大模型是一個“收音器”,將所學的設計 知識整合到模型中供設計師使用;但受限 于知識的有限性,模型無法做到無限制的創(chuàng)意賦能。隨著海量設計師利用同一模型 進行設計流程的迭代,產(chǎn)品的設計風格可 能趨于同化。
AIGC 工具雖然做到了對視覺設計、時尚設計、室內(nèi)設計等跨領 域設計流程的整合,降低了設計師在多個領域間遷移的難度, 但也導致了設計師對各領域傳統(tǒng)設計技法的生疏。這會使得設 計師逐漸轉向 AIGC 工具的提示詞工程師,進而約束設計領域的 創(chuàng)新性、多樣性和靈活性,限制設計產(chǎn)品的獨特性,最終降低 設計的品質。
AIGC 工具的設計生成過程主要依賴于已知的數(shù) 據(jù),缺乏設計師天馬行空的創(chuàng)造力和想象力。 過度依賴模型所具有的能力將導致設計實踐過 程中的創(chuàng)意受到制約,使得作品缺乏新穎性與 突破性的設計元素。 例如,在利用 Midjourney 等 AI 繪畫工具進行 平面設計時,多樣的藝術風格會被固化為一個 個關鍵詞,這些關鍵詞難以突破模型訓練時藝 術風格數(shù)據(jù)的局限,作品的多樣性進而降低。
大模型是一個“擴音器”,擴大設計師在 實踐中所創(chuàng)造知識的影響力。通過設計風 格提示詞復用、用戶體驗關鍵詞定制等形 式,作品的“創(chuàng)意”將數(shù)字化為開源資產(chǎn), 在社區(qū)進一步的發(fā)展迭代中,推動整體設 計品質的提升。
LoRA 等小樣本微調(diào)技術的幫助下,設計師能 將自己獨特的風格抽象成1個或多個可復用的提 示詞,并通過這些提示詞激發(fā)模型在特定設計任 務上的生成能力。
在 Civitai 等平臺中,設計師們分享了大量優(yōu)質的 提示詞與相應的 LoRA 模型。這種設計風格的 “開源化”,能夠給行業(yè)帶來更多的創(chuàng)新活力, 推動行業(yè)整體設計品質的提升。
設計師能夠基于不同特征的用戶數(shù)據(jù)引導大模型 做出定制化的設計決策,從而針對性地提升不同 用戶的產(chǎn)品體驗。
例如,Netflix 根據(jù)用戶的觀影行為、風格喜好等 數(shù)據(jù)為不同特點的用戶群體進行畫像,并針對性 地推送不同的電影劇照。
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