu)勢顯而易見，尤其是在如今人類社會高度發(fā)展的信息時代，AIGC的優(yōu)越性更加明顯。

AI生成技術(shù)入門容易、操作簡單、內(nèi)容生成迅速。這種高效的生成方式源自AIGC，而AIGC是一種人工智能生成技術(shù)的新型內(nèi)容建構(gòu)方式，根據(jù)用戶所需，利用已有數(shù)據(jù)庫并探索規(guī)律，通過一定的深化能力自動生成用戶所需的相關(guān)內(nèi)容。以往掌握純熟的技法達到自由創(chuàng)作的境界至少需要十年工夫?，F(xiàn)在，AIGC通過對大量作品的模式分析與學習，攻破了技術(shù)和技法這個艱難的中間環(huán)節(jié)，每個人都有表達自己的想象、情感、思想的能力。設計者可以借助AI生成與自己思想相契合的作品。

AIGC作為一種新興技術(shù)雖然已經(jīng)取得了很大的成功和進展，但是依然存在許多不足之處。首先，AIGC現(xiàn)階段的生成內(nèi)容適配性受到了限制，其生成的內(nèi)容往往不能完全符合設計者的構(gòu)想，無法完全滿足設計師的高質(zhì)量設計需求。其次，AIGC面臨巨大的數(shù)據(jù)量和運算壓力，對硬件和網(wǎng)絡的要求較高，并且需要更加穩(wěn)定和強大的算法支持其運作。最后，AIGC在設計某些特定風格的作品時，往往需要大量數(shù)據(jù)和樣本作為訓練素材，這需要大量的時間和資源，許多設計師可能無法承受這樣的成本壓力。由于AIGC還處于發(fā)展初期，其應用場景和技術(shù)還有待深入研究和探索。

人們最關(guān)心的問題是設計師是否將從藝術(shù)創(chuàng)作的中心位置退出。在傳統(tǒng)的設計創(chuàng)作過程中，設計師主導著作品從構(gòu)思到創(chuàng)作完成的全過程。作品藝術(shù)效果由設計師絕對控制，因此，作品是設計師個性、氣質(zhì)、才華的全面體現(xiàn)。但在AI生成創(chuàng)作中，操作門檻低導致人人都能成為設計師，大量相似的創(chuàng)作內(nèi)容充斥各種平臺。AI生成技術(shù)直接利用了全人類的經(jīng)驗與技巧，使創(chuàng)作者的價值變得不再突出，人們開始擔心一直使用前人的經(jīng)驗和技巧是否會阻擋設計者對創(chuàng)新的追求。

然而，AIGC的不足也正是其未來發(fā)展的契機。為了彌補AIGC的不足之處，研究人員正在進行大量的探索和實驗，不斷優(yōu)化AIGC的算法和應用場景，使其能更好地滿足設計師的需求。同時，創(chuàng)作者也在探尋如何使用這項技術(shù)，表達出每個設計師的獨特審美，從而呈現(xiàn)出獨特而藝術(shù)化的風格。

首先，AIGC是一種全新的設計方式，與傳統(tǒng)設計相比，有著很大的不同之處。傳統(tǒng)設計通常是一個團隊全面參與的過程，包括創(chuàng)意、設計和制作等環(huán)節(jié)。AIGC可以單獨完成設計過程。因此，設計師的知識面要更寬，例如生成一個產(chǎn)品設計的效果圖時，需要從品類主題、包裝材質(zhì)、包裝造型、參考品牌、藝術(shù)流派風格等進行描述，為了畫面好看，還需要建模渲染以及攝影專業(yè)的知識，描述出渲染場景、畫面氛圍、鏡頭景別等相關(guān)詞匯，從而得到更好的效果圖。

其次，AIGC更加注重機器的處理能力，遵循一定的算法原理。由于其信息輸入是基于大量數(shù)據(jù)分析的，一旦接收的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，AIGC輸出的結(jié)果必然存在差異或者錯誤數(shù)據(jù)，即便是相對迅速的數(shù)據(jù)修復也需要持續(xù)耗費時間。因此，設計師要經(jīng)過練習理解，訓練AIGC準確地生成想要的畫面。

再次，AIGC生成的畫面可控性不強。AIGC創(chuàng)作是根據(jù)已有素材進行拼接，得到的畫面難免出乎意料，使用者難以創(chuàng)作出所需畫面，難以生成持續(xù)的系列作品，這就要求創(chuàng)作者進行內(nèi)容提煉、多次上傳圖片等穩(wěn)定輸出畫面的內(nèi)容。因此，設計師需要具備訓練AIGC穩(wěn)定作畫的能力。目前，設計師還需具備優(yōu)化畫面的能力，能使用其他計算機軟件對AIGC創(chuàng)作的畫面進行修改和完善。

最后，AIGC產(chǎn)出的作品無法凝聚人類的情感因素，因此可能會顯得更加機械和冷漠，無法呈現(xiàn)出獨特而藝術(shù)化的風格。如何使用AIGC技術(shù)表達自己的特點與情感也是后續(xù)設計師要培養(yǎng)的能力。

AIGC作為輔助應用是未來設計領(lǐng)域的一個重要發(fā)展方向。當前，雖然AIGC在設計領(lǐng)域的應用還處于初級階段，但是隨著技術(shù)的不斷進步和應用場景的不斷增加，AIGC在設計中的應用前景非常廣闊。

首先，AIGC在設計中的應用可以幫助設計師快速完成一些重復性、煩瑣的設計工作。AIGC的自動化功能可以大幅度提高設計效率、節(jié)省時間成本。

其次，AIGC在設計中的應用可以幫助設計師進行創(chuàng)新和尋找靈感。通過預測和分析用戶需求和喜好，AIGC可以為設計師提供創(chuàng)意和靈感，啟發(fā)其進行有效的設計，從而達到最好的設計效果。

最后，AIGC在設計中的應用還可以幫助設計師進行多維度的數(shù)據(jù)分析和設計決策，例如色彩、構(gòu)圖、尺寸等。AIGC可以根據(jù)大量設計數(shù)據(jù)進行分析和處理，提供科學的決策支持，從而提高設計質(zhì)量，獲得商業(yè)效益。

總而言之，未來平面設計的趨勢是“AIGC+設計師”，人機合作模式將成為主流的設計模式。AIGC的出現(xiàn)不僅可以大幅度提高設計效率和設計質(zhì)量，還可以為設計師提供更多的創(chuàng)意和靈感，真正實現(xiàn)設計價值的最大化。

AIGC的應用為設計提供了一種全新的創(chuàng)作手段，它雖然不能代替人類設計師的創(chuàng)造力與想象力，但是可以幫助設計師更好地應對某些重復以及較為機械的設計任務，讓設計師有更多的時間和精力探索更具創(chuàng)造性的設計方案。AIGC技術(shù)有望在輔助設計決策、設計師與用戶交流等方面發(fā)揮積極作用，提高設計效率和用戶滿意度。

需要注意的是，目前AIGC技術(shù)在設計領(lǐng)域的應用還存在一定的局限性，例如對具有創(chuàng)造性的設計任務，設計師的個人經(jīng)驗和創(chuàng)造力仍然是不可替代的。因此，AIGC技術(shù)與人類設計師之間的合作模式會成為一個重要研究方向。

AIGC技術(shù)作為一種新型應用技術(shù)具有巨大的應用前景，尤其是在設計領(lǐng)域。一方面，AIGC技術(shù)可以幫設計師快速生成各種類型的設計圖案，減少人力成本，提高效率；另一方面，AIGC技術(shù)可以為設計師提供更加多樣化、細致化的設計方案，使設計師有更多的選擇空間。由此可見，AIGC技術(shù)在設計領(lǐng)域能發(fā)揮重要作用。