近半年來，AIGC 技術(shù)在各個領(lǐng)域都取得了重大突破，尤其是在設(shè)計領(lǐng)域，AI 繪畫技術(shù)的出現(xiàn)加速了設(shè)計行業(yè)的變革，為設(shè)計師帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

其中，Midjourney 和 Stable Diffusion 等 AI 繪圖工具快速崛起，成為備受設(shè)計師青睞的代表。這些工具利用深度學習技術(shù)，通過學習大量的藝術(shù)作品來生成圖像，具有操作簡單、生成速度快等特點，而智行營銷需求具有高頻率、快節(jié)奏等屬性，因此將 AI 繪畫應(yīng)用到設(shè)計流程中，有望提高設(shè)計師的生產(chǎn)力和效率。

更多AI應(yīng)用案例：

在此背景下，智行 ZXD 深入研究和探索了 AI 繪畫技術(shù)，并嘗試出以下可實施落地案例：

下面看看，實際落地效果吧～

本文將通過以上四個案例，詳細講解智行 ZXD 利用 AIGC 工具的落地思路及流程，全文大綱如下：

1. Midjourney 與 Stable Diffusion 區(qū)別
2. 工作流程變化
3. 案例一學生形象 2D 轉(zhuǎn) 3D
4. 案例二 Train star 海報線稿上色
5. 案例三 H5 活動頭圖 2D 轉(zhuǎn) 3D
6. 案例四節(jié)日海報設(shè)計
7. 寫在后面

一、Midjourney與 Stable Diffusion 區(qū)別

Midjourney 和 Stable Diffusion 是目前市面上最主流的兩款 AI 繪畫工具。不少設(shè)計師也在糾結(jié)哪一款更適合自己。通過以下維度的對比，我們可以更好地選擇適合自己的工具。

二、工作流程變化

以往未使用 Midjourney 與 Stable diffusion 的情況下，設(shè)計師通用設(shè)計工作流程如下:

當設(shè)計師使用 Midjourney 與 Stable Diffusion 時，根據(jù)需求類型不同有以下兩種工作流程：

流程一：首先設(shè)計師找參考構(gòu)思畫面，再通過 Midjourney 和 Stable diffusion 關(guān)鍵詞生成畫面，最后從中選合適圖片進行優(yōu)化調(diào)整，工作流程如下圖所示：

流程二：首先設(shè)計師找參考并繪制草圖，再通過 Stable Diffusion 基于草圖生成圖片，最后選擇合適圖片優(yōu)化調(diào)整，工作流程如下圖所示：

三、學生形象 2D 轉(zhuǎn) 3D

學生 3D 形象是專為智行學生群體而設(shè)計的獨特人物形象。以往，3D 形象需要設(shè)計師進行建模和渲染，這既耗費時間，又需要高水平的技術(shù)門檻。接下來，我們將探討如何通過 AIGC 生成 3D 形象。

第一步：繪制學生角色色稿

為了更好體現(xiàn)學生的青春活力，整體形象設(shè)定為：手拿書本、扎著雙馬尾、戴帽子，穿背帶褲...

Stable diffusion 人物色稿需注意：

1. 結(jié)構(gòu)清晰完整、線條流暢
2. 如有描邊，不能太粗，否則會當作結(jié)構(gòu)生成
3. 上色均勻，無需筆觸肌理感

第二步：選擇模型

大模型的選擇決定了生成的風格，再配合 lora 對服裝、五官、頭發(fā)等細節(jié)進行調(diào)節(jié)，這里模型選擇如下：

第三步：輸入關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞可以通過 Stable Diffusion Tag 反推功能來獲取，在此基礎(chǔ)上修改添加。

Prompt：best quality，soft smooth lighting, raking light, 1girl, solo, overalls, eyes, black hair, shirt, hat, twintails, shoes, watch, white shirt, white background, full body, simple background, wristwatch, short sleeves, looking at viewer, sneakers, holding book, orange footwear, short twintails, standing, pants, smile, hair ornament, blue overalls, bangs, orange headwear, surface scatters skin, 120mm lens, 3D,blender render

Negative prompt：badhandv4:1.3, ng_deepnegative_v1_75t:1.2, worst quality:1.25, low quality:1.25, lowres:1.1, monochrome:1.1, comic, sketch, blurry:1.05, detatched hand, multiple views, depth of field, bokeh

第四步：設(shè)置參數(shù)

采樣步數(shù)：20（采樣步數(shù)越高，生成時間越長）

采樣方式：DPM++ 2M Karras（在速度和質(zhì)量的平衡最好）

尺寸設(shè)置：1200x1800（需與草圖尺寸保持一致，尺寸越大電腦性能要求越高）

提示詞相關(guān)性：7（數(shù)值越高，生成圖像與提示詞的關(guān)聯(lián)度越高）

重繪幅度：0.7（重繪幅度越低，生成圖片與底圖越接近，反之自由發(fā)揮度越高）

第五步：設(shè)置 Controlnet

預處理器：invert（圖像有白色背景和黑色線條建議選擇 invert）

模型：control_v11p_sd15_lineart

預處理分辨率：1024（數(shù)值越高，生成圖片精度越高，電腦性能要求越高）

權(quán)重：1（權(quán)重越高，草圖對生成圖像的控制程度越高）

第六步：生成圖片

根據(jù)生成圖片反復調(diào)節(jié)關(guān)鍵詞、參數(shù)，多次生成。

第七步：Midjourney 優(yōu)化 3D 形象

Stable Diffusion 能精準的把 2D 形象轉(zhuǎn)換成 3D，但現(xiàn)階段整體 3D 立體感、皮膚質(zhì)感欠缺，繼續(xù)導入 Midjourney 優(yōu)化，整體思路如下：

Describle 圖生文：Stable Diffusion 生成的圖片通過 Describle 圖生文命令來獲取關(guān)鍵詞

墊圖：Stable Diffusion 生成的圖片再次上傳獲取圖片鏈接地址

關(guān)鍵詞優(yōu)化：基于 Describle 關(guān)鍵詞優(yōu)化調(diào)整

權(quán)重設(shè)置：設(shè)置--iw 2，生成圖片盡量接近墊圖

四、Train star 海報線稿上色

Train star 是火車票部門給予優(yōu)秀員工的榮譽稱號，旨在鼓勵每一季度為部門做出貢獻的員工。

第一步：繪制 Train star 草圖

設(shè)計創(chuàng)意：采用左右對稱布局，畫面中央火車飛速馳過，而員工手握獎杯，面露開心激動之情，為整個場景營造氛圍感。

Stable diffusion 草圖需注意：線條流暢、結(jié)構(gòu)清晰便于識別

第二步：選擇模型

選擇插畫風格模型：9527

第三步：輸入關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞通過 Stable Diffusion Tag 反推功能來獲得，在此基礎(chǔ)上進行修改添加

第四步：設(shè)置參數(shù)

采樣步數(shù)：20

采樣方式：DPM++ 2M Karras

尺寸：1280x720

提示詞相關(guān)性：14

第五步：設(shè)置 Controlnet

預處理器：invert（圖像有白色背景和黑色線條建議選擇 invert）

模型：control_v11p_sd15_lineart
權(quán)重：1.3

第六步：生成圖片

根據(jù)生成圖片，不斷調(diào)整關(guān)鍵詞和參數(shù)，多次嘗試挑選出符合預期的學生形象。

第七步：后期調(diào)整

我們將結(jié)合生成圖片的優(yōu)缺點進行合成，并對生成結(jié)果中不精準的部分進行調(diào)整，以達到更高的準確性和更好的視覺效果。

五、H5 活動頭圖 2D 轉(zhuǎn) 3D

特種兵出行挑戰(zhàn)賽是通過邀請好友組隊形式，最終依據(jù)排名來瓜分現(xiàn)金獎勵。

第一步：繪制 2D 草圖

設(shè)計創(chuàng)意：通過塑造背著書包，特種兵敬禮姿勢的出游形象，融合戶外景點，打造出一個充滿活力和挑戰(zhàn)的特種兵出游氛圍。

第二步：選擇模型

為了提高生成畫面的精度，我們選擇了不同的模型來分別生成背景和主體人物，以確保每個元素都能夠得到更加精準的呈現(xiàn)。

對于關(guān)鍵詞輸入、參數(shù)設(shè)置和生成圖片，已在案例一和案例二中進行了詳細說明，在此不再贅述。

第五步：設(shè)置 Controlnet

預處理器：LeReS 深度信息估算（LeRes depth estimation）

模型：05 深度-背景復雜-control_depth-fp16

畫面有縱深感、背景復雜，推薦使用 depth 模型

第七步：后期調(diào)整

我們將結(jié)合生成圖片的優(yōu)缺點進行合成，并對生成結(jié)果中不夠精準的部分進行調(diào)整，最后添加標題文字。

六、夏至節(jié)氣海報

以上三個案例均基于設(shè)計師的草圖生成，然而，對于那些更注重畫面整體氛圍，對元素、創(chuàng)意、位置和大小沒有過高要求的情況，我們可以嘗試使用 Midjourney 直接生成，以夏至節(jié)氣海報為例。

第一步：找參考構(gòu)思畫面

收集夏至相關(guān)參考如下：

第二步：關(guān)鍵詞生成畫面

通過 Midjourney 墊圖和關(guān)鍵詞描述來生成畫面：

第三步：后期優(yōu)化

后期 PS 調(diào)整色調(diào)，添加小智 IP，最終效果如下：

寫在最后

通過以上案例，我們可以看到，AI 繪畫在設(shè)計領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛，無論是 3D 形象、場景海報或 H5 活動頭圖，都可以在各個流程中找到 AI 繪畫的機會點。我們也將不斷研討并總結(jié)出結(jié)合 AIGC 工具的全新設(shè)計工作流程，以便更好地應(yīng)對快速迭代的 AIGC 生成工具。

未來，設(shè)計行業(yè)將進入人機協(xié)同時代，我們應(yīng)該保持終生學習的心態(tài)，時刻準備接受新事物的挑戰(zhàn)，才能在越來越激烈的競爭中脫穎而出。同時，我們也要明確，AI 繪畫工具并不是設(shè)計師的替代品，而是輔助工具。只有掌握了 AI 繪畫工具，才能更好地發(fā)揮自己的設(shè)計能力，創(chuàng)造出更加出色的作品。

歡迎關(guān)注作者微信公眾號：「智行ZXD設(shè)計中心」