别急着用AI给的第一个版式
最近在设计工作里用AI做版式,踩了个很典型的坑:拿到第一个输出就开始微调,结果越改越别扭,最后发现方向本身就偏了。后来我换了个思路,第一次提问就要求它给多个方案,效率完全不一样。
具体做法是,在提示词里直接说「发挥创意,基于我的设计系统给三个不同版本」。这样一上来就能拿到不同布局结构、背景处理和字体排布的方案,而不是死磕一张稿。然后我把自己当创意总监,不选单一方案,而是把B方案好的背景风格套到A方案的主结构上,做混搭。修改阶段也别写复杂指令,用日常对话描述就行。比如「把深色背景上的文字提亮一点,让它更跳」,或者「列表项之间的间距再松一些」。AI对这类自然语言反馈的响应比想象中准,来回几轮就能收敛到能用的程度。这套方法对非技术背景的人同样成立。现在搭一个自定义AI小应用的门槛比前两年低太多了,不需要懂后端,把需求拆成清晰的步骤,交给AI逐步生成再拼起来就行。关键还是别指望一次成型,把AI当成一个能快速出草稿的协作者,而不是一键出成品的魔法按钮。顺带看了下这周几家大厂的动态,Gemini、Meta、OpenAI都有新动作,整体感觉是工具层卷得厉害,但真正拉开差距的还是使用者的工作流。我的判断是,未来半年会用AI做设计的人,优势不在会不会写提示词,而在有没有一套稳定的迭代节奏。
具体做法是,在提示词里直接说「发挥创意,基于我的设计系统给三个不同版本」。这样一上来就能拿到不同布局结构、背景处理和字体排布的方案,而不是死磕一张稿。然后我把自己当创意总监,不选单一方案,而是把B方案好的背景风格套到A方案的主结构上,做混搭。修改阶段也别写复杂指令,用日常对话描述就行。比如「把深色背景上的文字提亮一点,让它更跳」,或者「列表项之间的间距再松一些」。AI对这类自然语言反馈的响应比想象中准,来回几轮就能收敛到能用的程度。这套方法对非技术背景的人同样成立。现在搭一个自定义AI小应用的门槛比前两年低太多了,不需要懂后端,把需求拆成清晰的步骤,交给AI逐步生成再拼起来就行。关键还是别指望一次成型,把AI当成一个能快速出草稿的协作者,而不是一键出成品的魔法按钮。顺带看了下这周几家大厂的动态,Gemini、Meta、OpenAI都有新动作,整体感觉是工具层卷得厉害,但真正拉开差距的还是使用者的工作流。我的判断是,未来半年会用AI做设计的人,优势不在会不会写提示词,而在有没有一套稳定的迭代节奏。
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