AIGC 视觉设计基础

AIGC 基础概述

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术，如自然语言处理、计算机视觉、深度学习等多种技术手段，让计算机自动生成文本、图像、音频、视频等各种类型内容的一种新型生产模式。

AIGC 的真实应用：根据给定的主题自动撰写新闻报道、故事，或按照描述生成符合要求的绘画、虚拟人物语音等。

AIGC 相关研究其实早已开展，早期像一些简单的基于规则的语言生成系统等开始尝试去生成文本内容，但生成的质量和灵活性较为有限，主要是在较为狭窄的应用场景下发挥作用。

随着深度学习技术取得重大突破，尤其是以 Google Transformer 神经网络架构为代表，大语言模型（如 GPT 系列等）开始兴起，能够处理更长的文本序列，对语义的理解和生成能力大幅提升。

在图像生成领域，生成对抗网络（GAN）、扩散模型（如 StableDiffusion 等）等也让高质量图像的自动生成成为现实，AIGC 开始进入快速发展期。

目前，众多行业都在积极探索和落地 AIGC 应用，各类企业不断推出功能更强大、更贴合实际应用场景的 AIGC 产品，应用场景不断拓展。

AIGC 概念扩展

大型预训练模型：是 AIGC 的核心技术支撑之一，如 GPT-3、文心一言等，这些模型通常在大规模的文本、图像、音频等多模态数据上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义理解能力，能够为各种具体的 AIGC 任务提供通用的基础表示和初始化参数，通过在特定任务上的微调或直接应用，快速生成高质量的内容。

生成对抗网络（GAN）：由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式让生成器学习生成逼真的数据，判别器则负责区分真实数据和生成器生成的假数据，在 AIGC 中 GAN 可用于图像生成、文本生成等领域，如生成逼真的人脸图像、虚构的故事等。

扩散模型：一种基于概率扩散过程的生成模型，它通过逐步向数据中添加噪声，然后学习如何从噪声中还原出原始数据，在图像生成方面表现出色，如 DALL-E 2 等模型就采用了扩散模型，能够生成高质量、多样化的图像。

Transformer 架构：是一种基于自注意力机制的深度学习架构，具有并行计算能力强、对长序列数据处理效果好等优点，被广泛应用于 AIGC 中的语言模型，如 Transformer 的解码器部分可以用于文本生成任务，根据输入的上文信息预测下一个单词或句子，从而生成连贯的文本内容。

文本生成：是 AIGC 最常见的应用形式之一，包括新闻写作、故事创作、诗歌生成、代码编写、对话生成等。通过对大量文本数据的学习和理解，AIGC 模型可以根据用户给定的主题、关键词、上下文等信息，生成风格各异、内容丰富的文本。

图像生成：利用 AIGC 技术可以生成各种类型的图像，如写实风景图、卡通形象、人物肖像、艺术画作等，模型通过学习图像的特征和分布，将随机噪声或特定的语义表示转化为视觉上逼真或富有创意的图像。

音频生成：主要包括文本到语音合成和语音克隆。文本到语音合成可以将输入的文本转换为特定说话者的语音，用于语音播报、智能语音助手等，语音克隆则是以给定的目标语音作为输入，将输入语音或文本转换为目标说话人的语音，可应用于智能配音等场景。

视频生成：AIGC 在视频生成领域的应用逐渐兴起，工作流程类似于图像生成，视频的每一帧都在帧级别进行处理，然后利用 AI 算法检测视频片段，可用于生成预告片、宣传视频、动画短片等，还可以实现视频内容的编辑、特效添加等功能。

AIGC 产业基础层：为 AIGC 提供基础支撑，包括数据收集/标注/清洗、算力平台、CPU/GPU/TPU 芯片/服务器、数据中心、算法框架、相关工具等。

AIGC 产业技术层：侧重核心技术的研发，主要包括各类算法模型的研究和优化，如大型预训练模型、GAN、扩散模型等，以及基础框架的开发和维护，为 AIGC 的应用提供技术支持和保障。

AIGC 产业应用层：基于 AIGC 技术开发各种具体的应用和服务，面向不同的行业和领域，如媒体行业的内容创作、广告营销行业的创意设计、教育行业的个性化学习材料生成、金融行业的风险评估和报告生成等。

人工智能的伦理与法律问题：AIGC 的快速发展引发了一系列伦理和法律问题，如生成内容的版权归属问题、可能存在的虚假信息传播、对人类创作就业的影响、隐私保护等，在发展的过程中需要建立相应的伦理准则和法律法规来规范 AIGC 的发展和应用，确保其在合法、合规、符合道德标准的框架内运行。

人机协作：AIGC 并不是要取代人类，而是作为一种工具与人类进行协作，在内容创作、问题解决等过程中，人类可以利用 AIGC 的生成能力提供灵感、辅助创作、提高效率，同时人类的专业知识和判断力可以对 AIGC 生成的内容进行审核、修改和完善，实现人机优势互补。

AIGC 生成图像的原理

AI 生成图像的原理主要基于深度学习和神经网络。

在 Stable Diffusion 中，模型的输入是一个文本字符串，这个字符串描述了用户希望生成的图像的内容。

模型首先会将这个文本字符串转换为一个数字列表，这个列表中的每个数字都代表了文本中的一个单词或 token，这些数字会被进一步转换为向量，这些向量包含了文本中的语义信息。

这些向量会被提交到图像生成器中，而图像生成器是一个复杂的神经网络，它包含多个组件，其中最重要的是 Image information creator（图像信息生成器）。

Image information creator 运行多个 steps（生成过程的迭代次数）来生成图像信息，这些 steps 的数量是可以通过接口和库中的参数来调整的。

在生成了图像信息后，这些信息会被用来生成最终的图像，这个过程可能涉及到对图像的整体结构、颜色、纹理等进行调整和优化，以使得生成的图像更加逼真和符合用户的期望。

AI 生成图像的原理是一个复杂的过程，它涉及到深度学习、神经网络、语义理解等多个领域的知识和技术，而 Stable Diffusion 则是这个领域的一个杰出代表，它通过全新的技术和方法，实现了高质量、高效率的图像生成。

AIGC 视觉设计常见风格

动漫卡通

动漫卡通风格以简洁的线条、夸张的比例和鲜明的色彩为特点，通常用于创造轻松、幽默或梦幻的视觉效果。

在 AI 视觉设计中，动漫卡通风格可以通过调整线条的粗细、色彩的饱和度和对比度等参数来实现，这种风格在广告、游戏和儿童教育等领域有着广泛的应用。

3D 卡通

3D 卡通风格结合了 3D 建模技术和卡通动漫的特点，通过立体的造型和丰富的光影效果，呈现出更加生动和逼真的视觉效果。

在 AI 视觉设计中，3D 卡通风格可以通过调整模型的材质、光照和阴影等参数来实现，这种风格在影视、游戏和虚拟现实等领域有着广泛的应用。

梦幻风格

梦幻风格以柔和的色彩、梦幻的氛围和抽象的元素为特点，通常用于创造神秘、浪漫或超现实的视觉效果。

在 AI 视觉设计中，梦幻风格可以通过调整色彩的色相、明度和饱和度等参数，以及运用模糊、渐变等特效来实现，这种风格在插画、广告和平面设计等领域有着广泛的应用。

真实写实

真实写实风格追求对现实世界的真实再现，以精细的细节、逼真的光影和准确的色彩为特点。

在 AI 视觉设计中，真实写实风格可以通过使用高分辨率的纹理、精细的模型和调整光影参数来实现，这种风格在摄影、建筑和产品设计等领域有着广泛的应用。

写实工业

写实工业风格以粗犷的线条、实用的设计和质朴的色彩为特点，通常用于创造坚固、耐用和实用的视觉效果。

在 AI 视觉设计中，写实工业风格可以通过使用硬朗的线条、调整色彩的饱和度和明度等参数来实现，这种风格在产品设计、建筑和室内设计等领域有着广泛的应用。

AIGC 视觉设计应用领域

UI 设计

在 UI 设计中，Banner 是吸引用户注意力的关键元素，AI 图像生成技术可以辅助设计师快速生成多种风格的 Banner 设计方案，设计师只需提供基本的文案和设计要求，AI 就能够根据这些输入生成多种创意布局和视觉效果，再通过比较不同方案，设计师可以选择最适合品牌调性和用户喜好的 Banner。

风格稿是 UI 设计中确定整体设计风格的重要步骤，AI 图像生成技术可以根据设计师提供的关键词或参考图像，自动生成一系列符合特定风格的设计草稿，这大大缩短了设计师在风格探索上的时间，使他们能够更快地确定设计方向，并基于此进行后续的详细设计。

图标在 UI 设计中扮演着重要的角色，它们需要简洁、易于识别且符合整体设计风格，AI 图像生成工具可以根据设计师的要求自动生成一系列图标设计方案，设计师可以从中选择最符合设计需求的图标，并进行必要的调整和优化，以确保它们与整体 UI 设计风格相协调。

平面设计

在 Logo 设计中，AI 图像生成技术可以发挥巨大的作用，设计师可以通过 AI 工具快速生成多个 Logo 设计方案，这些方案基于品牌的核心价值和调性，通过算法自动生成创意图形、字体和颜色组合，设计师可以从这些方案中挑选出最具代表性和吸引力的 Logo，并进行进一步的优化和完善。

海报设计需要快速呈现大量信息和吸引观众的注意力，AI 图像生成技术可以帮助设计师快速生成多样化的海报布局和视觉效果，设计师只需提供基本的文案和设计要求，AI 就能够根据这些输入生成符合品牌调性和设计风格的海报，此外 AI 还可以根据目标受众的喜好和行为习惯，智能调整海报的元素和排版，以提高其吸引力和传播效果。

AI 技术在包装设计领域的应用首先体现在其高效和多样化的设计输出能力上，传统的包装设计往往依赖于设计师的创意和经验，而 AI 技术则可以通过机器学习和算法生成大量的设计方案，为设计师提供更多的灵感选择。

自媒体

AI 图像生成技术可以辅助自媒体创作者快速生成高质量的图像内容，如文章配图、海报、背景图等，通过输入关键词或描述，AI 图像生成工具可以自动创作出符合需求的图像，大大提高了内容创作的效率，AI 可以自动生成与文案匹配的画面。

影视

AI 图像生成在影视行业中可以提高生产效率，降低制作成本，增强视觉效果，还可以为制片人提供更多创作灵感和可能性。

动画

AI 图像生成在动画行业中可以为动画设计师提供创作灵感和参考，大幅度提高了动画制作的效率和质量，为动画设计师创作更好的角色、场景、特效和动画作品提供了强大的技术支持。

AIGC 视觉设计常用软件

AIGC 视觉设计工具推荐

Midjourney：是一个独立的 AI 研究实验室，专注于通过 AI 生成图像，用户只需输入简单的文本提示，Midjourney 就能创造出令人惊叹的艺术作品，涵盖各种风格和主题，从写实到抽象、从古典到现代等都能很好地驾驭，在绘画、插画、设计等领域应用广泛，其生成的图像质量高、细节丰富，适合专业创作者和爱好者。

DALL·E 3：由 OpenAI 推出，能够根据复杂的文本描述生成高度详细、逼真的图像，在理解和呈现复杂概念方面能力较强，适用于广告设计、艺术创作、产品设计等多种场景，能帮助设计师快速将创意转化为视觉图像。

Stable Diffusion：一款开源的 AI 绘图工具，采用深度学习技术生成高质量图像，具有高分辨率图像生成、丰富的风格和主题选择、灵活的配置选项等优势，用户可以根据需求调整生成参数，优化图像效果，适合有一定技术基础和对图像生成有特定要求的用户，如专业设计师和技术爱好者。

Adobe Firefly：Adobe 推出的 AI 绘画软件，可以通过生成对抗（GAN）技术来实现大量图像数据的学习和模拟，进行生成新的图像内容、修复和风格切换等等操作，使用门槛低，轻松编辑和创作图像，生成的图片具备高质量、优秀的构图、逼真的细节、丰满的氛围和光线等特点。

LiblibAI・哩布哩布 AI：中国领先的 AI 图像创作绘画平台和模型分享社区，于 2023 年 5 月创立，支持在线 Stable Diffusion WebUI 图片生成、在线工作流 ComfyUI、个人专属自定义 LoRA 模型训练等功能。

文心一格：百度推出的 AI 图像生成平台，能够根据用户的文本描述生成相应的图像，在中文语境理解和生成具有中国文化特色的图像方面有一定优势，适合需要快速视觉表达的场景，如广告、设计和教育等。

通义万相：阿里云推出的一款 AI 图像生成工具，结合了先进的算法和大数据技术，能够生成高质量的图像内容，适用于多种商业和创意需求，在生成电商产品图、广告宣传图等方面表现较好。

秒画 SenseMirage 是商汤科技日日新大模型旗下的一款 AI 图像生成平台，融合了前沿的算法与海量的数据，可快速生成高质量的图像内容，适用于众多商业和创意场景，在生成人物写真、艺术画作、广告海报等方面表现出色。

现在有很多手机应用程序和网站都加入了 AIGC 图像生成功能，每个软件都有各自的特点和优势，具体选择哪一款软件取决于用户的需求和偏好。

此外，由于 AIGC 技术的不断更新和进步，新的 AIGC 工具也会不断涌现，旧的 AIGC 工具也会不断升级，因此创作者需要保持对行业动态的关注，及时了解各类工具在功能、性能以及适用场景等方面的变化，以便能根据自身的创作需求、预算成本和使用习惯等，灵活选择最契合的工具来助力工作或创作。

同时，创作者也应当积极探索新工具所带来的可能性，将其融入到业务流程中，不断挖掘和发挥 AIGC 的潜力，推动所在领域的创新发展，并且在面对工具更迭时，重视对既有数据和创作成果的妥善管理与迁移，确保整个创作或业务过程能够平稳、高效地适应这些变化。