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    AI營響力:AI生成能力越來越成熟,設計師出路在哪?

    2025年05月29日 10:58:58 來源:CITNews中文科技資訊

      隨著AI生成能力的深度發展,AI生圖、AI生視頻等工具產出的作品愈發令人驚嘆,設計行業的從業者們面臨的挑戰也更加嚴峻:

      · 當AI生成能力越來越強大,有多少設計師會被淘汰?

      · AI大勢下,設計師們如何化被動為主動,用AI提升自我價值,變得不可替代?

      秉持“真話真相真功夫”的宗旨,為幫助設計師找到AI時代新的發展路徑,解決工作中遇到的的實際困難,4月28日,360智慧商業直播輕分享欄目《AI營響力》邀請到NPLUS執行副總裁、WebN社區聯盟發起人王正新,AI創新實驗室技術合伙人葉慎兩位嘉賓,以《揭秘:AI生成能力越來越成熟,設計師出路在哪?》為主題,與360集團商業化市場部總經理李佼,共同探討了AI對廣告公司、設計師從業者的真實影響,并通過用AI做產品宣傳片的實操演示,介紹了AI在視頻創作中的價值與局限性。

      以下是本場直播干貨內容,略有編輯。

      01 真話

      AI時代,廣告公司和設計師正在轉型求生

      李佼:廣告行業在AI滲透越來越高的情況下,甲方預算有沒有縮減?

      王正新:有很多甲方找我聊應該怎么規劃明年后年基于AI相關的視頻和海報的預算,早期肯定有信息差,越往后這種信息差會打薄,因為廣告公司的人在工作流中用AI工具已經是基操了,現在很難像早期一樣有比較高的利潤。

      李佼:那未來廣告公司如何保利潤,如何生存?

      王正新:我的解法是得改變公司結構。我是一個非公司制主義者,覺得未來社區化的組織會越來越多,而且從組織范式維度來看,未來組織應該是往小而精做轉變。

      以前我會跟客戶講我們有多少位設計師,做這個案子很有底氣,現在我會講我們有多少能鏈接的資源,甚至會告訴他我們的作品有相當一部分不是內部員工做的,而是通過與域外大量協作節點(社區藝術家)進行共創完成的。

      李佼:那你們的價值是什么?為什么客戶會買單這種方式?

      王正新:我們的價值是我們很了解客戶,知道它的風格要求是什么,應該用什么樣的敘事表達,所以雖然我們用了不同的能力節點在做,但作品是符合客戶要求的。

      當你接很多平行項目的時候,必須得有對等的資源,才能在短時間內達到客戶的要求,獨立的團隊很難完成。

      所以最好的方式就是把業務分包出去,理想狀態下,未來會形成“智能合約”的形式,每個節點上會有超級個體和小的團隊,大家用更好的方式合作,而不是陷入極度內卷。

      現在做強是需要的,但是未必要做大。大家要反思的點是怎么給我的上下游提供價值,我們不是競爭關系,應該是像下圍棋一樣,在這個生態里面,你下你的,我下我的,大家一起把這盤棋給盤活了。

      李佼:回歸到人,哪些設計師會被AI快速淘汰?設計師保值的核心能力是什么?

      王正新:大環境不好的時候,需要你用更短的時間創造更多的價值,如果你在單位時間之內創造不出更多的價值,就是被時代淘汰的。

      作為個體,你一定要思考有哪些是AI代替不了你的事,如果你干的都是AI擅長干的事情,那趕緊轉行還來得及。

      我認為未來大家有兩條路可以走,一個是藝術的表達,一個是技術的實現,就是成為所謂的“掌握核心算法”的人。一件事情客戶就認他,沒有他不行。

      藝術表達能力強的人,可以往藝術家的方向走,技術實現就是工具迭代能力強,可能一周之前很多東西沒有辦法解決,一周之后他掌握了某個工具的應用,還創新了很多使用技巧,創造出更多可能。

      AI并不是倒逼你躺平了,你要想駕馭AI就得不斷學習它、掌握它、指揮它、控制它,然后產出你想要的結果。

      李佼:我也帶一個設計師的團隊。我發現現在對設計師崗位的能力要求跟三年前發生了顯著變化,分享下我的實踐和思考。

      第一,在熟用AI工具的基礎上還要懂點技術原理。比如說你在設計自動駕駛界面的時候,首先得明白AI識別障礙物的原理是什么,才能畫出合理的交互頁面。

      第二,專業技能從美學升級到綜合能力。

      之前設計師講求審美、視覺表達、設計規范。現在需要理解商業目標,有數據敏感度。數據在AI時代至關重要,通過用戶行為、市場趨勢等數據分析,為設計師提供洞察,在數據和美感之間找到平衡,將設計目標與業務增長進行掛鉤,做可量化的評估。

      第三,設計師的定位及價值由執行層轉變為策略層。

      我們要積極擁抱AI帶來的自動化趨勢。讓設計師告別手搓圖的美工角色,向工程師和“管理者”轉變,給公司貢獻更大的價值。

      拿我團隊舉例,我們從0-1規劃了設計批量化生產的策略全景圖,并且已經充分實踐:

      第一件事,通過本地部署實現批量化生產。我們采買了兩個4090顯卡,本地部署了ComfyUI,讓它在無人值守的時候能自動循環工作,在這個基礎上,又針對業務日常需求開發了電商批量換背景、批量多廣告尺寸生成流等各類批量生產的工作流,讓產能翻倍。

      實踐下來,1個設計師1小時能產出200張單品素材,比局部使用可靈、即夢等AI工具提效更顯著。

      第二件事,協助產品完成AI生圖平臺。我們把設計師的設計經驗模塊化,將設計素材拆解成背景場景、利益點組件、人物道具、文案版式、call action等各個模塊,將優質案例轉化成行業模版,打造了類似美圖秀一樣操作門檻低,又能保證質量的平臺批量化生產方案,讓非設計職業的人輕松實現廣告素材的生產。運行過程中,我們會持續將經過驗證的優質素材轉化成新模版,反哺給平臺,變成新的平臺資產,循環往復。

      設計師也從服務和給客戶提供定制化方案的角色,轉變成供給和優化平臺資產的角色。通過賦能平臺,投喂設計知識庫、資產庫,他們的設計價值得到了延伸。目前我們的設計師供已經供給了數百套優質廣告資產,數千個行業原料庫資產,賬戶覆蓋近萬,效率提升非常顯著。

      第三件事,優化模型算法。針對無廣告配圖的情況,我們360平臺會使用模型算法進行智能配圖,但模型得到的關鍵詞缺少權重,往往導致生圖結果不明確,無法完全滿足廣告主的素材要求,導致點擊率比較低,轉化成本高。

      對此,我們的設計師提供了大量行業配圖設計語言,也就是專業的提示詞,對模型智能配圖進行優化干預,極大提升模型生圖精準度和配圖質量,降低badcase率,讓客戶重新信任并使用我們的平臺動態配圖功能。

      目前我們已經在十多個行業展開應用,客戶素材的點擊率提升了大概30%,轉化成本下降近20%。

      隨著AI工具的普及,過去的經驗已經貶值,最后拼的是學習與適應能力,溝通能力、創新能力,解決負責問題的能力,所有崗位都一樣。以我現在的團隊舉例,近兩年我們一直在進行人員的精簡,汰換的標準就是看這些軟能力,因為這些能力是不能被培養的,也是AI無法替代的,是AI時代最保值的能力。

      面對高速變化的環境,企業最終選擇具備成長性的人,所以率先完成角色轉型的設計師不但能留下來,團隊里有晉升機會也會先給到他們。

      02 真相

      AI工具入門和做得好,不是一回事

      李佼:網上有很多用AI做副業月入過萬的內容,您怎么看?

      葉慎:我可能要給大家潑冷水,首先大家看到的輕松月入5萬、10萬的廣告都是騙人的,很多都是賣課的。其實AI這個行業早就透明了,它沒有信息差,怎么可能輕松月入5萬?

      另外也不要自己接項目,基本上純純忽悠人,最終接到的項目單價都是幾百塊,甚至幾十塊,連自己都養不活。

      AI工具入門和做得好,不是一回事,到最后考驗的仍然是設計師的設計功底、審美能力、對人性的洞察,還是會回到傳統的路子上來,只是中間有一個接觸和使用AI工具的階段,你要大量學習新的東西。

      AI可以幫你省一些工作量,但是細節一定會出問題,它不能幫你完成100%的工作。比如5到10年之內AI是講不好故事的,這個能力要靠自身積累,通過你的觀察、對生活的體驗來實現。所以很多原來跟這個行業完全沒有任何交集,希望用AI做副業的小伙伴,該補足的功課還是要補的。

      03 真功夫

      真正的高手,是知道什么時候不能用AI

      李佼:您實踐的角度,能否給我們一個AI設計工具的地圖?哪些好用,分別適合什么場景?

      葉慎:常用的工具我覺得可以分三類:

      第一類是基礎的平臺類或者網上有現成接口或使用界面的工具,不需要本地部署。

      第二類是進階型的,如果要用得更好的話,特別是作圖,比如融圖、元素替換,得熟悉WebUI。

      第三類是高級型的,如果你要整活兒,做更高級的、復雜的東西,或者更加流程化的東西,要用到ComfyUI。

      這個地圖之所以沒有列GPT,和我的個人習慣有關。我只會在明確的需要提高效率的時候,或者自己在某件事上連60分都達不到的時候,才會用GPT代替我,比如翻譯文章、潤色文案。

      而一個完整的商業作品需要包含你的敘事、洞察,對行業或社會的咀嚼,這很難用AI完成。如果把看待問題最基本的能力換成GPT,是減分的。

      觀眾:你習慣用的生成視頻的AI工具是什么?

      葉慎:我最喜歡用的有兩個:Luma、可靈

      如果是講究畫質或者畫面的合理性,可靈是現在幾個非開源模型里最好的,而且是斷檔式的領先。

      用Luma是因為它比可靈多了兩個功能,第一它可以精確地控制鏡頭的運鏡,第二它在生成延長片段的時候,還可以給起始幀或者是尾幀。如果對影片的運鏡或者時長有比較高要求的話,我會選Luma。

      觀眾:AI生成人物在表情和動作細節方面和真人演員還差多少?

      葉慎:我們從前年開始,在各類場景里無數次嘗試過用AI模仿真人,或者指定動作,達成真人效果的80%,均以失敗告終。如果把AI這塊東西補齊,所花的代價比真人實拍還要大。

      所以我們用AI做的基本是大場景、風景或者是抽象要求,涉及到對細節要求高的,特別是對人的要求高的,我們一概不用AI做,吃力不討好。

      觀眾:如何提升AI生成視頻的準確性?

      葉慎:通過首幀或尾幀的控制,讓視頻的推演跟你所定義的圖像是一樣的,過程很可能有差別,但至少保證畫面可控。

      很多小伙伴生成視頻的時候,是直接在平臺里輸關鍵詞,然后點生成。我們基本上不會用這種方式,因為不管是視頻還是圖片生成,都要抽卡,一個項目下來,抽卡用的錢很可能比賺的還多,不太現實。所以不管什么工具,我們會先生成關鍵幀,再去構建視頻。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

    海報生成中...

    [No.X058-2]

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