AIGC案例實(shí)戰(zhàn)!如何用AI為可視化大屏設(shè)計(jì)提效?
隨著 AI 的大火,大家都在考慮如何通過(guò) AI 提升工作效率,接下來(lái)簡(jiǎn)述一下我在可視化領(lǐng)域使用 AI - Midjourney 進(jìn)行設(shè)計(jì)提效的嘗試。
工具大比拼:
在正文開始之前先看五張圖
五張圖總花費(fèi)時(shí)間為 1 小時(shí)左右,其中訓(xùn)練 Midjourney 生成圖像花了 20 分鐘左右,使用現(xiàn)有組件完成設(shè)計(jì)稿大概用了 40 分鐘。
結(jié)論:針對(duì)日??梢暬笃烈曈X(jué)設(shè)計(jì)提效 80%以上。
近期隨著 ChatGPT 和 Midjourney 的大火,大家都在探索如何使用 AIGC 對(duì)我們已有的工作進(jìn)行提效。開始之前,首先說(shuō)明一下什么是 AIGC。 內(nèi)容產(chǎn)生分為三個(gè)階段,分別是 PGC、UGC 和目前大火的 AIGC。分別對(duì)應(yīng)了專家產(chǎn)生內(nèi)容、用戶產(chǎn)生內(nèi)容以及目前的 AI 產(chǎn)生內(nèi)容,對(duì)應(yīng)到大的時(shí)間周期有兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn),分別是 2008 年和 2023 年。其中 2008 年以前是 PGC 時(shí)代,即專家產(chǎn)生內(nèi)容,2008 年之后隨著移動(dòng)互聯(lián)的來(lái)臨,開啟了 UGC 時(shí)代,即用戶產(chǎn)生內(nèi)容。最后就是當(dāng)下,2023 年,開年隨著 ChatGPT 和 Midourney 的大火,同時(shí)開啟了 AI 創(chuàng)造內(nèi)容的時(shí)代。
隨著 AI 的大火,作為一名可視化大屏設(shè)計(jì)師,我也在考慮如何通過(guò) AI 提升我的工作效率,接下來(lái)簡(jiǎn)述一下我在可視化領(lǐng)域使用 AI 進(jìn)行設(shè)計(jì)提效的嘗試。
由于市面上存在大量的 AI 繪畫工具,每個(gè)工具擅長(zhǎng)的畫風(fēng)也各有所長(zhǎng);選擇合適的工具可以幫助我們?cè)?AI 創(chuàng)作中事半功倍。
1. Midjourney、StableDiffsion、DALLE2 繪圖案例及特點(diǎn)
Midjourney:畫面注重細(xì)節(jié)的構(gòu)建和表達(dá);同時(shí)對(duì)不同材質(zhì)的展示也非常細(xì)致。
Stable Diffusion:畫風(fēng)更偏寫實(shí);生成照片級(jí)別的作品
DALLE 2:筆觸比較明顯,更加偏向繪畫風(fēng)格
2. Midjourney、Stable Diffusion、DALLE 2 橫向?qū)Ρ?/strong>
三組 AI 模型輸入同樣的 Prompt,生成圖像進(jìn)行橫向?qū)Ρ?,總結(jié)不同 AI 模型所擅長(zhǎng)的繪圖風(fēng)格。
Midjourney 生成的圖像更加具有藝術(shù)風(fēng)格,更偏向 CG 畫面。Stable Diffusion、DALLE 2 生成的圖像更偏向?qū)憣?shí)、具有照片感。因此選擇 Midjourney 作為賦能可視化大屏設(shè)計(jì)的 AI 工具進(jìn)行探索。
可視化大屏設(shè)計(jì)擁抱 AI,獲得 AI 能力加持,提升工作效率??梢詮膬蓚€(gè)方面綜合思考,找準(zhǔn)切入點(diǎn)。第一是工作流程,第二是頁(yè)面結(jié)構(gòu)。
1. 可視化大屏工作流程
從可視化大屏的產(chǎn)設(shè)研流程來(lái)看,一個(gè)產(chǎn)品的上線需要經(jīng)歷如下環(huán)節(jié):提出需求 、視覺(jué)探索、交互設(shè)計(jì)、完成設(shè)計(jì)、開發(fā)文檔、協(xié)助開發(fā)、設(shè)計(jì)走查、產(chǎn)品上線等。整個(gè)流程較為復(fù)雜。結(jié)合 AI 產(chǎn)出的內(nèi)容,可將 AI 提效部分聚焦在視覺(jué)探索階段。視覺(jué)探索是整個(gè)可視化大屏產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段較為重要的一環(huán),也是最為耗費(fèi)人力的階段。好的視覺(jué)往往能夠讓人眼前一亮,為優(yōu)秀的可視化作品奠定基礎(chǔ)。
2. 可視化大屏頁(yè)面結(jié)構(gòu)
一個(gè)完整的可視化大屏設(shè)計(jì)方案從頁(yè)面結(jié)構(gòu)上分為視覺(jué)層和數(shù)據(jù)層。其中數(shù)據(jù)層是整個(gè)可視化大屏的核心,是核心要傳達(dá)給用戶有價(jià)值的數(shù)據(jù)的內(nèi)容,輔助用戶決策。視覺(jué)層則是靈魂,一個(gè)可視化大屏是否能獲得用戶的認(rèn)可,通常看視覺(jué)層的表現(xiàn)。
根據(jù)對(duì)可視化大屏的在工作流程和頁(yè)面結(jié)構(gòu)的拆解,頁(yè)面結(jié)構(gòu)中的視覺(jué)層以及工作流程中的視覺(jué)設(shè)計(jì)更加偏向重復(fù)性以及設(shè)計(jì)探索類的工作。再結(jié)合 AI 繪圖的特點(diǎn):低成本的、快速的、批量產(chǎn)生設(shè)計(jì)內(nèi)容。因此我嘗試使用 AI 來(lái)輔助完成可視化的視覺(jué)探索方向的設(shè)計(jì)工作。
1. 傳統(tǒng)可視化視覺(jué)設(shè)計(jì)流程
傳統(tǒng)的可視化視覺(jué)設(shè)計(jì)流程通常從獲取地理信息數(shù)據(jù)開始,然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、模型渲染、效果合成。其中完成數(shù)據(jù)建模之后的模型渲染和效果合成是一個(gè)循環(huán)反復(fù)的過(guò)程,需要不斷打磨渲染效果以及合成效果,最終才能完成作品輸出。對(duì)這個(gè)流程的優(yōu)化也將是 AI 提效的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
2. Midjourney 輔助視覺(jué)設(shè)計(jì)流程
開始進(jìn)行 AI 輔助設(shè)計(jì)之前,我們首先需要知道 Midjourney 的工作流程是什么以及一些相關(guān)參數(shù)與名詞的介紹。
① Midjourney 工作流程
Midjourney 在 AI 生成圖像過(guò)程中有兩個(gè)路徑,其一是文本生圖,其二是以圖生圖的方式。其中文本生圖 Text to img 是更為常見的一種方式,通過(guò)一段對(duì)畫面描述的文字,告訴 AI 你想要的畫面,AI 就可以幫你生成對(duì)應(yīng)的圖像。以圖生圖 Img to img 是通過(guò)輸入一張?jiān)紙D像給 AI,輔助描述文字生成一張基于原始圖像的新圖像。
② Midjourney 參數(shù)及名詞介紹
--v 5:表示使用的是第幾個(gè)版本的 Midjourney AI 模型(目前從 V1 到 V5 版本)
--ar 2:1:所生成圖片的寬高比例 (1:1 到 2:1 之間)
--iw 1:以圖生圖模式中,新圖和原始圖的關(guān)聯(lián)度(最小是 0.5,最大是 2)
--q 2: 預(yù)覽質(zhì)量(0.25 到 5。數(shù)值越高渲染所需時(shí)間越久)
--no XXX:XXX 代表不想讓圖像出現(xiàn)的元素(--no background 表示不要背景元素)
U1 U2 U3 U4:代表了顯示的四張圖;點(diǎn)擊其中一個(gè)按鈕,系統(tǒng)就會(huì)發(fā)給用戶對(duì)應(yīng)的圖片 V1 V2 V3 V4:對(duì)應(yīng)了四張圖片,點(diǎn)擊其中一個(gè)按鈕系統(tǒng)會(huì)推給我們四張對(duì)應(yīng)圖片的細(xì)節(jié)調(diào)整版
3. 文本生圖 Text to img
在使用 Midjourney 生成圖像的過(guò)程中,整個(gè)流程的關(guān)鍵是“Prompt”的撰寫。Prompt 作為用戶和 AI 溝通的橋梁,書寫的質(zhì)量直接影響生成畫面的效果。Prompt 寫的越詳細(xì),越完善,生成的圖像會(huì)越具體,更能符合用戶對(duì)生成圖片的預(yù)期。
Step 1 對(duì)我們想要的畫面主體進(jìn)行描述。
Prompt:Earth with China as the main body,
Step 2 對(duì)我們想要的畫面主體以及畫面風(fēng)格進(jìn)行描述。
Prompt:Earth with China as the main body, HUD, FUI, Data visualization, 3D render, C4D,
Step 3 對(duì)我們想要的畫面主體、畫面風(fēng)格、視覺(jué)參考以及藝術(shù)流派進(jìn)行描述。
Prompt:Earth with China as the main body, HUD, FUI, Data visualization, 3D render, C4D, Dennis Schaefer, Futurism, Artstation, Behance,
Step 4 對(duì)我們想要的畫面主體、畫面風(fēng)格、視覺(jué)參考、藝術(shù)流派以及畫面視角進(jìn)行描述。
Prompt:Earth with China as the main body, HUD, FUI, Data visualization, 3D render, C4D, Dennis Schaefer, Futurism, Artstation, Behance, panoramic, screen is blue,
Step 5 對(duì)我們想要的畫面主體、畫面風(fēng)格、視覺(jué)參考、藝術(shù)流派以及畫面視角進(jìn)行描述之后,如果有意向圖片,可以選擇對(duì)應(yīng)圖片點(diǎn)擊“V”按鈕,讓系統(tǒng)推送細(xì)節(jié)調(diào)整版本。在這個(gè)過(guò)程中可以進(jìn)行畫質(zhì)提升操作。
Step 6 在細(xì)節(jié)調(diào)整有意向圖片后,可以選擇對(duì)應(yīng)圖片點(diǎn)擊“U”按鈕,讓系統(tǒng)發(fā)送我們所選圖片的額大圖。
在 Text to img 過(guò)程中生成的一些其他樣式風(fēng)格的圖片,可供我們進(jìn)行參考,提供靈感來(lái)源。
4. 以圖生圖 Img to img
Setp 1 使用和 text to img 相同的 Prompt,僅改變 iw 值,iw(生成的圖片和原圖片的相似性。0.5 為關(guān)聯(lián)性最低,2 為關(guān)聯(lián)性最高)值分別為 0.5、1、1.5 和 2。得到以下四組圖片。
Step 2 選擇 iw = 2 中的第四張圖片 并按 V 鍵進(jìn)行視覺(jué)調(diào)整。
Step 3 再選擇 V4 進(jìn)行視覺(jué)調(diào)整。最后選擇 U2 進(jìn)行圖像輸出。
最后完整看一下 Img to img 的過(guò)程
將 Midjourney 輸出的圖像應(yīng)用于真實(shí)的場(chǎng)景中,同樣需要從兩方面來(lái)看。第一是可視化的頁(yè)面結(jié)構(gòu)劃分,第二是的工作流程。
首先:根據(jù)可視化大屏設(shè)計(jì)的頁(yè)面結(jié)構(gòu)劃分來(lái)看,Midjourney 輸出的圖片只是作為背景視覺(jué)層來(lái)使用,仍需根據(jù)業(yè)務(wù)需求疊加數(shù)據(jù)層的內(nèi)容。如開篇的兩張圖所示。
其次:從工作流程來(lái)看,目前產(chǎn)出的設(shè)計(jì)稿僅可應(yīng)用于設(shè)計(jì)風(fēng)格探索階段,或者是作為飛機(jī)稿的素材使用。無(wú)法應(yīng)用于真實(shí)項(xiàng)目中。具體原因看第六點(diǎn)。
結(jié)論:Midjourney 輔助可視化大屏視覺(jué)設(shè)計(jì)可以為設(shè)計(jì)師提供部分靈感來(lái)源。提升可視化設(shè)計(jì)師的視覺(jué)探索效率,但無(wú)法在實(shí)際項(xiàng)目中運(yùn)用。
在地理信息可視化中,針對(duì)視覺(jué)設(shè)計(jì)主要是將地理數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為 3D 模型,再將模型進(jìn)行渲染。其中將地理信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 3D 模型過(guò)程中核心就是保證 3D 模型對(duì)地理信息數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確還原。
然而基于當(dāng)前對(duì) midjourney V4 模型以及 V5 模型的研究,我理解 AI 生成圖像的基本邏輯是將關(guān)鍵詞分別映射到不同的圖像,再將一個(gè)關(guān)鍵詞組所對(duì)應(yīng)的所有圖像進(jìn)行拼接,這個(gè)過(guò)程就像是 PS 的圖片合成,或者叫視覺(jué)風(fēng)格遷移。這樣的一個(gè)生成方式會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)的不準(zhǔn)確。在實(shí)際測(cè)試過(guò)程中,針對(duì)一個(gè)具體國(guó)家、省份的三維地圖的生成結(jié)果基本都是不準(zhǔn)確的。因此無(wú)法真正用于可視化設(shè)計(jì)工作中。
那什么時(shí)候 AIGC 會(huì)對(duì)可視化大屏設(shè)計(jì)效率有質(zhì)的提升?那就是當(dāng) AI 能夠理解并找到對(duì)應(yīng)的地理信息數(shù)據(jù)后生成不同類型、風(fēng)格的圖像的時(shí)候,才能做到對(duì)普通可視化設(shè)計(jì)師的效率有質(zhì)的提升。
這一天也許很遠(yuǎn),也許就在明天!
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