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商业视觉设计与 AI 实践把项目经验,变成可复用的方法

在这里分享我的品牌与产品作品、AI 项目工作流,以及持续整理的研究、方法和工具。

从需求到交付的五个阶段

先理解产品,再控制生成,最后由人工判断和精修。真实项目中的过程,整理在下面的工作流里。

探索完整工作流
01

需求输入与解构

解构商业目标、产品事实与核心卖点,将模糊诉求转译为高确定性的视觉 Brief。

输出确定性视觉 Brief
02

变量拆解与锁定

拆解构图、光影、物理材质与配色限制,锁定核心变量,消灭不可控的“盲盒生成”。

建立视觉变量控制地图
03

方向生成与迭代

多模型协同组合,围绕已锁定的核心变量展开高品质创意探索,拓宽方案空间。

高效率扩充方案池
04

人工判断与精修

由人工审美与逻辑把关,进行局部重绘、多轨拼接与后期精细打磨,保障高质量交付。

人机审美与算力协同
05

资产沉淀与复利

将项目中被验证的 Prompt、参数模板和检查清单送回资源库,让每次交付产生资产复利。

构建可持续生产资产

由实践驱动的 AI 视觉实验室

把成熟设计经验、商业目标与 AI 生产力组织成稳定、可控、可交付的视觉流程。

8 年

商业视觉实战

覆盖电商设计、工业品视觉与跨媒介交付。

全链路

AI 协同制作

从意图转译、变量控制到精修与最终交付。

可复用

流程资产沉淀

把验证过的方法、模板与判断标准留在系统中。

交流项目,也交流 AI 实践

欢迎聊聊品牌与产品视觉、AI 工作流,或分享你在设计实践中遇到的问题。