AIGC 商业视觉工作流

先定义 AIGC 在流程中的位置

作品集将 AIGC 视为设计生产方式变化的一部分，并讨论受众、需求方、设计市场和社会工具普及之间的关系。其中“满足 80% 大众需求”“用户难以分辨 AI 与人工”等表述没有附研究来源，因此本站把它们保留为当时的项目观点，不改写成事实结论。

可确认的实践判断是：生成工具适合扩大探索范围、快速形成素材和模拟多种软件效果，但商业设计仍需要人来理解业务目标、选择参考、判断构图、修正结构、统一品牌、核对版权并完成最终 QA。

从灵感发散到可交付素材

作品集将能力范围分为装饰元素、UI 图标、海报物料、H5 头图、3D 模型、元素组合、渲染和风格量化。对应价值包括快速生成完成度较高的图标与点缀、模拟不同效果、拓展创意方向，以及在参数一致时维持相近风格。

这些能力已进入每市 App 积分页、运营活动主视觉、MAP 投研管理小程序、标签票、B 端 Banner 与机构实名投研社区图标等场景。第 52 页同时展示了产品界面、运营主图、蓝色 3D 场景元素和多组图标，说明生成素材需要继续进入真实版式和业务文案，才构成交付。

需求到输出的六步工作流

这条链路对应原作品集中的“需求 → 头脑风暴与关键词 → 确认参考图风格 → 合成 → 二次处理 → 输出调整”。页面把原来的四段概括进一步展开为六个可交接节点，但不虚构具体模型参数或自动化程度。

把一次尝试沉淀成生产系统

项目在日常落地中持续总结大厂团队案例、整理素材库和关键词，并记录 B 端/C 端图标的制作流程。作品集第 53 页显示素材库规模标注为 5000+，同时展示风格关键词和提示语整理；由于资产单位、来源、去重、版权和实际使用率没有记录，本站不把 5000+ 放入结果卡。

作品集也明确承认局限：AI 生成的细节仍有瑕疵，需要人工花时间调整；商业化使用需要尽量避免版权纠纷。下一阶段应把经验总结升级为可复核的生产规范，而不是只继续积累图片。

完整作品资料

下方按原顺序收录作品集第 48–53 页，完整保留项目定位、可行性、工作流、实际输出与经验沉淀。

Original portfolio archive 06 pages

AIGC 商业视觉工作流

6 页原始项目材料已全部进入本案例；点击任意页面可查看原尺寸。

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TO COMPLETE

AIGC 工作流待补资料

以下信息无法从现有简历与作品集可靠确认，因此不做推测。

1. 01
   一条完整的 before / during / after 实例

   补充建议 补原始需求、参考、候选、失败版本、人工修正图层、最终上线稿和反馈。

2. 02
   模型、版本与关键参数

   补充建议 按案例记录工具、模型、版本、seed、参考图、ControlNet / LoRA / Checkpoint 的真实用途。

3. 03
   50% 效率提升口径

   补充建议 选择同类任务，补传统耗时、生成轮数、人工耗时、样本、统计周期和失败成本。

4. 04
   素材与版权台账

   补充建议 为参考图、字体、模型、训练/生成素材和 5000+ 资产建立来源、许可、去重与使用记录。

5. 05
   人工 QA 与淘汰标准

   补充建议 整理常见错误、品牌偏差、内容安全和交付检查表，并展示一组被淘汰方案。

反思与下一步

• 现有材料已经证明 AIGC 被用于真实产品和运营视觉，但还缺一条可逐步复盘的完整案例。
• “效率提升”应同时计算生成时间、筛选成本、人工修正和失败轮次，不能只比较第一次出图速度。
• 素材库的长期价值取决于可检索、可追溯、可授权和可复用，而不是单纯数量增长。