AIGC在品牌视觉设计中的创新应用研究

摘要：目的：数字时代，品牌视觉设计应符合碎片化的传播诉求、跨媒介的表达要求以及快速变化的市场需求。而以设计师经验为主的品牌视觉设计在效率与工作模式上仍受到较大制约。AIGC（生成式人工智能）降低了品牌视觉设计的门槛，实现了设计的自动化与设计参数的优化，进而生成品牌定制型的优质视觉方案。文章聚焦AIGC给品牌设计带来的范式转变，重点关注AIGC在品牌视觉设计中的价值体现，基于现有案例分析AIGC创新应用的实践意义。方法：文章采用案例分析与比较研究的方法，聚焦AIGC在品牌视觉设计中的应用。首先，通过分析AIGC在品牌定位及市场需求分析中的运用，研究其基于深度学习大数据快速生成多元创意方案的能力。其次，结合实际操作案例，重点分析AIGC在品牌视觉设计、视觉延展及系统化设计流程中的优劣势。最后，总结归纳AIGC在提升品牌多媒体平台视觉一致性、提高设计效率方面的显著优势，并探讨其应用的局限性及未来的发展方向。结果：AIGC可以快速提供多样化的设计方案，帮助品牌生成符合市场需求和消费者情感的视觉设计。此外，AIGC技术能够有效规范品牌在多平台上的视觉统一性与连贯性，推动品牌视觉设计智能化发展。结论：AIGC在品牌视觉设计中能够提供多样化的设计方案，提高品牌视觉的一致性和连贯性，提升设计效率，但仍存在情感表达受限、文化适应性不足等问题，需依靠设计师的判断进行优化。文章总结了AIGC与品牌设计师的协作模式，提出品牌方应建立AI设计使用的标准化流程，以充分体现AIGC的价值，推动品牌视觉设计智能化发展。

关键词：AIGC；品牌视觉设计；创新；应用

中图分类号：J524 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2024）19-00-03

本文引用格式：申洪瑞. AIGC在品牌视觉设计中的创新应用研究［J］.艺术科技，2024，37（19）：-，122.

1 AIGC驱动品牌视觉设计流程变革

1.1 创意生成的效率提升与边界拓展

在传统设计链条中，设计师凭借主观经验或灵感展开创意想象，因此设计周期长、试错成本高。以AIGC技术为基础的自动化AI设计工具，以简单的交互生成方式优化了设计工作流程，极大地释放了设计师的生产力和创造力，使设计师能够专注于设计本身，减少重复性劳动，提高工作效率［1］。

AIGC的创意维度可以拓展设计师的创意界限，甚至可以将两者有机融合。AI可以分析过往设计数据及市场需求，从中挖掘出新的设计元素、设计风格等，为品牌创造全新的视觉效果，为产品打造全新形象。北京咖们COMOON文化创意有限公司在其工作室网站上发布了与AI共创的17张品牌海报，希望以此重新介绍自己，并展示创意对COMOON意味着什么（见图1）。

1.2 跨平台视觉一致性的自动化实现

在信息碎片化的今天，品牌视觉设计的系统性传达仍十分重要。在不同的传播渠道，相同品牌的设计元素应在视觉上形成统一风格，以给消费者留下相对一致的视觉记忆。传统的品牌视觉方式通过人力进行机械化的品牌视觉延展，不仅耗费时间长，而且出错率高。而AIGC能通过数据的控制，实现图像识别、自适应性调整，确保设计元素的大小、清晰度、色调适配，从而保障同一品牌在不同渠道展现统一风格。在广告设计行业，AIGC能够为广告公司和品牌方快速生成广告文案、海报页面等营销内容，从而降低成本，提高效率［2］。

1.3 设计师与AIGC的协作模式重构

AIGC的应用并不意味着设计师的淘汰，而是以“生成—过滤—优化”的协同模式，将设计流程按照“生成—过滤—优化”的顺序重构。在这种模式下，设计师由操作者变为决策者。AIGC为设计师提供一定量的设计方案，设计师再根据品牌文化和消费者情感选择和完善，制定出拥有内在价值和吸引力的设计方案（见图2）。

设计师与AIGC的协同设计模式强调智力和人力的平衡。AIGC负责常规、繁复的图形设计工作，设计者则将更多精力投入更具情感价值的视觉设计中。这不仅提高了设计效率，避免了冗余人力劳动，而且维持了设计的价值，实现了技术和人性的统一。AIGC技术能通过处理和分析大量数据，识别人类可能忽略的模式和联系，提出具有创造性的思路和视角。在艺术创作、设计思考、内容创新等方面，AIGC技术提供了独特的灵感来源，推动了人类创意边界的扩展［3］。由此可见，AIGC技术的应用对设计师工作效率的提升、设计边界的拓展、跨平台设计视觉性的统一、设计师与AIGC的共创以及设计理念的灵活重构具有促进作用。

2 AIGC在品牌视觉设计中的深度应用与逻辑解析

2.1 Logo设计的智能化迭代：以品牌大数据为依托

成功的Logo设计是与品牌意义相吻合的。AI能够通过深度学习行业TOP的案例应用，通过算法提取信息，并对品牌理念进行梳理与解析。在图像生成层面，依托大量的品牌数据，结合设计师输入的关键词指令，相对准确地生成多样且丰富的Logo设计参考及视觉元素。“生成—过滤—优化”的协同模式不仅能够减少设计师的时间成本和设计成本，更能提供专业的Logo设计元素，使设计更加契合品牌的内在理念。

同时，很多针对品牌VI设计、Logo设计的AIGC平台及软件也在持续更新迭代，如基于人工智能的Logo设计软件平台——Looka就利用深度学习算法自动为用户提供多样化的Logo设计方案，用户输入品牌名称、所属行业以及偏好风格，平台即可提供数个设计选项。Logo制作平台能够显著降低品牌在成立初期的设计费用，提高设计效率。新一代人工智能技术将极大地优化平面设计方式，简化流程，提高效率，创作出引人注目的视觉作品，同时更好地理解客户或团队的需求，以提高设计质量和效率［4］。

2.2 优化色彩策略：以数据洞察用户偏好为核心

作为视觉识别系统中非常重要的元素之一，色彩的恰当应用可以在很大程度上彰显品牌形象，塑造品牌的独特心理效应，加深消费者对品牌的印象。然而，设计师往往基于主观经验和感觉应用色彩，不能较好地把握消费者的情感变化及市场的变动趋势。设计师对色彩的选择具有一定的局限性与主观性，难以真实有效地反映市场和消费者的真实需求。

AIGC可对用户行为数据和市场趋势进行更细致的调研与总结。借助人工智能算法和大数据挖掘技术，能够基于海量数据实现色彩的智能生成。例如，通过分析社交媒体平台、电商网页上的用户行为数据，深入洞察消费者的审美偏好与情感诉求，为品牌提供与之契合的色彩搭配方案。

2.3 确保多媒介视觉一致性：精准适配，强化品牌传播

AIGC可以对品牌Logo和其他品牌视觉元素进行智能化处理，优化视觉内容，以确保不同显示终端都能较好地输出符合设计标准的画面。无论是图片大小还是宽高比例、分辨率，皆可结合不同的显示场景进行自动适配。

AIGC这一功能极大地满足了品牌视觉元素在不同营销媒介的规范输出。无论是应用规格上的差异还是区别较大的媒体平台，都能得到统一风格的多尺寸、多画面的设计成果，从而达成品牌视觉形象在多平台使用中的风格统一，形成良好的品牌视觉形象。

3 AIGC的应用优势与局限性

3.1 优势：显著提升效率与推动创意普及

利用AIGC技术辅助设计方案制作，能明显缩短设计周期。传统设计模式下，设计师需要结合客户的策略需求与品牌定位等信息展开思考，再进行设计、修改，往往需要花费数天甚至是数周的时间。而AIGC通过生成算法，能够节约设计时间，提高设计效率。AIGC生成成果需要嵌入大量蕴含人类智慧成果的数据库资源，因此人工智能生成内容可以看作是由AI与人类的二元创作主体共同实现的［5］。

生成式AI技术对设计创意起到了一定的推广普及作用，使创意不再只是少数设计师的经验专属。在传统设计中，设计师更多受限于自身审美经验，容易导致创意的僵化。AIGC受数据驱动，因此可以根据不同的品牌形成差异化的设计方案，甚至可以激发出不同的创新方向及另类设计。这意味着小众化品牌也可以与主流大品牌一样，享有性价比更高的设计支持。创意的多元化、普适化，使设计更具包容性，能更好地适应市场的需求。

3.2 局限性：情感表达受限与文化适应性挑战

3.2.1 表达方式的有限性

虽然AIGC设计生成在效率和创意上具有明显优势，但在情感表达和文化内涵挖掘方面仍存在一定的不足。AIGC通过算法对大量数据进行分析处理与优化，从而生成设计方案，但其无法理解人类的情绪和感受，也无法理解人类的历史文化语境。因此，AIGC输出的设计方案需要经过多轮人为把控，从而确保品牌的关键情绪表达，更好地与目标消费者的情绪产生联结。

3.2.2 文化匹配问题

在文化契合上，AIGC仍有很多不足。面对底蕴深厚的文化元素，AIGC在解读和生成上容易产生偏差。如面对宗教符号、民族图腾等具有一定人文情感的象征性图形时，AIGC缺乏主观判断与情绪感知能力，从而对负载深厚文化的图形元素理解不足，造成文化语境的失语。所以，当设计涉及具有文化负载的视觉元素时，设计师应先考察AIGC生成设计的准确性和文化适用度，及时纠正，避免误用。要理解AIGC的不足，在关键时刻把握设计中的文化和气韵，避免因算法的“无知”让品牌的文化价值流失。

4 品牌方构建高效AIGC设计流程的标准化框架

4.1 三阶段流程规范化：打造高效的设计链路

第一阶段：数据输入标准化。正确的数据输入有利于设计的高效准确生成。品牌应围绕自身定位、消费者洞察、市场发展等开展科学严谨的数据调研，并在格式上采用易于识别的AI语言，这有利于在第一环节帮助AI真正理解品牌价值和用户需求。

第二阶段：智能生成与筛选。AI模型进入设计环节之后，会根据设定的算法参数和阈值来生成设计，这取决于机器的深度学习技术。为防止AI对设计的过度模仿，品牌商需要提出创意、市场、文化等过滤性指标，设计师要在品牌要求和市场导向下，从AI生成的设计方案中选择最佳方案并进一步优化。

第三阶段：反馈与迭代机制。这一阶段是设计过程中的用户测试数据及反馈环节，即反馈实际市场反响或用户测试数据，再通过数据分析，最终判断设计图样的优劣势，从而完善自身的算法逻辑并进行优化。每个设计方案最终的呈现也并非完全基于AI生成，设计师会结合设计意图、市场及定位不断对其进行优化，进一步提高设计质量。

4.2 设计师能力升级路径：技术与文化的双重赋能

4.2.1 技术融合能力

设计师除要掌握基础的设计知识之外，还需掌握AIGC工具应用技术，并通过对数据的解读和分析把握市场趋向、消费者需求及品牌定位，进而在与AIGC协同工作时，借助AI应用产出设计方案。

此外，设计师应具备跨学科的综合能力，能够在不同的知识领域连接知识点。AIGC不是简单的机械性工具，设计师需要深入理解数据，正确预判市场，在掌握计算机技术、人工智能原理、数据处理等相关知识的基础上，更好地运用AIGC工具进行设计。设计师不是单纯的创意匠人，而是技术与创意的双重决定者。

4.2.2 文化深度理解

尽管AIGC在设计中发挥着重要作用，但其因自身的情感缺失，也暴露出一些问题，特别是在面对具有深厚文化背景的设计项目时，AIGC的解答总是无法令设计师满意。因此，设计师先要提炼出地域文化特色、用户心理情感、社会风土人情等关键词，再将其转化为AIGC能够理解的计算机语言或指令。有效的语境转译能使AIGC更好地考虑文化语境，使生成作品具备情绪价值与文化深度。因此，设计师应具有一定的跨文化素养及意识，熟知不同文化体系下的象征语义、色感及视感，与AIGC技术更高效地合作。

5 结语

AIGC正在改变品牌视觉设计的基本逻辑。从技术上来看，AIGC带来了设计效率的革命，设计自动化减少了设计师开展重复、低层级任务的时间和精力投入，显著提升了效率。AIGC通过减少人工和时间成本，能使品牌设计更好地满足消费群体的需求，更有利于提升品牌的差异化竞争优势和用户体验。

展望未来，AIGC将不断迭代升级，并与更多尖端技术如VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、实时渲染等相融合，使品牌视觉设计从静态视觉发展为动态化体验，为品牌提供全新的视觉表达形式，从而使品牌视觉信息传递更显生动。虽然AIGC有着技术上的优势，但它只是工具，无法完全替代人类设计师的创作和情感判断。在智能化时代，品牌需保持清晰的战略格局，科学地将技术、文化等融合起来，将AIGC作为赋能工具，最终实现品牌的价值增长，在众多竞争激烈的领域守住优势。

参考文献：

［1］ 孙守迁，罗凌颖，乔显越. AIGC赋能创新设计的新动能和新路径［J］.艺术设计研究，2024（2）：69-76.

［2］ 非凡产研.行业洞察｜创意变革与市场颠覆：AIGC对广告行业的全面影响［EB/OL］.腾讯新闻，（2023-05-11）

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

［3］ 尹亚维. AIGC技术在品牌设计中的创新应用研究：以“THEBOX”品牌视觉设计实践为例［D］.杭州：杭州电子科技大学，2024.

［4］ 赵永涛，高经纬.新一代人工智能技术在平面设计中的应用［J］.包装工程，2024（2）：226-234.

［5］ 尤可可，沈阳.元宇宙版权的特征与作品权属探析［J］.中国版权，2023（1）：45-52.

作者简介：申洪瑞 （1989—） ，男，讲师，研究方向：视觉传达设计。