AIGC在設(shè)計上的價值你知道多少？本文將重點分享SD模型訓(xùn)練如何為設(shè)計帶來效率提升和創(chuàng)造性，從AIGC設(shè)計價值、AI設(shè)計系統(tǒng)、設(shè)計流程優(yōu)化等方面進(jìn)行分析，一起來看看吧。

在上一期的文章中，我們探討了AIGC如何拉升設(shè)計生產(chǎn)力，并介紹了趕集設(shè)計AI資產(chǎn)庫的搭建、AI設(shè)計語言表達(dá)以及AI生產(chǎn)流程等內(nèi)容。在本期文章中，我們將繼續(xù)分享趕集在AIGC設(shè)計價值、AI設(shè)計系統(tǒng)、設(shè)計流程優(yōu)化等方面的學(xué)習(xí)沉淀，其中將重點介紹SD模型訓(xùn)練如何為設(shè)計帶來效率提升和創(chuàng)造性。

一、AIGC的設(shè)計價值

我們不斷研究和探索AIGC，主要是因為其所帶來的設(shè)計價值非常高。具體來說，AIGC的價值可以體現(xiàn)在以下4個方面：

1、提升設(shè)計效率：通過利用AI學(xué)習(xí)技術(shù)，從龐大的圖譜中自動提取設(shè)計元素，生成高質(zhì)量的設(shè)計方案，從而大大縮短設(shè)計周期。

2、擴展設(shè)計多樣性：通過算法生成多種設(shè)計方案，為設(shè)計師提供更多的選擇，有助于找到最佳方案。

3、優(yōu)化設(shè)計流程：自動完成一些繁瑣的設(shè)計任務(wù)，讓設(shè)計師專注于創(chuàng)意和細(xì)節(jié)。

4、創(chuàng)造新的設(shè)計模式：探索新的自動設(shè)計、協(xié)同設(shè)計模式。

二、AIGC設(shè)計系統(tǒng)

要發(fā)揮AIGC的優(yōu)勢，需要建立完善的AIGC設(shè)計系統(tǒng)。這個系統(tǒng)應(yīng)該包括以下三個主要方面：

1、AIGC設(shè)計資產(chǎn)庫

建立分類細(xì)致的AIGC素材庫，包括人物庫、道具庫、場景庫和IP庫等。這些素材庫需要不斷積累和更新，以提高素材的質(zhì)量和符合趕集設(shè)計語言的風(fēng)格。

2、AIGC技術(shù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)

建立自己的技術(shù)使用標(biāo)準(zhǔn)，讓任何能力的使用和推廣都能夠有章可循。這需要將各種能力融入到現(xiàn)有的流程中，提高效率和質(zhì)量。跑通每一個流程，從MJ工具的創(chuàng)意挖掘到SD工具的精準(zhǔn)控制畫面。整理歸納AI技術(shù)在視覺表現(xiàn)上的方法，同時也把近期的SD模型訓(xùn)練補充進(jìn)來，利用模型進(jìn)行視覺設(shè)計在創(chuàng)意和效率都有提升。

3、AI設(shè)計語言規(guī)范

在趕集原有的視覺語言規(guī)范基礎(chǔ)上，完成AI語言的設(shè)計規(guī)范，進(jìn)而確定模型訓(xùn)練的方向，模型訓(xùn)練圍繞語言的行、色、質(zhì)、動的維度進(jìn)行了4大模型的訓(xùn)練，即符號創(chuàng)意模型、人物模型、質(zhì)感模型、IP模型。

三、SD模型訓(xùn)練的未來趨勢

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，SD模型訓(xùn)練也將迎來更多的突破和創(chuàng)新。其中，LoRA是當(dāng)下模型可控化定制化的最優(yōu)解。通過訓(xùn)練比原來模型小很多的低秩矩陣來達(dá)到學(xué)習(xí)特定畫風(fēng)和人物的目的，然后再通過LoRA進(jìn)行推斷生成特定畫風(fēng)和人物的效果。

LoRA模型所需素材體量小、對于硬件設(shè)備要求較低、訓(xùn)練方法比較簡單、訓(xùn)練效果比較直接等。趕集設(shè)計圍繞設(shè)計語言的行、色、質(zhì)、動維度進(jìn)行更加深入的訓(xùn)練和研究，以實現(xiàn)更加精準(zhǔn)的控制畫面效果和生成更加高質(zhì)量的設(shè)計方案。

1、符號創(chuàng)意模型

通過Lora模型訓(xùn)練將超級符號與行業(yè)緊密結(jié)合，創(chuàng)造出更具有辨識度和視覺沖擊力的設(shè)計方案。這種模型的訓(xùn)練和應(yīng)用可以幫助設(shè)計師更快速地生成符合品牌需求的創(chuàng)意設(shè)計。

在沒有訓(xùn)練自己的場景符號模型前，我們是通過大模型結(jié)合SEG色彩分割方法，做到環(huán)境道具自由切換，從原來PS合成需要較高的設(shè)計經(jīng)驗和時間成本，現(xiàn)在看還是比較耗時耗力的，細(xì)節(jié)也取決于線稿的豐富度。

有了符號模型，不再需要草圖繪制或者PS合成初稿復(fù)雜前期工作，可直接通過模型文字描述就直出帶符號的創(chuàng)意場景畫面，畫面自然和諧，只需要更改場景描述即可調(diào)整細(xì)節(jié)，幫助運營活動快速生成帶符號的場景。

2、趕集質(zhì)感模型

利用Lora模型在質(zhì)感的豐富表現(xiàn)上做到完美呈現(xiàn)是未來模型訓(xùn)練的一個重要方向，通過建立質(zhì)感模型并應(yīng)用在設(shè)計中，可以提升設(shè)計的整體質(zhì)感，使整個設(shè)計方案更加精致和高品質(zhì)。

利用之前沉淀的AI質(zhì)感素材進(jìn)行訓(xùn)練集的準(zhǔn)備。

模型通過prompt直出帶場景和素材道具，保證質(zhì)感統(tǒng)一協(xié)調(diào)。

3、趕集人物模型

通過沉淀的一批AI人物素材，進(jìn)行SD人物模型訓(xùn)練，可以直接生成真實的不同職業(yè)任務(wù)形象，五官與服裝更加真實，可以自由定制動作服裝場景等。同時AI語言規(guī)范定義了人物動態(tài)，圍繞始終向上的價值觀，通過AI實現(xiàn)了理想效果，并沉淀了動作的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，AI素材也遵循設(shè)計語言中的色彩規(guī)范，保證與行業(yè)的聯(lián)系性。

SD人物骨骼標(biāo)準(zhǔn)動作的沉淀

訓(xùn)練集素材準(zhǔn)備?

通過訓(xùn)練出的人物模型還原真實人物的質(zhì)感

模型人物遵循行業(yè)規(guī)范

4、趕集驢IP模型

IP模型的應(yīng)用可以快速生成符合IP形象的設(shè)計方案，并且可以在不同的場景下靈活運用。這種模型的訓(xùn)練和應(yīng)用可以幫助設(shè)計師更快速地生成符合IP形象的創(chuàng)意設(shè)計，提高設(shè)計的多樣性和豐富性。

5、規(guī)范下的設(shè)計流程優(yōu)化

在應(yīng)用SD模型后，設(shè)計師可以將更多的時間和精力投入到創(chuàng)意設(shè)計和用戶體驗方面，而不需要過多地關(guān)注繁瑣的設(shè)計制作過程。較之前的設(shè)計流程提效30%左右，這樣可以大大提高設(shè)計效率和質(zhì)量，同時也可以幫助設(shè)計師更好地發(fā)揮自己的創(chuàng)造力和想象力。

四、未來展望

雖然人工智能技術(shù)的進(jìn)步令人矚目，但只要我們確定好設(shè)計方向和目標(biāo)，有計劃地學(xué)習(xí)和實踐，就能跟上AI的步伐。未來，AIGC將會越來越普及，成為設(shè)計師必備的技能之一。同時，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC設(shè)計系統(tǒng)將會更加智能、高效和易用。

未來的設(shè)計流程將更加簡潔和流暢，設(shè)計師只需要通過簡單的操作就可以實現(xiàn)設(shè)計目標(biāo)。通過建立完善的AIGC設(shè)計系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，以及不斷迭代訓(xùn)練模型，我們可以實現(xiàn)更加精準(zhǔn)、高效的設(shè)計目標(biāo)。展望未來，借助人工智能的強大功能，我們可以期待設(shè)計領(lǐng)域的進(jìn)一步創(chuàng)新和發(fā)展。