最近 AI 繪畫越來越成熟，能做的事情也越來越多，很多同學經常在群里或私信中問我關于對 AI 繪畫的觀點和看法，以及 AI 繪畫對 UI 設計師有什么影響，所以今天獨立寫一篇內容，來具體討論下這個話題。
首先輸出一個太長不看版的結論：

AI 繪圖可以協(xié)作 UI 設計師更快地完成一些邊角料工作，但無法取代 UI 設計師的核心價值，不會對 UI 崗位造成大范圍沖擊……

那下面就來具體討論吧！

相信大家都有這種感覺，2022年開始，AI 繪畫突然就毫無征兆地火起來了，用火遍大街小巷來形容一點也不過分，當我走在地鐵和機場等公共場所都能隨處可見 AI 繪畫作品的展示。

其實AI繪畫這個技術一直都有，比如 OpenAi 的 Dall·E，但真正產生質變的時候是從 2022 年2月 Disco Diffusion 發(fā)布以后，讓 AI 繪畫的能力得到了質的飛躍。

隨后一些使用它創(chuàng)作的作品開始流通，且在美國的某數碼繪畫比賽中由 AI 作品獲得冠軍，徹底吸引了公眾的視線。隨后，一系列新的 AI 繪畫工具開始開發(fā)和上線，包括目前為大家所熟知的 Stable Diffusion 和 Midjourney、NovelAI。

從上線到現(xiàn)在不到1年的時間里，這些軟件都完成了多次的大版本更新和迭代，讓 AI 繪圖的能力越來越強，準確性越來越高，我們甚至很難想象再過五年以后會發(fā)展到什么可怕的地步。

除了目前已經正式發(fā)布的繪圖工具外，還有很多新的產品正在熱火朝天的開發(fā)階段，如巨頭 Adobe 的 Firefly ，Stability 的新產品 REimagine 等。

產品的多樣性，差異化，以及本身的進化，為視覺設計和藝術創(chuàng)作提供了全方位的支持和可能性，也對相關行業(yè)產生了巨大的沖擊。

我們不得不面臨一個很現(xiàn)實的問題，AI 是不是會取代大多數插畫、設計師？

這是很有可能的，不管是從網上，還是認識的朋友學員那邊獲得的反饋，高度依賴插畫、場景建模的行業(yè)，都在受到 AI 的劇烈沖擊，有的將接入 AI 制定成 KPI 要求全團隊 ALL IN，有的在跑通AI工作流以后直接啟動裁員進程或關閉外包渠道。

AI 的出現(xiàn)對于美術行業(yè)，就像燃油車出現(xiàn)對馬車的革命，照相機的出現(xiàn)對手繪的沖擊，是非常值得思考的，因為我們或多或少也身在其中。

因為在產品方向，Midjourney 已經可以通過指令生成用戶界面了，試用 ChatGPT-4 已經可以用指令10秒創(chuàng)建一個可以操作和訪問的網頁，看起來未來已經提前朝我們走來。

所以 UI 設計師是不是很快也要被取代直至消亡？

相信有長期看我們公眾號分享和公開課的同學，應該知道我一直在強調，界面對于 UI 設計師的工作只是必要但占比并不高的部分，如果認為我們的工作價值僅僅是最后產出的視覺界面，那淘汰多數 UI 設計師的方式根本輪不到 AI 來動手，按目前市面流通的前端框架和組件庫就夠了。

之所以有大量的現(xiàn)成素材、模版、組件庫，還不能淘汰 UI 設計師，原因就是整個項目設計過程中所需的變通、靈活性、抽象思維要求，是它們完全無法覆蓋的。

一個稍微成熟點的項目設計圖產出和交付，是需要經過下面這個流程的：

從這個簡化的流程模型里，大家要明白專業(yè)的設計稿輸出是有 “黑箱” 加工步驟的，要在這階段，對工作的需求進行大量的研究、分析，并做出決策確定出設計目標或者方案。

在現(xiàn)代設計團隊中，直接拿到需求就做設計稿的模式是很難產出高質量設計的，或者應對更專業(yè)嚴格的要求。設計師需要在這個階段投入大量精力，盡可能提升設計產生的價值，減少出現(xiàn)不良影響的風險，以及 —— 說服團隊接受當前的設計思路。

而這是 AI 繪圖完全無法實現(xiàn)的東西，我們使用 AI 繪畫僅僅是輸入做好的決策，讓它生成結果，但沒辦法通過輸入業(yè)務、需求的疑問，讓它給出一個有詳盡理由和邏輯的設計成果。

可能有同學會下意識的想到，那我們用 ChatGPT 這樣的工具，提出問題，讓它自己給出解答并直接給出繪圖指令操作繪圖工具生成界面，順帶再自己開發(fā)號產品，不就行了，一個人就是一個團隊，人人都是產品經理終于實現(xiàn)……

這個業(yè)務模型非常合理，看起來似乎完全可以實現(xiàn)。但真的有項目經驗的自己去思考一下，就會發(fā)現(xiàn)中間存在的問題無窮無盡。

第一點，“黑箱” 是給出問題答案的分析處理過程，ChatGPT 再怎么神通廣大，也需要我們去給到有效的問題和需求，它才能給你有用的答案。那么問題來了，你怎么和它描述具體的業(yè)務需求、產品需求、體驗問題和各類用戶痛點？

以上一篇分享為例，我們優(yōu)化 Stable Diffusion 的輸入框，光和 AI 說優(yōu)化輸入框約等于廢話，你得告訴它怎么優(yōu)化，那怎么優(yōu)化這件事不就是得去找出原產品問題的缺陷嘛？如果我自己去找完缺陷了，那最后畫那點圖例的工作量有什么了不起的呢？

更何況一些復雜的業(yè)務，尤其是B端行業(yè)，完全無法用簡單的幾句話描述清楚，要搭配各種框架圖和流程圖，光開一個業(yè)務評審和培訓的會議，可能就要花非常長的時間。

所以該用什么形式去和 AI 描述這些抽象的信息內容？

第二點，還是以上面案例為例，在這個輸入框中，包含很多交互的小細節(jié)，輸入框內光標的操作，鍵盤的操作邊界在哪里，輸入文字后提示關聯(lián)的邏輯，不同輸入指令類型要區(qū)分怎么和 AI 描述，全都成為問題。

所以光生成一個界面是沒有意義的，這個界面做的再好看再美觀，也不代表它有真實落地的可能，只是完成了設計工作的一小部分而已。所以看到這里是不是感覺很熟悉？和我們在追波上看到的各類飛機稿案例沒有太大的區(qū)別。

第三點，上面的模型只是一個非常簡化的流程，有過真實的項目經驗就應該知道流程中會有反復拉鋸的事件，需求的變動，設計稿的修改，方案的調整，這些零碎的工作去和 AI 提，你會發(fā)現(xiàn)有輸入問題的時間，可能設計早就修改完了。

尤其在最終的標注和切圖環(huán)節(jié)，涉及到設計時對設計稿的制定，標注和切圖實際上有很多主觀性和經驗化、場景化的輸出要求，它需要設計師在經歷整個項目流程后自行判斷。

除了以上三點，還有很多其它的問題難以解決，而這些問題的總和，決定了沒有出現(xiàn)真正的人工智能之前，使用 AI 來輸出 UI 界面是一件不靠譜的事情。

只有視覺領域沒有前期那么多條條框框，也沒有后續(xù)一系列交付和維護需求的場景，才是 AI 真正產生價值和影響的方向。

用 AI 做 UI 設計不靠譜，但是不代表對UI設計師沒價值。這話聽著可能挺拗口的，但事實如此，因為在國內的UI設計環(huán)境中，UI 設計師的工作內容往往不局限于產品設計一個領域內。

還包含下面這些操作：

我相信大多數 UI 設計師做平面和運營設計的感受就和上墳的狀態(tài)是一樣的，上墳起碼是懷有對先人獻花，做平面和運營設計只會產生對自己深深的唾棄……

所以 AI 的出現(xiàn)可以很好的處理這部分的需求，比如一些雖然用處不大，但就是甲方還是老板就是想用的 3D 風格圖標。

或者，在登陸頁用的比較濫俗的 3D 場景背景，為了這樣的東西花很長的時間去建模和渲染，投入和收益是完全不成正比的。所幸使用 AI 也可以幫助我們非常短的時間內獲取想要的效果。

還有就是各類運營設計圖，互聯(lián)網運營設計和一般的品牌廣告視覺比較起來，就是對創(chuàng)意性的忽視，畫面并不需要埋伏大量的隱喻、內涵或故事，就是單純的應景和吸引用戶注意力，這恰恰也是 AI 最適合輸出的東西。

包括廣告 Banner、H5、啟動頁等，都可以通過 AI 快速生成一些高質量的插畫，來替代我們自己從頭開始繪制的苦惱。

所以你看，對于我們職業(yè)價值不高的這些雜活，AI 都可以很好的去完成，而且可以肯定未來可以完成得越來越好，我們就可以節(jié)省更多的時間，不管是投入精力給體驗和交互，還是準點下班，都符合我們自身的利益。

所以，UI 設計師對 AI 的態(tài)度并不是敵視和悲觀，而是要把它當作救星和幫手，把我們從運營設計的水火中拯救出來……

不僅是觀念上的調整，掌握一定的 AI 繪制技巧也是必要的，將他們融入到你正式的工作流程中，所需投入的精力也遠遠小于你從頭開始學插畫和 3D 渲染。

相信不久的將來，UI 設計師的招聘中部分要求手繪和建模的 JD，會替換成熟練使用 AI 繪圖。