人工智能赋能下的视觉传达设计创新路径探究

在数字技术呈指数级发展的新时代，计算机技术的持续迭代革新成为推动生产力进步的核心引擎。它不仅深刻重塑了人类的生活方式，还在各个行业催生出诸多新技术、新概念与新方法。于视觉传达设计学科领域，计算机技术的发展带来了前所未有的创作手段、新兴技术以及独特的艺术风格。其中，生成式人工智能技术（AIGC）脱颖而出，成为最具影响力的技术之一。AIGC 的出现，一方面极大地革新了视觉传达设计的运作模式，另一方面也引发了一系列亟待解决的问题。这些问题涉及技术应用、设计理念、行业规范等多个层面，成为当下视觉传达设计领域必须直面和深入研究的重要课题。深入探究 AIGC 在视觉传达设计中的应用，对于推动该领域的可持续创新发展具有重要的现实意义。

一、AIGC 对视觉传达设计领域的影响

随着我国经济与科技的飞速发展，人们的生活方式和需求发生深刻变化，审美标准也日益提高。在视觉传达设计领域，传统的纸质媒介乃至单一的电子媒介已难以满足人们多样化、个性化的审美需求。传统平面设计在表现形式和创意表达上逐渐显现出了一定的局限性，迫切需要新的技术和理念推动变革。AIGC 的出现为视觉传达设计的革新提供了新契机。AIGC强大的数据处理能力、智能生成能力与视觉传达设计的创意需求高度契合，二者的融合将为视觉传达设计带来新的发展方向和无限可能。

1.提高设计质量和效率

首先提高设计质量和效率，在传统视觉传达设计模式下，设计工作主要依赖人工完成，受限于设计技术和工具，对设计师的专业水平要求极高，设计过程往往难度大、耗时长，且设计师的创新思路难以充分实现。而 AIGC 的引入，为视觉传达设计带来了显著变化。在设计过程中，AIGC 能够智能化地识别设计中存在的问题，通过对大量数据的分析和比对，快速发现潜在缺陷，并提供优化建议，有效规避传统人工设计中常见的错误，从而提升设计质量。同时，AIGC 可以为设计师进行标准化、规范化的设计提出建议，设计师可依据流程高效推进设计工作，减少不必要的重复劳动，大幅提高整体设计效率，减轻工作压力，使设计师能够将更多精力投入到创意构思等设计的核心环节。

2.促进视觉传达设计的多样化发展

传统人工设计方式在融合多元的设计元素时往往面临很多的困难，创意表达容易受限，且人工操作难免出现失误。而 AIGC 技术凭借其强大的数据分析和处理能力，能够将各种不同风格、类型的设计元素巧妙融合，创造出丰富多样的视觉传达设计成果。它不仅可以整合现有的设计元素，还能通过学习和分析大量数据，创新出独特新颖的元素，为视觉传达设计注入新的活力。AIGC 助力视觉传达设计突破传统设计模式的束缚，拓展设计边界，使作品更加新颖多元，满足不同受众群体日益多样化的审美需求，推动视觉传达设计朝着多样化方向蓬勃发展。

3.转变视觉传达设计师的设计思维

AIGC 与视觉传达设计的深度融合，为设计师带来了全新的设计理念和方法，有效满足了当代设计师的创新设计需求，促使其设计思维发生深刻转变。在与 AIGC 协同工作的过程中，设计师不断接触和学习新的设计技术和理念，综合设计素养得到显著提升。通过运用 AIGC设计的方案和程序，设计师能够实现更优秀的设计效果，同时自身使用 AIGC 的能力也在实践中不断得到锻炼和提高。这种良性互动使设计师能够更好地顺应时代发展潮流，设计出更多符合现代审美标准、具有创新性和前瞻性的优秀作品。

二、AIGC 在视觉传达设计环节中的介入

在探究 AIGC 在视觉传达设计各环节的介入时，如何量化其在每个设计环节的参与程度是一个关键问题。目前，可尝试以时间占比、数据处理量、创意贡献度等多种维度为标准，综合评估 AIGC 在各环节中的实际作用，从而更清晰地了解其对设计流程的影响。

1. 市场调查

在设计初始阶段，市场调查是非常重要的环节，通过收集和分析相关信息资料，为设计提供依据和创意灵感。在这一环节，AIGC 工具和软件发挥着如下作用：设计师可使用 ChatGPT、perplexity、linkfox、socratic by google、Shulex、文心一言、秘塔等 AIGC 工具，通过文字等指令式输入的方式，利用平台的数据库快速获取大量市场信息。与传统耗时数天乃至数月的调研方式相比，AIGC 能够将调研时间大幅缩短至数分钟到一小时，显著降低了设计的时间、人力和财力成本。例如，Shulex 能够在 Amazon、Shopify 等电商平台快速搜索相同品类产品，并一键分析商品的优缺点以及用户购买动机；ChatGPT 则可对导入的竞品数据进行深入分析，包括卖点提炼、销量统计、用户满意度评估等，还能自动生成专业的调查问卷。即便 AIGC 无法完全替代传统市场调研，也可在信息收集、数据分析等关键环节提供高效辅助，提升调研效率和准确性。

2. 设计构思

设计构思是创意萌发的关键阶段，设计师需明确设计目的，对收集的资料进行整理归纳，并在此基础上展开全局构思。Midjourney、Stable Diffusion 等 AIGC 工具能够根据设计师输入的产品卖点、设计风格等要求，快速生成概念图。这些概念图以直观的视觉形式呈现设计创意，有助于设计师与客户进行高效沟通，使客户更清晰地理解设计思路，提出反馈意见，从而确保设计方向的准确性，提高设计方案的通过率。

3. 草稿阶段

而草稿阶段是将抽象思维转化为具体设计雏形的过程。以实际项目为例，在这一阶段，设计师可借助 Midjourney 中niji 机器人的 expressive 模式，生成基于概念图的线稿。通过不断调整参数和重复生成，逐步优化线稿细节，提高其精确度。这些高质量的线稿不仅为后续设计深化提供了良好基础，还能在与客户沟通时更直观地展示设计进展，便于客户提出修改建议，进一步完善设计方案。

4. 深化阶段

在深化阶段，设计师需从草稿中挑选出满意的方案，运用计算机软件进行细致的深化和检验工作。重点检验设计立意是否准确传达、设计作品是否具有高识别性、图形是否简洁美观且蕴含特定含义、图形之间是否存在巧妙的关联等。这一过程需要设计师凭借专业知识和经验，通过 AIGC 平台的数据库，对设计方案进行全面审视和优化，确保设计作品在满足功能需求的同时，也具备较高的艺术价值和审美水平。

5. 色彩应用

色彩的应用在视觉传达设计中具有重要的情感表达和信息传递功能。不同色彩蕴含着丰富的内涵和情感；而在色彩应用环节，设计师需要精心调配色彩的纯度、色度，合理运用冷暖色调，以契合客户需求、主题调性和设计风格。HUEMINT、COLOR SUPPLY 等 AIGC 工具能够为设计师提供良好的配色辅助。HUEMINT 通过人工智能学习，可为品牌和图形设计生成专业的配色方案，并提供样机展示，方便设计师直观感受配色效果，还可通过功能栏进行灵活调整；COLOR SUPPLY 则提供多种选色方式，如对比色、互补色等，并以插画形式展示色彩搭配效果，帮助设计师快速找到合适的色彩组合，提高配色效率和质量。

6. 调整修改

在原型设计完成后，进入调整修改阶段，该阶段主要涉及界面设计、交互设计、用户体验优化等细节设计工作。设计师需对设计作品的造型、色彩（色相、纯度、对比度等）以及适应性等方面进行全面调整。AIGC 在这一阶段同样发挥着重要作用，例如，Midjourney 的remix mode 功能可对设计作品进行局部或整体微调，无论是线稿还是上色作品，都能实现精准优化；Stable Diffusion 的 controlnet 功能插件则可将 2D 作品转换为 3D 作品，拓展设计表现形式，提升设计作品的立体感和视觉冲击力，使设计更加符合用户需求和市场审美趋势。

三、AIGC 在视觉传达设计中的创新应用

随着 AIGC 技术的不断发展和优化，其在平面设计领域的应用将更加深入和广泛，贯穿从概念创意到最终效果实现的各个环节，为设计师提供全方位、强有力的支持。借助先进的算法和丰富的数据资源，AIGC 生成的设计作品将更加细腻、精准，能够更好地契合人类审美标准。同时，AIGC 还具备自动调整设计细节的能力，可根据不同的文化背景和市场需求，快速生成个性化的设计方案，显著提升设计的适应性和灵活性。

以 Midjourney 为例，它在视觉传达设计中展现出强大的应用潜力。在设计构思阶段，设计师只需输入相关关键词和设计要求，Midjourney 就能基于其庞大的训练数据和先进算法，快速生成富有创意的概念图。这些概念图可以直观地呈现设计思路，帮助设计师与客户进行高效沟通，准确把握客户需求，避免因理解偏差导致的设计反复。在草稿阶段，利用 Midjourney 的特定功能，如niji 机器人的 expressive 模式，能够生成高质量的线稿，设计师通过不断调整参数和生成次数，可以提高线稿的精确度，为后续设计工作奠定坚实基础。在设计的调整修改阶段，Midjourney 的 remix mode 功能可实现对设计作品的局部或整体微调，无论是线稿还是上色作品，都能轻松进行优化，使设计更加完美。此外，Stable Diffusion 的 controlnet功能插件在将 2D 作品转换为 3D 作品方面表现出色，为设计师拓展了设计表现形式，丰富了视觉传达设计的创作手段。

结语

综上所述，本次研究围绕生成式人工智能（AIGC）与视觉传达设计的融合与发展展开探讨，希望能一定程度上揭示 AIGC 在提升设计效率、拓展设计边界及革新设计思维等方面的重要价值。从市场调研阶段的高效数据处理，到设计构思、草稿绘制、色彩应用等环节的智能化辅助，AIGC 已经可以深度渗透至设计全流程，推动视觉传达设计从传统人工主导模式向人机协同创新模式转型。然而，技术赋能的同时也需正视潜在挑战，如设计伦理规范的建立、设计师角色的重新定位，以及跨学科知识整合的需求与分歧等。而在不远的未来，随着 AIGC 技术的持续迭代，一方面我们能更好的运用 AIGC 技术在视觉传达设计领域寻求更优质的发展和创新，另一方面我们也需在技术应用与人文思考之间寻求平衡，探索更具包容性与前瞻性的发展路径，为行业可持续发展注入持久动力。

参考文献

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