我們都希望自己的產品能吸引用戶一直使用下去，達到類似“上癮”的效果。本文作者就分享了一種模塊化工作流的方法，分享給大家。

艾瑞咨詢《2022 年中國影像數(shù)字化行業(yè)研究報告》顯示，2022年中國影像數(shù)字化市場空間為125億元，其中醫(yī)美美妝和內容設計在數(shù)字化市場空間的占比約為50億元。 C 端應用繁榮，B 端應用尚處于探索期，預計 2025 年市場規(guī)模達 160 億元。

在商業(yè)攝影場景下，數(shù)字化產品比如像素蛋糕能夠幫B端用戶進行智能處理，提升出圖效率和質量。影像產品的價值圍繞這三個方面：效率提高、創(chuàng)意迸發(fā)、數(shù)據(jù)賦能。

一、影像圖片編輯產品有哪些優(yōu)化方向？

影像處理類應用「導入到編輯流程」流程遇到的問題

• 選片過程可能會因為攝影師或客戶的主觀偏好而變得復雜和耗時。
• 修圖工作繁瑣（比如坐在凳子上的腿識別不精準，需要手動進行拉伸背景和腿?；蛘呤潜尘坝熊囉腥说恼掌M行區(qū)穿幫?；蛘呦胍サ舨糠秩宋铮?，特別是對于大量照片的處理。
• 多任務并行時工作流程重復

二、什么人？在什么場景？做什么事？

1. 用戶操作流程

用戶的后期流程往往是先快速篩選照片，再通過電腦修圖工具進行基礎調色和修圖處理。不同場景下（如旅拍、婚禮、會議等），用戶對快速交付的需求較大，因此他們常常希望在像素蛋糕批量編輯縮短修圖時間，并提升工作效率。

以下是用戶旅程地圖，切入點是圖片導入到編輯這個流程。

2. 相近領域同類型的產品「文件管理頁」痛點

• Capture One：功能過多的問題，往往讓攝影師在篩圖時面臨一定的學習成本。
• Lightroom：瀏覽體驗順暢，但在瀏覽大量圖片時效率低，用戶體驗不佳。
• Aftershoot：效率提高同時容易誤刪攝影師“設計”的圖片，篩選標準過于機械化，缺乏對審美和設計意圖的理解。

三、為什么會存在差異？

核心定位不同

像素蛋糕：

• 定位：用戶群體傾向于那些對圖像處理需求量大且需要快速出圖的攝影師，如活動、婚禮、旅拍等。這類用戶主要需求是效率和便捷性，希望快速處理大量圖片，且不需要花費太多時間學習或調整復雜的設置。
• 影響：自定義程度有限，處理復雜場景的能力不足。

Capture One：

• 定位：專為專業(yè)攝影師設計，強調高精度的色彩控制、文件管理和后期處理功能。
• 影響：具有豐富的功能和深度控制選項，但同時也增加了界面的復雜性和學習曲線。它服務的是那些需要更復雜編輯流程的攝影師，他們愿意為更精細的圖像控制功能付出時間和精力。

Lightroom：

• 定位：面向更廣泛的用戶群體，包括業(yè)余攝影師和專業(yè)攝影師，主打輕量化的編輯工具。
• 影響：用戶體驗更為順暢，它更關注效率和易用性，而不是復雜的后期處理功能。

Aftershoot：

• 定位：專注于AI自動篩圖，以解決攝影師需要手動篩選大量圖像的痛點，尤其是在拍攝婚禮、活動等場景。
• 影響：最大化AI的自動化篩選能力，減少了用戶的手動控制，導致其可能在理解圖片設計意圖方面不夠靈活，容易產生誤刪問題。

四、服務于產品定位目標下，如何優(yōu)化？

1. 行業(yè)趨勢

隨著 AI 技術的迅速發(fā)展，影像處理工具正在進入一個全新的時代。

Adobe 作為該領域的領先者，已經(jīng)通過集成生成式 AI 大幅提升了 Photoshop、Lightroom 等產品的使用效率和市場覆蓋。根據(jù) Adobe 2024 財年第二季度財報，數(shù)字媒體業(yè)務收入達到了 39.08 億美元，同比增長 11.3%。

AI 功能，如 Firefly 的引入，顯著降低了軟件使用門檻，根據(jù)Everypixel Journal統(tǒng)計，上線六周內生成超過 1 億圖片，充分證明了 AI 技術對創(chuàng)意工具市場的深遠影響。

2. 差異點

填補了中端市場的空白：

• 相比LR和C1等專業(yè)工具，像素蛋糕在功能覆蓋范圍上較為有限。但是像素蛋糕定位于智能化、低門檻、高效率的批量處理工具，它的出現(xiàn)填補了當前市場上中端用戶的需求空白，是特別突出的創(chuàng)新點作為區(qū)分。
• Ps、LR/C1已被廣泛認可為專業(yè)攝影和設計領域的標桿，Ps功能融入蛋糕這一策略是否足夠帶來規(guī)模的用戶習慣遷移還是一個問號。用戶價值=新體驗-舊體驗-切換成本

3. 優(yōu)化方向

效率提高+數(shù)據(jù)賦能，避免無謂的反復操作

通過AI技術，幫助用戶自動篩選出最符合需求的照片，提升工作流的效率。例如，在用戶上傳大量照片后，系統(tǒng)可以自動根據(jù)常見美學標準進行初篩，推薦最優(yōu)照片?；蝾愃艫ftershoot的個性化學習功能，逐漸了解用戶的修圖風格，從而提供更精準的AI修圖建議。

4. 解決方案

引入LoRA可以根據(jù)攝影師的美學偏好篩選出符合“設計意圖”的圖片，減少誤刪風險。

LoRA概念： 是一種微調技術，能夠在不大幅修改原始模型的情況下通過少量數(shù)據(jù)進行微調，訓練效率高。這對攝影師審美的定制化要求非常適用。

5. 需求概述

商業(yè)價值畫布：

6. 發(fā)散性思維

提出疑問：是否可以做可拖拽模塊的圖像編輯工作流？

技術架構：

• 模塊化設計：每個圖像編輯功能（調色、瘦臉和祛痘等）可以被抽象成一個獨立的“模塊”。這些模塊可以作為可拖拽的節(jié)點，用戶可以通過拖拽連接這些節(jié)點，構建出自己的工作流。
• 節(jié)點間的輸入輸出邏輯：每個模塊的輸出（如調色后的圖像數(shù)據(jù)）可以作為下一個模塊的輸入。實現(xiàn)這些模塊之間的串聯(lián)，需要處理圖像數(shù)據(jù)流的傳遞。類似于AI模型中的“管道”設計，圖像編輯模塊也可以通過數(shù)據(jù)流的方式互相傳遞處理結果。
• 并行處理與回溯：通過設計支持并行的工作流，用戶可以在不影響其他模塊的情況下調整某一模塊的參數(shù)。例如，用戶可以同時對不同模塊（如調色和人像精修）進行獨立的調整，而不必回到原始步驟重新處理。
• 可視化界面設計：類似ComfyUI的界面，圖像處理工作流中的每個節(jié)點都可以通過可視化界面展示。通過拖拽節(jié)點，用戶能直觀地看到圖像處理的流程和結果。
• 模塊化擴展：可以為不同類型的圖像處理（調色、人像編輯、細節(jié)編輯）設計特定的模塊，這些模塊可以根據(jù)用戶需求動態(tài)擴展。用戶可以下載或安裝新的模塊，豐富他們的工作流。

實現(xiàn)難點：

• 實時處理和反饋：用戶拖拽模塊后，系統(tǒng)需要實時提供編輯結果，特別是對高分辨率圖像進行處理時，如何保證實時性和流暢性是一個技術挑戰(zhàn)。
• 復雜邏輯處理：在不同模塊的串聯(lián)中，需要考慮某些模塊只能在特定條件下生效。例如，祛痘和微笑調整不能直接作用于背景層，需要確保邏輯順序和作用對象的正確性。