一、前言

随着技术的不断迭代，AIGC 能力的可控性得到了进一步提升，可应用的场景也越来越多，在文本、图像、视频等多个领域都有了广泛应用。

用户已经可以用自然语言来与 AI 工具进行交互，革新传统办公方式，工作任务可以更具创造性，并且提高了生产效率。

二、AIGC 对设计的影响

如何更好的利用 AI 工具帮助我们提升设计效率与价值，从产品设计类需求、运营设计类需求、视频/动效类需求及用户研究类 5 类需求场景的出发，我认为流程可复用的 AI 才能真正来为现有工作流程提效赋能；

于是对现有工作场景进行梳理，结合不同 AI 工具的特点及各类需求的特性，来制定更有针对性的标准化 AIGC 工作流程。

通过 AIGC 工作流标准化的落地，逐渐覆盖更多高频、重复性的工作节点及应用场景来解放设计生产力，从而工作重心更多以创意、创造性任务为主。

1. 目前现阶段 AIGC 工具使用功能偏好：

创意发散：使用 AIGC 工具来快速生成参考，激发新灵感

快速设计：使用 AIGC 提升设计效率，如快速生成视觉元素、完整画面进行应用

定制效果：利用 AIGC 工具例如训练 lora 模型或 ControlNet 控制生成生成元素效果或形态，来实现相对定制化的视觉需求

2. AIGC 设计师的角色变化

根据个人特长和承接需求，部分设计师角色及能力维度也产生了变化，对于产品设计师来说可以利用 AIGC 工具加速设计流程的变革，重塑团队合作模式。

整合 UE、UI 设计师能力往 UX 全链路设计师方向转变。

运营视觉设计师利用 AIGC 来洞察设计趋势及用户的偏好，快速输出创意参考，更深入、精准洞悉业务需求同时，更深入理解商业目标，更多的参与到创意决策和场景故事塑造中去，从而往运营产品设计师方向转变。

3. 设计师所面临的挑战：

新事物的学习适应能力：设计师面临着学习新工具、新方式的学习压力，并同时还需探索如何将 AIGC 配合融入现有工作流之中

创意的差异化：如何在保持设计作品的个性、特点、差异化来尽量减少 AIGC 的特征

AIGC 输出稳定性：在使用 AIGC 工具时如何才能让输出物可控、稳定，得到设计师想要的效果

写在最后

AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。

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