AIGC（AIgeneratedcontent），人工智能生成内容，指利用人工智能技术来生成内容,其中包括文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等,被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。
随着互联网行业发展和技术的进步，设计师也有越来越丰富的手段来应对多种类型的产品需求；比如说3D渲染、各种自定义的插件已经成为设计师的工作日常，在不断的提高大家的工作效率；包括最近火热的AI绘图，也时常出现在设计师的讨论话题当中；
目前市面上，AI绘图在商业设计领域，目前还鲜有人尝试。我们团队通过网上大量的资料和学习，针对AI的先有几个工具进行了研究和试验，看看高阶的AI模型能否满足我们的诉求。
由于市面上存在大量的AI绘画工具，每个工具擅长的画风也各有所长；例如MidJourney；画面注重细节的构建和表达；
StableDiffusion，画风更偏写实；
DiscoDiffusion；笔触较明显，适合油画风格；
包括每一类型里不同的模型也会有不同的效果，例如基于Stable-Diffusion开发的NovelAIDiffusionModels，风格更偏二次元；
基于AI绘图具有【低成本、批量输出】的特征，而商业化运营需求也带有【日常、高频】的属性，例如日常大促、节日促销活动的H5页面、电商banner等；所以我们想将AI绘图应用在商业化设计流程之中。尝试打破效率边界，利用低投入高产出的方式为团队提效。
在进行具体的AI绘图实验之前，我们先把商业化运营设计需求分类，以活动类型、周期、对应设计复杂程度，可将其分为为S、A、B三个级别。其中S级别以专题大促为主，页面以为banner和H5为代表；A级别以平台活动为主，同样是banner和H5需求并存；B级别为日常促销，以banner需求居多；
面对常规运营banner需求，之前团队合作流程是由产品、运营同学按固定周期提需求到设计部门，按需求排期，定量投入设计人力逐步交付。
既然工作流程上已是最短路径，那么我们尝试把目光聚焦在需求本质上，将banner的结构拆散，可以发现绝大部分的banner都由这五类元素构成；那么是否能够利用现有成熟的AI类技术平台，直接生成商业运营设计banner成品（或半成品）呢？我们接下来就尝试一下。
我们首先横向对比了国内外智能出图平台的各项能力，以关键功能类型作为衡量指标，得到了一张能力图表；
那么横向来看，各平台的能力可以划分为两大类模版绘制、AI绘制结合模版设计；
第一类在线模版绘制；大量模版可以供挑选并调整，支持线上编辑并输出；第二类AI绘制；优势是速度极快快、批量出图，但图像的质量没有保障，需结合模版能力一起使用才能质量可靠的设计图；综合效率和结果两方面来考虑，我们选择第二类方法，如上图所示网上有多种平台可供选择，大家可以根据需求自行选择恰当的平台来进行实验。
在具体操作流程上，跟我们常规的设计作图略有不同；大概分为2个阶段；
首先我们需要选择配图主题类型、活动类型、人群，这决定了图片风格和商品素材的表现；并输入对应的文案标题，即banner图的文案显示；
随后可得到批量生成的初稿；
点击任一初稿，进入线上编辑环节，利用丰富的在线编辑能力对banner图做调整，例如图层查找，替换商品素材、装饰素材，更改字体等等；在智能编辑模块中简单处理后即可得到可用的设计图；经过大量实验后发现，这类方式更适合于电商类型的banner图；同时在经过对产品、运营同学的简单培训后，大家也可以非常迅速的做到上手并产出banner图；这也与我们的预期判断是匹配的；
在正式开始作图之前，我们需要对MidJourney的能力区间、工作模式建立基本的认知。
MidJourney允许用户以对话的形式，通过以输入描述词的方式，经过AI模型运算后得到其返回的图片。
针对A类平台活动类运营需求的绘制工作共分为四个步骤，分别是风格定义，垫图描述，调整与输出；
首先先通过参考图，明确出我们倾向的风格和特征；
第二步我们需要用到【以图生图】，在discord中将参考图发给MidJourney，并结合意向风格，构图和其他特征添加上恰当的描述，可以得到初稿；
不断调整图像与描述词，最终逐步接近目标效果；
头图生成好之后，搭配上文案的字体设计与装饰元素，可以看到最终的效果如上。利用AI模型辅助生图，可以使繁琐的工作量可以得到有效压缩，从而把大家从繁杂的工作中解放出来。
那么针对画面设计要求更高阶的运营需求，除依靠设计师个人能力来应对之外，会否有更高效、便捷的办法呢，我们同样可以通过AI模型绘制的办法来尝试解决这个问题。
基于前面对于MidJourney的基础了解，我们接下来看下利用MidJourney辅助输出运营设计图的工作流，分别是风格定义、撰写描述、二次调整、输出4个步骤；
首先是风格定义，由于AI绘图具有高度的随机性和风格化的特质，而运营设计更注重理性的构图版式。所以在正式进入绘图步骤之前，我们需要提前明确画面大致的风格调性，这样才能保证后续AI产出的方向不跑偏，并更准确的获取我们想要的图像；
MidJourney模型出图有两种模式，最常见的是texttoimg文本生图；以及imgtoimg以图生图；文本生图即通过一段文本描述告诉AI模型你想要的画面，由它帮你绘制出来；以图生图是通过一份原始图片，配合文本描述，来绘制跟原始图片类似风格但又不尽相同的图片素材；无论哪种方式，都需要明确一个关键的概念【Prompt】，也就是【关键词描述】。
Prompt关键词描述可以理解为与AI创作沟通的媒介，我们需要将脑海中构想的画面用恰当的提示词（语句）描述出来，并通过它来缩小AI想象的空间，它才能听懂、理解并产出令人满意的画面。另外值得注意的是，相同的描述文本内容，词语的顺序、前后词汇的关系对于内容的产出影响差异也会非常的大。所以关键词描述的写法至关重要；
Prompt的大致写法由几个部分构成，主体部分，环境氛围，构图，风格化，以及其他设定。我们接下来通过Prompt描述公式，一步步完成一张美妆运营图的设计。
首先是主体内容的描述，通常可以拆解为，存在几个【什么样的】的主体，在做什么动作，并附带了其他的什么动作。例如：Therewasapinklipstickandaglassbottleofperfume；可以得到如上的主体内容，香水口红的图像。
其次是为主体内容添加场景或环境，例如给定某些地点或物件。比如案例中，我们指定背景花朵、自然植物，以及倒影等词汇。通过观察以上四张图，可以发现模型中【NaturePlants】这个词汇对画面有较大的影响，决定了不同风格的背景以及复杂程度。同时也能发现，尽管只相差了一个描述词，但前后结果仍存在较大的差异，所以大家在调试画面的过程中可以从词汇逐个调整，以尽量减少画面的随机跳变；
然后是构图与镜头，比如左侧两张图强调景深，右侧两张图强调了构图位置等；
接下来是风格化与参考方向，可以添加上艺术家名字或平台名字，或直接将图像风格写出来；比如说3D渲染还是2D画风，可以从上图的结果中明显感觉到两者的区别。
最终通过以上五个小步骤，我们可以得出一大批风格各异的草图；
再通过第一步的风格调性做筛选，可以初步得出不同类型的初稿，以满足不同的品类需求。
当取得满足需求的初稿之后，我们可以使用MidJourney的进阶功能，来提升图像质量或对图像画面做调整；以下是几个使用频率最高的的调整功能；
首先是通过点击成图下方的U按钮，可以放大对应序号的图片的比例，来提高其分辨率；
第二种，通过点击图片下方的V按钮，可以基于原描述词，生成对应序号图片的变体，画面对比母版，图片的细节会出现随机变化，例如上图的花蕊、香水瓶的外轮廓；
第三种是LightUpscaleRedo&BetaUpscaleRedo，这两个功能都可以提升画质并细化效果；
最后一种也是变体生成方法，值得注意的是，需在【/setting】中开启【Remixmode】功能后，再次点V功能，此时可以二次编辑关键词；例如上图就通过【Remixmode】重置了图像的尺寸比例。
将二次修正后的图像，经过设计师轻量化的调整工作，例如修正细节，添加文案后，即可看到最后的效果。
随着AI模型能力的飞速迭代升级，现有的短板能力也会不断补齐，因此我们可以相信在不远的将来，设计师利用AI模型来开脑洞并辅助出图是趋势所向，但并不是说我们需要完全依赖AI，因为设计本身是理性而浪漫的工作，仅靠随机性做设计是完全不可取且不靠谱的。更合适的思路应该是，设计师首先定义好规则与框架，从AI模型提供的成百上千个结果中寻找到最匹配我们诉求的结果，从而辅助我们更快更好的达成目标。另外面对日新月异的的智能工具，我们应该保持终生学习的心态，做好时刻接受新事物的挑战，才能在越来越激烈的竞争中立于不败之地。