最近 AI 繪畫(huà)越來(lái)越成熟，能做的事情也越來(lái)越多，很多同學(xué)經(jīng)常在群里或私信中問(wèn)我關(guān)于對(duì) AI 繪畫(huà)的觀點(diǎn)和看法，以及 AI 繪畫(huà)對(duì) UI 設(shè)計(jì)師有什么影響，所以今天獨(dú)立寫(xiě)一篇內(nèi)容，來(lái)具體討論下這個(gè)話題。
首先輸出一個(gè)太長(zhǎng)不看版的結(jié)論：
AI 繪圖可以協(xié)作 UI 設(shè)計(jì)師更快地完成一些邊角料工作，但無(wú)法取代 UI 設(shè)計(jì)師的核心價(jià)值，不會(huì)對(duì) UI 崗位造成大范圍沖擊……
那下面就來(lái)具體討論吧！
相信大家都有這種感覺(jué)，2022年開(kāi)始，AI 繪畫(huà)突然就毫無(wú)征兆地火起來(lái)了，用火遍大街小巷來(lái)形容一點(diǎn)也不過(guò)分，當(dāng)我走在地鐵和機(jī)場(chǎng)等公共場(chǎng)所都能隨處可見(jiàn) AI 繪畫(huà)作品的展示。
其實(shí)AI繪畫(huà)這個(gè)技術(shù)一直都有，比如 OpenAi 的 Dall·E，但真正產(chǎn)生質(zhì)變的時(shí)候是從 2022 年2月 Disco Diffusion 發(fā)布以后，讓 AI 繪畫(huà)的能力得到了質(zhì)的飛躍。
隨后一些使用它創(chuàng)作的作品開(kāi)始流通，且在美國(guó)的某數(shù)碼繪畫(huà)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(huà)工具開(kāi)始開(kāi)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(shí)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(lái)越強(qiáng)，準(zhǔn)確性越來(lái)越高，我們甚至很難想象再過(guò)五年以后會(huì)發(fā)展到什么可怕的地步。
除了目前已經(jīng)正式發(fā)布的繪圖工具外，還有很多新的產(chǎn)品正在熱火朝天的開(kāi)發(fā)階段，如巨頭 Adobe 的 Firefly ，Stability 的新產(chǎn)品 REimagine 等。
產(chǎn)品的多樣性，差異化，以及本身的進(jìn)化，為視覺(jué)設(shè)計(jì)和藝術(shù)創(chuàng)作提供了全方位的支持和可能性，也對(duì)相關(guān)行業(yè)產(chǎn)生了巨大的沖擊。
我們不得不面臨一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題，AI 是不是會(huì)取代大多數(shù)插畫(huà)、設(shè)計(jì)師？
這是很有可能的，不管是從網(wǎng)上，還是認(rèn)識(shí)的朋友學(xué)員那邊獲得的反饋，高度依賴插畫(huà)、場(chǎng)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(tuán)隊(duì) ALL IN，有的在跑通AI工作流以后直接啟動(dòng)裁員進(jìn)程或關(guān)閉外包渠道。
AI 的出現(xiàn)對(duì)于美術(shù)行業(yè)，就像燃油車出現(xiàn)對(duì)馬車的革命，照相機(jī)的出現(xiàn)對(duì)手繪的沖擊，是非常值得思考的，因?yàn)槲覀兓蚨嗷蛏僖采碓谄渲小?/span>
因?yàn)樵诋a(chǎn)品方向，Midjourney 已經(jīng)可以通過(guò)指令生成用戶界面了，試用 ChatGPT-4 已經(jīng)可以用指令10秒創(chuàng)建一個(gè)可以操作和訪問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)，看起來(lái)未來(lái)已經(jīng)提前朝我們走來(lái)。
所以 UI 設(shè)計(jì)師是不是很快也要被取代直至消亡？
相信有長(zhǎng)期看我們公眾號(hào)分享和公開(kāi)課的同學(xué)，應(yīng)該知道我一直在強(qiáng)調(diào)，界面對(duì)于 UI 設(shè)計(jì)師的工作只是必要但占比并不高的部分，如果認(rèn)為我們的工作價(jià)值僅僅是最后產(chǎn)出的視覺(jué)界面，那淘汰多數(shù) UI 設(shè)計(jì)師的方式根本輪不到 AI 來(lái)動(dòng)手，按目前市面流通的前端框架和組件庫(kù)就夠了。
之所以有大量的現(xiàn)成素材、模版、組件庫(kù)，還不能淘汰 UI 設(shè)計(jì)師，原因就是整個(gè)項(xiàng)目設(shè)計(jì)過(guò)程中所需的變通、靈活性、抽象思維要求，是它們完全無(wú)法覆蓋的。
一個(gè)稍微成熟點(diǎn)的項(xiàng)目設(shè)計(jì)圖產(chǎn)出和交付，是需要經(jīng)過(guò)下面這個(gè)流程的：
從這個(gè)簡(jiǎn)化的流程模型里，大家要明白專業(yè)的設(shè)計(jì)稿輸出是有 “黑箱” 加工步驟的，要在這階段，對(duì)工作的需求進(jìn)行大量的研究、分析，并做出決策確定出設(shè)計(jì)目標(biāo)或者方案。
在現(xiàn)代設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)中，直接拿到需求就做設(shè)計(jì)稿的模式是很難產(chǎn)出高質(zhì)量設(shè)計(jì)的，或者應(yīng)對(duì)更專業(yè)嚴(yán)格的要求。設(shè)計(jì)師需要在這個(gè)階段投入大量精力，盡可能提升設(shè)計(jì)產(chǎn)生的價(jià)值，減少出現(xiàn)不良影響的風(fēng)險(xiǎn)，以及 —— 說(shuō)服團(tuán)隊(duì)接受當(dāng)前的設(shè)計(jì)思路。
而這是 AI 繪圖完全無(wú)法實(shí)現(xiàn)的東西，我們使用 AI 繪畫(huà)僅僅是輸入做好的決策，讓它生成結(jié)果，但沒(méi)辦法通過(guò)輸入業(yè)務(wù)、需求的疑問(wèn)，讓它給出一個(gè)有詳盡理由和邏輯的設(shè)計(jì)成果。
可能有同學(xué)會(huì)下意識(shí)的想到，那我們用 ChatGPT 這樣的工具，提出問(wèn)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(kāi)發(fā)號(hào)產(chǎn)品，不就行了，一個(gè)人就是一個(gè)團(tuán)隊(duì)，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理終于實(shí)現(xiàn)……
這個(gè)業(yè)務(wù)模型非常合理，看起來(lái)似乎完全可以實(shí)現(xiàn)。但真的有項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的自己去思考一下，就會(huì)發(fā)現(xiàn)中間存在的問(wèn)題無(wú)窮無(wú)盡。
第一點(diǎn)，“黑箱” 是給出問(wèn)題答案的分析處理過(guò)程，ChatGPT 再怎么神通廣大，也需要我們?nèi)ソo到有效的問(wèn)題和需求，它才能給你有用的答案。那么問(wèn)題來(lái)了，你怎么和它描述具體的業(yè)務(wù)需求、產(chǎn)品需求、體驗(yàn)問(wèn)題和各類用戶痛點(diǎn)？
以上一篇分享為例，我們優(yōu)化 Stable Diffusion 的輸入框，光和 AI 說(shuō)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(chǎn)品問(wèn)題的缺陷嘛？如果我自己去找完缺陷了，那最后畫(huà)那點(diǎn)圖例的工作量有什么了不起的呢？
更何況一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)，尤其是B端行業(yè)，完全無(wú)法用簡(jiǎn)單的幾句話描述清楚，要搭配各種框架圖和流程圖，光開(kāi)一個(gè)業(yè)務(wù)評(píng)審和培訓(xùn)的會(huì)議，可能就要花非常長(zhǎng)的時(shí)間。
所以該用什么形式去和 AI 描述這些抽象的信息內(nèi)容？
第二點(diǎn)，還是以上面案例為例，在這個(gè)輸入框中，包含很多交互的小細(xì)節(jié)，輸入框內(nèi)光標(biāo)的操作，鍵盤的操作邊界在哪里，輸入文字后提示關(guān)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(wèn)題。
所以光生成一個(gè)界面是沒(méi)有意義的，這個(gè)界面做的再好看再美觀，也不代表它有真實(shí)落地的可能，只是完成了設(shè)計(jì)工作的一小部分而已。所以看到這里是不是感覺(jué)很熟悉？和我們?cè)谧凡ㄉ峡吹降母黝愶w機(jī)稿案例沒(méi)有太大的區(qū)別。
第三點(diǎn)，上面的模型只是一個(gè)非常簡(jiǎn)化的流程，有過(guò)真實(shí)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)就應(yīng)該知道流程中會(huì)有反復(fù)拉鋸的事件，需求的變動(dòng)，設(shè)計(jì)稿的修改，方案的調(diào)整，這些零碎的工作去和 AI 提，你會(huì)發(fā)現(xiàn)有輸入問(wèn)題的時(shí)間，可能設(shè)計(jì)早就修改完了。
尤其在最終的標(biāo)注和切圖環(huán)節(jié)，涉及到設(shè)計(jì)時(shí)對(duì)設(shè)計(jì)稿的制定，標(biāo)注和切圖實(shí)際上有很多主觀性和經(jīng)驗(yàn)化、場(chǎng)景化的輸出要求，它需要設(shè)計(jì)師在經(jīng)歷整個(gè)項(xiàng)目流程后自行判斷。
除了以上三點(diǎn)，還有很多其它的問(wèn)題難以解決，而這些問(wèn)題的總和，決定了沒(méi)有出現(xiàn)真正的人工智能之前，使用 AI 來(lái)輸出 UI 界面是一件不靠譜的事情。
只有視覺(jué)領(lǐng)域沒(méi)有前期那么多條條框框，也沒(méi)有后續(xù)一系列交付和維護(hù)需求的場(chǎng)景，才是 AI 真正產(chǎn)生價(jià)值和影響的方向。
用 AI 做 UI 設(shè)計(jì)不靠譜，但是不代表對(duì)UI設(shè)計(jì)師沒(méi)價(jià)值。這話聽(tīng)著可能挺拗口的，但事實(shí)如此，因?yàn)樵趪?guó)內(nèi)的UI設(shè)計(jì)環(huán)境中，UI 設(shè)計(jì)師的工作內(nèi)容往往不局限于產(chǎn)品設(shè)計(jì)一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)。
還包含下面這些操作：
我相信大多數(shù) UI 設(shè)計(jì)師做平面和運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)的感受就和上墳的狀態(tài)是一樣的，上墳起碼是懷有對(duì)先人獻(xiàn)花，做平面和運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)只會(huì)產(chǎn)生對(duì)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(fēng)格圖標(biāo)。
或者，在登陸頁(yè)用的比較濫俗的 3D 場(chǎng)景背景，為了這樣的東西花很長(zhǎng)的時(shí)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(shí)間內(nèi)獲取想要的效果。
還有就是各類運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)圖，互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)和一般的品牌廣告視覺(jué)比較起來(lái)，就是對(duì)創(chuàng)意性的忽視，畫(huà)面并不需要埋伏大量的隱喻、內(nèi)涵或故事，就是單純的應(yīng)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(dòng)頁(yè)等，都可以通過(guò) AI 快速生成一些高質(zhì)量的插畫(huà)，來(lái)替代我們自己從頭開(kāi)始繪制的苦惱。
所以你看，對(duì)于我們職業(yè)價(jià)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(lái)可以完成得越來(lái)越好，我們就可以節(jié)省更多的時(shí)間，不管是投入精力給體驗(yàn)和交互，還是準(zhǔn)點(diǎn)下班，都符合我們自身的利益。
所以，UI 設(shè)計(jì)師對(duì) AI 的態(tài)度并不是敵視和悲觀，而是要把它當(dāng)作救星和幫手，把我們從運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)的水火中拯救出來(lái)……
不僅是觀念上的調(diào)整，掌握一定的 AI 繪制技巧也是必要的，將他們?nèi)谌氲侥阏降墓ぷ髁鞒讨?，所需投入的精力也遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于你從頭開(kāi)始學(xué)插畫(huà)和 3D 渲染。
相信不久的將來(lái)，UI 設(shè)計(jì)師的招聘中部分要求手繪和建模的 JD，會(huì)替換成熟練使用 AI 繪圖。
