2024年AI搞定活动KV：5个高效方法实测对比与工具推荐

AI技术的崛起正在重塑每个行业的底层逻辑，设计领域自然也不例外。尽管“AI能否取代设计师”这个话题仍然众说纷纭，但一个更务实的共识已经浮出水面：设计师的核心竞争力，在于如何利用AI工具放大自身专业能力，而不是被工具替代。那么，具体到一场高规格的发布会设计，钉钉的设计师是怎么做的？从创意发散到最终落地，整个过程值得拆解。

创意阶段

需求背景

本次设计任务是活动主KV，主题为“超级钉钉”。关键词包括：钉钉、超级、科技、AI时代、B端。如果直接把需求brief扔给AI让它生成主视觉，结果可想而知——AI无法理解人类语境下的抽象概念。这场协作就好比甲方与乙方的博弈：设计师必须先拆解需求，再用AI能听懂的语言给出明确指令。需求越清晰，输出越接近预期。

创意发散

有了需求框架，接下来就是脑暴时间。这一步考验的是设计师对关键词的视觉转化能力——如何把“超级”“科技”“B端”这些抽象词，变成可落地的画面元素？从风格到构图，从色彩到质感，每一个发散方向都需要反复推敲。

草图阶段

创意方向确定后，就进入动手环节。因为涉及具体的图形体现、创意表达和排版布局，这里选择的工具是可控度更高的Stable Diffusion。

使用AI进行主题性设计时的困难

主题性设计最大的难点在于：AI对“主题”没有概念。它只能根据提示词生成视觉元素，但无法理解“超级钉钉”背后的品牌调性和情感诉求。如果提示词过于宽泛，出来的图往往偏离方向。

精准控制画面的方法

要解决这个痛点，关键在于把提示词拆解成“视觉描述语言”。比如，不要只说“科技感”，而要具体到“金属质感、蓝色渐变、流动光效”。同时，利用ControlNet等插件对构图、姿态、景深进行锁定，让AI在有限范围内发挥。

将想法具体化

这一步是设计师和AI的深度磨合：先手绘草图或搭建粗糙3D参考，再交给AI去丰富细节。AI生成的结果反过来又激发新的创意，形乘人机协同的正循环。

生成阶段

大小模型的作用和选择

在生成过程中，大模型提供的是底层风格能力，小模型（LoRA等）则负责定向微调——比如专门控制“钉钉品牌色”或“B端界面质感”。值得注意的是：只有在前期对画面有了明确预期，后续的模型测试才能高效推进；否则很容易陷入“改方向→测试→再改方向”的死循环。这恰恰印证了设计的一个底层逻辑：最终成果的好坏，不取决于工具本身，而取决于设计师在思考环节的深度。

权重

提示词中不同元素的权重控制，直接影响AI的注意力分配。比如“超级”一词如果权重过低，AI可能忽略主体放大效果。通过调整权重参数，可以让AI更精准地理解设计意图。

扩图

当主视觉主体基本确定后，往往需要扩展画面以适应不同媒体尺寸。这一步AI同样能派上用场——通过Outpainting技术，让AI根据已有风格推测出延伸区域的内容，保持画面的一致性。

全过程总结

从最初抱着玩玩心态接触AI，到真正把它用于商业设计，流程本质上没有改变：拆解需求→创意发散→创意实现→修改细化→落地。AI目前仍然是一个工具，远未达到能独立理解并满足复杂设计需求的程度。想要得到理想结果，必须提供足够明确且充分的输入。

说到底，设计师的核心价值在于发现和解决问题。画图只是整个链条中的一个环节。AI或许降低了操作工具的门槛，但它绝不是设计的门槛。