AIGC在品牌視覺設計中的創(chuàng)新應用研究

摘要：目的：數(shù)字時代，品牌視覺設計應符合碎片化的傳播訴求、跨媒介的表達要求以及快速變化的市場需求。而以設計師經(jīng)驗為主的品牌視覺設計在效率與工作模式上仍受到較大制約。AIGC（生成式人工智能）降低了品牌視覺設計的門檻，實現(xiàn)了設計的自動化與設計參數(shù)的優(yōu)化，進而生成品牌定制型的優(yōu)質視覺方案。文章聚焦AIGC給品牌設計帶來的范式轉變，重點關注AIGC在品牌視覺設計中的價值體現(xiàn)，基于現(xiàn)有案例分析AIGC創(chuàng)新應用的實踐意義。方法：文章采用案例分析與比較研究的方法，聚焦AIGC在品牌視覺設計中的應用。首先，通過分析AIGC在品牌定位及市場需求分析中的運用，研究其基于深度學習大數(shù)據(jù)快速生成多元創(chuàng)意方案的能力。其次，結合實際操作案例，重點分析AIGC在品牌視覺設計、視覺延展及系統(tǒng)化設計流程中的優(yōu)劣勢。最后，總結歸納AIGC在提升品牌多媒體平臺視覺一致性、提高設計效率方面的顯著優(yōu)勢，并探討其應用的局限性及未來的發(fā)展方向。結果：AIGC可以快速提供多樣化的設計方案，幫助品牌生成符合市場需求和消費者情感的視覺設計。此外，AIGC技術能夠有效規(guī)范品牌在多平臺上的視覺統(tǒng)一性與連貫性，推動品牌視覺設計智能化發(fā)展。結論：AIGC在品牌視覺設計中能夠提供多樣化的設計方案，提高品牌視覺的一致性和連貫性，提升設計效率，但仍存在情感表達受限、文化適應性不足等問題，需依靠設計師的判斷進行優(yōu)化。文章總結了AIGC與品牌設計師的協(xié)作模式，提出品牌方應建立AI設計使用的標準化流程，以充分體現(xiàn)AIGC的價值，推動品牌視覺設計智能化發(fā)展。

關鍵詞：AIGC；品牌視覺設計；創(chuàng)新；應用

中圖分類號：J524 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）19-00-03

本文引用格式：申洪瑞. AIGC在品牌視覺設計中的創(chuàng)新應用研究［J］.藝術科技，2024，37（19）：-，122.

1 AIGC驅動品牌視覺設計流程變革

1.1 創(chuàng)意生成的效率提升與邊界拓展

在傳統(tǒng)設計鏈條中，設計師憑借主觀經(jīng)驗或靈感展開創(chuàng)意想象，因此設計周期長、試錯成本高。以AIGC技術為基礎的自動化AI設計工具，以簡單的交互生成方式優(yōu)化了設計工作流程，極大地釋放了設計師的生產力和創(chuàng)造力，使設計師能夠專注于設計本身，減少重復性勞動，提高工作效率［1］。

AIGC的創(chuàng)意維度可以拓展設計師的創(chuàng)意界限，甚至可以將兩者有機融合。AI可以分析過往設計數(shù)據(jù)及市場需求，從中挖掘出新的設計元素、設計風格等，為品牌創(chuàng)造全新的視覺效果，為產品打造全新形象。北京咖們COMOON文化創(chuàng)意有限公司在其工作室網(wǎng)站上發(fā)布了與AI共創(chuàng)的17張品牌海報，希望以此重新介紹自己，并展示創(chuàng)意對COMOON意味著什么（見圖1）。

1.2 跨平臺視覺一致性的自動化實現(xiàn)

在信息碎片化的今天，品牌視覺設計的系統(tǒng)性傳達仍十分重要。在不同的傳播渠道，相同品牌的設計元素應在視覺上形成統(tǒng)一風格，以給消費者留下相對一致的視覺記憶。傳統(tǒng)的品牌視覺方式通過人力進行機械化的品牌視覺延展，不僅耗費時間長，而且出錯率高。而AIGC能通過數(shù)據(jù)的控制，實現(xiàn)圖像識別、自適應性調整，確保設計元素的大小、清晰度、色調適配，從而保障同一品牌在不同渠道展現(xiàn)統(tǒng)一風格。在廣告設計行業(yè)，AIGC能夠為廣告公司和品牌方快速生成廣告文案、海報頁面等營銷內容，從而降低成本，提高效率［2］。

1.3 設計師與AIGC的協(xié)作模式重構

AIGC的應用并不意味著設計師的淘汰，而是以“生成—過濾—優(yōu)化”的協(xié)同模式，將設計流程按照“生成—過濾—優(yōu)化”的順序重構。在這種模式下，設計師由操作者變?yōu)闆Q策者。AIGC為設計師提供一定量的設計方案，設計師再根據(jù)品牌文化和消費者情感選擇和完善，制定出擁有內在價值和吸引力的設計方案（見圖2）。

設計師與AIGC的協(xié)同設計模式強調智力和人力的平衡。AIGC負責常規(guī)、繁復的圖形設計工作，設計者則將更多精力投入更具情感價值的視覺設計中。這不僅提高了設計效率，避免了冗余人力勞動，而且維持了設計的價值，實現(xiàn)了技術和人性的統(tǒng)一。AIGC技術能通過處理和分析大量數(shù)據(jù)，識別人類可能忽略的模式和聯(lián)系，提出具有創(chuàng)造性的思路和視角。在藝術創(chuàng)作、設計思考、內容創(chuàng)新等方面，AIGC技術提供了獨特的靈感來源，推動了人類創(chuàng)意邊界的擴展［3］。由此可見，AIGC技術的應用對設計師工作效率的提升、設計邊界的拓展、跨平臺設計視覺性的統(tǒng)一、設計師與AIGC的共創(chuàng)以及設計理念的靈活重構具有促進作用。

2 AIGC在品牌視覺設計中的深度應用與邏輯解析

2.1 Logo設計的智能化迭代：以品牌大數(shù)據(jù)為依托

成功的Logo設計是與品牌意義相吻合的。AI能夠通過深度學習行業(yè)TOP的案例應用，通過算法提取信息，并對品牌理念進行梳理與解析。在圖像生成層面，依托大量的品牌數(shù)據(jù)，結合設計師輸入的關鍵詞指令，相對準確地生成多樣且豐富的Logo設計參考及視覺元素?！吧伞^濾—優(yōu)化”的協(xié)同模式不僅能夠減少設計師的時間成本和設計成本，更能提供專業(yè)的Logo設計元素，使設計更加契合品牌的內在理念。

同時，很多針對品牌VI設計、Logo設計的AIGC平臺及軟件也在持續(xù)更新迭代，如基于人工智能的Logo設計軟件平臺——Looka就利用深度學習算法自動為用戶提供多樣化的Logo設計方案，用戶輸入品牌名稱、所屬行業(yè)以及偏好風格，平臺即可提供數(shù)個設計選項。Logo制作平臺能夠顯著降低品牌在成立初期的設計費用，提高設計效率。新一代人工智能技術將極大地優(yōu)化平面設計方式，簡化流程，提高效率，創(chuàng)作出引人注目的視覺作品，同時更好地理解客戶或團隊的需求，以提高設計質量和效率［4］。

2.2 優(yōu)化色彩策略：以數(shù)據(jù)洞察用戶偏好為核心

作為視覺識別系統(tǒng)中非常重要的元素之一，色彩的恰當應用可以在很大程度上彰顯品牌形象，塑造品牌的獨特心理效應，加深消費者對品牌的印象。然而，設計師往往基于主觀經(jīng)驗和感覺應用色彩，不能較好地把握消費者的情感變化及市場的變動趨勢。設計師對色彩的選擇具有一定的局限性與主觀性，難以真實有效地反映市場和消費者的真實需求。

AIGC可對用戶行為數(shù)據(jù)和市場趨勢進行更細致的調研與總結。借助人工智能算法和大數(shù)據(jù)挖掘技術，能夠基于海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)色彩的智能生成。例如，通過分析社交媒體平臺、電商網(wǎng)頁上的用戶行為數(shù)據(jù)，深入洞察消費者的審美偏好與情感訴求，為品牌提供與之契合的色彩搭配方案。

2.3 確保多媒介視覺一致性：精準適配，強化品牌傳播

AIGC可以對品牌Logo和其他品牌視覺元素進行智能化處理，優(yōu)化視覺內容，以確保不同顯示終端都能較好地輸出符合設計標準的畫面。無論是圖片大小還是寬高比例、分辨率，皆可結合不同的顯示場景進行自動適配。

AIGC這一功能極大地滿足了品牌視覺元素在不同營銷媒介的規(guī)范輸出。無論是應用規(guī)格上的差異還是區(qū)別較大的媒體平臺，都能得到統(tǒng)一風格的多尺寸、多畫面的設計成果，從而達成品牌視覺形象在多平臺使用中的風格統(tǒng)一，形成良好的品牌視覺形象。

3 AIGC的應用優(yōu)勢與局限性

3.1 優(yōu)勢：顯著提升效率與推動創(chuàng)意普及

利用AIGC技術輔助設計方案制作，能明顯縮短設計周期。傳統(tǒng)設計模式下，設計師需要結合客戶的策略需求與品牌定位等信息展開思考，再進行設計、修改，往往需要花費數(shù)天甚至是數(shù)周的時間。而AIGC通過生成算法，能夠節(jié)約設計時間，提高設計效率。AIGC生成成果需要嵌入大量蘊含人類智慧成果的數(shù)據(jù)庫資源，因此人工智能生成內容可以看作是由AI與人類的二元創(chuàng)作主體共同實現(xiàn)的［5］。

生成式AI技術對設計創(chuàng)意起到了一定的推廣普及作用，使創(chuàng)意不再只是少數(shù)設計師的經(jīng)驗專屬。在傳統(tǒng)設計中，設計師更多受限于自身審美經(jīng)驗，容易導致創(chuàng)意的僵化。AIGC受數(shù)據(jù)驅動，因此可以根據(jù)不同的品牌形成差異化的設計方案，甚至可以激發(fā)出不同的創(chuàng)新方向及另類設計。這意味著小眾化品牌也可以與主流大品牌一樣，享有性價比更高的設計支持。創(chuàng)意的多元化、普適化，使設計更具包容性，能更好地適應市場的需求。

3.2 局限性：情感表達受限與文化適應性挑戰(zhàn)

3.2.1 表達方式的有限性

雖然AIGC設計生成在效率和創(chuàng)意上具有明顯優(yōu)勢，但在情感表達和文化內涵挖掘方面仍存在一定的不足。AIGC通過算法對大量數(shù)據(jù)進行分析處理與優(yōu)化，從而生成設計方案，但其無法理解人類的情緒和感受，也無法理解人類的歷史文化語境。因此，AIGC輸出的設計方案需要經(jīng)過多輪人為把控，從而確保品牌的關鍵情緒表達，更好地與目標消費者的情緒產生聯(lián)結。

3.2.2 文化匹配問題

在文化契合上，AIGC仍有很多不足。面對底蘊深厚的文化元素，AIGC在解讀和生成上容易產生偏差。如面對宗教符號、民族圖騰等具有一定人文情感的象征性圖形時，AIGC缺乏主觀判斷與情緒感知能力，從而對負載深厚文化的圖形元素理解不足，造成文化語境的失語。所以，當設計涉及具有文化負載的視覺元素時，設計師應先考察AIGC生成設計的準確性和文化適用度，及時糾正，避免誤用。要理解AIGC的不足，在關鍵時刻把握設計中的文化和氣韻，避免因算法的“無知”讓品牌的文化價值流失。

4 品牌方構建高效AIGC設計流程的標準化框架

4.1 三階段流程規(guī)范化：打造高效的設計鏈路

第一階段：數(shù)據(jù)輸入標準化。正確的數(shù)據(jù)輸入有利于設計的高效準確生成。品牌應圍繞自身定位、消費者洞察、市場發(fā)展等開展科學嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)調研，并在格式上采用易于識別的AI語言，這有利于在第一環(huán)節(jié)幫助AI真正理解品牌價值和用戶需求。

第二階段：智能生成與篩選。AI模型進入設計環(huán)節(jié)之后，會根據(jù)設定的算法參數(shù)和閾值來生成設計，這取決于機器的深度學習技術。為防止AI對設計的過度模仿，品牌商需要提出創(chuàng)意、市場、文化等過濾性指標，設計師要在品牌要求和市場導向下，從AI生成的設計方案中選擇最佳方案并進一步優(yōu)化。

第三階段：反饋與迭代機制。這一階段是設計過程中的用戶測試數(shù)據(jù)及反饋環(huán)節(jié)，即反饋實際市場反響或用戶測試數(shù)據(jù)，再通過數(shù)據(jù)分析，最終判斷設計圖樣的優(yōu)劣勢，從而完善自身的算法邏輯并進行優(yōu)化。每個設計方案最終的呈現(xiàn)也并非完全基于AI生成，設計師會結合設計意圖、市場及定位不斷對其進行優(yōu)化，進一步提高設計質量。

4.2 設計師能力升級路徑：技術與文化的雙重賦能

4.2.1 技術融合能力

設計師除要掌握基礎的設計知識之外，還需掌握AIGC工具應用技術，并通過對數(shù)據(jù)的解讀和分析把握市場趨向、消費者需求及品牌定位，進而在與AIGC協(xié)同工作時，借助AI應用產出設計方案。

此外，設計師應具備跨學科的綜合能力，能夠在不同的知識領域連接知識點。AIGC不是簡單的機械性工具，設計師需要深入理解數(shù)據(jù)，正確預判市場，在掌握計算機技術、人工智能原理、數(shù)據(jù)處理等相關知識的基礎上，更好地運用AIGC工具進行設計。設計師不是單純的創(chuàng)意匠人，而是技術與創(chuàng)意的雙重決定者。

4.2.2 文化深度理解

盡管AIGC在設計中發(fā)揮著重要作用，但其因自身的情感缺失，也暴露出一些問題，特別是在面對具有深厚文化背景的設計項目時，AIGC的解答總是無法令設計師滿意。因此，設計師先要提煉出地域文化特色、用戶心理情感、社會風土人情等關鍵詞，再將其轉化為AIGC能夠理解的計算機語言或指令。有效的語境轉譯能使AIGC更好地考慮文化語境，使生成作品具備情緒價值與文化深度。因此，設計師應具有一定的跨文化素養(yǎng)及意識，熟知不同文化體系下的象征語義、色感及視感，與AIGC技術更高效地合作。

5 結語

AIGC正在改變品牌視覺設計的基本邏輯。從技術上來看，AIGC帶來了設計效率的革命，設計自動化減少了設計師開展重復、低層級任務的時間和精力投入，顯著提升了效率。AIGC通過減少人工和時間成本，能使品牌設計更好地滿足消費群體的需求，更有利于提升品牌的差異化競爭優(yōu)勢和用戶體驗。

展望未來，AIGC將不斷迭代升級，并與更多尖端技術如VR（虛擬現(xiàn)實）、AR（增強現(xiàn)實）、實時渲染等相融合，使品牌視覺設計從靜態(tài)視覺發(fā)展為動態(tài)化體驗，為品牌提供全新的視覺表達形式，從而使品牌視覺信息傳遞更顯生動。雖然AIGC有著技術上的優(yōu)勢，但它只是工具，無法完全替代人類設計師的創(chuàng)作和情感判斷。在智能化時代，品牌需保持清晰的戰(zhàn)略格局，科學地將技術、文化等融合起來，將AIGC作為賦能工具，最終實現(xiàn)品牌的價值增長，在眾多競爭激烈的領域守住優(yōu)勢。

參考文獻：

［1］ 孫守遷，羅凌穎，喬顯越. AIGC賦能創(chuàng)新設計的新動能和新路徑［J］.藝術設計研究，2024（2）：69-76.

［2］ 非凡產研.行業(yè)洞察｜創(chuàng)意變革與市場顛覆：AIGC對廣告行業(yè)的全面影響［EB/OL］.騰訊新聞，（2023-05-11）

［2024-10-01］. https：//new.qq.com/rain/a/20230511A07TLG00.

［3］ 尹亞維. AIGC技術在品牌設計中的創(chuàng)新應用研究：以“THEBOX”品牌視覺設計實踐為例［D］.杭州：杭州電子科技大學，2024.

［4］ 趙永濤，高經(jīng)緯.新一代人工智能技術在平面設計中的應用［J］.包裝工程，2024（2）：226-234.

［5］ 尤可可，沈陽.元宇宙版權的特征與作品權屬探析［J］.中國版權，2023（1）：45-52.

作者簡介：申洪瑞 （1989—） ，男，講師，研究方向：視覺傳達設計。