AIGC時代品牌視覺形象設計的前沿思考

[摘 要]隨著AIGC技術的迅猛發展，品牌視覺形象的設計和傳播方式面臨革命性的變化。其本質再也不是單一的人工設計傳達，而已演變成為一個可持續的智能生成過程。這一轉變在為設計師帶來機遇的同時，也帶來了前所未有的挑戰。探討在AIGC背景下的品牌視覺形象設計新路徑，分析其新技術革新對品牌視覺形象設計的影響，并提出融合AIGC的全新設計策略，以供參考。

[關鍵詞]AIGC；品牌；視覺形象；設計

[中圖分類號]J0-05 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-7556（2024）1-0045-03

本文文獻著錄格式：劉雋.AIGC時代品牌視覺形象設計的前沿思考[J].天工，2024（1）：45-47.

基金項目：本文系中國高校產學研創新課題“新一代人工智能技術賦能視覺傳達設計專業的教學應用”（課題編號：2023AY046）的研究成果。

自2022年OpenAI公司推出Chat GPT應用以來，全球迎來了AIGC的發展浪潮，這股潮流對社會的各個領域產生了深遠的影響，特別是在品牌建設和視覺營銷領域。AIGC，即AI Generated Content，是指利用人工智能技術來生成內容，它能夠大幅度降低內容生產的成本，使品牌更加專注于創意營銷本身[1]。品牌視覺形象作為品牌身份和品牌價值觀的核心表現，在企業的成功中發揮著至關重要的作用。AIGC技術的出現顛覆了以往的內容生產模式，以微弱成本帶來千倍的生產速度，進而重塑了品牌視覺形象設計的路徑。傳統的設計模式通常依賴于人工創意和設計師的經驗，而新技術通過機器學習和數據分析能夠生成視覺元素，不僅提升了設計速度與效率，也保持了品牌的創造力與獨特性。本研究旨在通過對AIGC如何提升品牌視覺形象設計方面的研究和分析，探索新技術如何為品牌建設提供跨越式的賦能。

一、AIGC與品牌視覺形象設計的關聯

（一）AIGC技術在當下的表現

AIGC結合人工智能、互聯網、大數據和云計算的先進技術，已成為當今商業世界的核心推動力。人工智能的突飛猛進，尤其在圖像處理、語音識別和自然語言處理領域，賦予了計算機模仿和模擬人類智能的能力，這種技術不僅使得計算機能夠執行復雜任務、自主學習，而且能夠適應新環境進行自我迭代。互聯網技術的廣泛普及和高速發展，大大加快了信息傳輸的速度，而大數據技術的應用則使企業能夠利用海量數據進行決策和創新，并從這些數據中提取有價值的信息和見解，這對品牌與消費者之間的互動具有重要意義。云計算提供了彈性計算資源，為企業在云端存儲和運行數據提供了靈活和可擴展的解決方案。這些技術的融合使AIGC在品牌視覺形象設計領域扮演了重要角色，主要涉及品牌的廣告文案、標志設計、包裝設計、廣告創意等。通過自動生成色彩方案、圖像創作、文本編輯等核心視覺表現，加速品牌視覺形象設計的全案生成，從而大幅提高廣告設計效率。

（二）AIGC對品牌視覺形象設計的改變

品牌視覺形象在品牌建設中的重要性不容小覷，消費者對品牌的第一印象通常來自視覺元素，如標志、顏色、文字和圖像。品牌視覺形象通過獨特的標志和視覺元素幫助消費者輕松識別，傳達品牌價值與內涵。因此，一個令人印象深刻的品牌視覺形象可以提高品牌的辨識度和認可度，有助于建立消費者信任，提高其忠誠度。首先，AIGC可以結合預置在數據庫中的廣告文本素材，融合數據采集、數據分析獲取用戶端瀏覽行為，觸發并提取數據，集中廣告關鍵詞[2]，由此火速生成品牌形象中的廣告投放文案。之后，AIGC技術結合設計師匹配廣告主題的“指令”，自動創作視覺元素，如圖標、插圖、構圖、光線等。這一變化從根本上改變了設計的方式和過程，代替了此前進行的設計與制作。另外，AIGC技術在一定程度上改變了品牌視覺形象的傳播方式和營銷策略，并可以利用人工智能算法實現精準傳播和針對性推薦，為設計師提供了新導向下的品牌設計策略。

（三）AIGC對傳統設計路徑的影響

在傳統品牌視覺形象設計路徑中，設計師往往依賴于有限的調研分析結合個人經驗來制定設計決策。在設計方法上使用傳統設計軟件和工具，完全依賴設計師的創意和技能，如視覺元素、版面編排等設計，都是由設計師手動創建和調整，且部分存在通用化設計，設計框架與視覺元素存在模版套用的痕跡。另外，設計的周期性較長，設計師根據固定的時間表對品牌形象進行優化，反饋可能不及時。AIGC主要依托生成器程序，程序依據算法或規則將滿足需求的參數設計進行可視化輸出，而設計者通過修改參數值來改變設計方案[3]，這種技術引領的設計路徑具備很大的優勢。首先，以數據驅動為先，利用大數據分析指導設計決策，以基于實時數據優化品牌形象。其次，設計師可以使用AIGC技術自動生成設計元素，進而加速設計過程，降低工作成本。同時，監測反饋數據，根據市場表現實時調整和優化設計方案（見圖1）。AIGC背景下的品牌形象設計路徑更加自動化、個性化和實時化，而傳統的設計路徑通常較難實現高度的個性化和及時反饋。

二、AIGC時代的品牌IP視覺形象挑戰

（一）自動化設計對創意專業性的威脅

AIGC技術雖然帶來了自動化設計的便利，但也引發了關于創意性和個性化的擔憂。自動化設計可能會缺乏創意性和獨特性，可能會導致視覺形象的同質化風險，從而削弱品牌的獨特性和辨識度。機器算法傾向于生成已驗證的設計方案，可能會減少品牌視覺形象的差異性，所以設計師需要努力確保其視覺元素與競爭對手的區分度。自動化設計通常基于數據和算法，所生成的視覺元素可能會顯得冷漠和機械，缺乏與消費者之間的情感聯系，減少了品牌設計師的直接參與，會導致創意價值的下降。因此，需要找到自動化設計與人類創意相結合的平衡點。設計師可以通過指導AIGC生成的元素，確保它們與品牌的獨特聲音和價值觀相一致。設計師的角色可能需要兼顧到指導和監督，以保持其品牌視覺形象的創造力。

（二）品牌設計中的數據隱私與偏見問題

由于AIGC技術需要大量的數據來訓練模型和生成設計，所以可能引發數據隱私和安全的問題。在使用AIGC技術時，必須確保數據收集和使用的合法性，并能保護用戶隱私，用戶數據的安全存儲和處理成為品牌必須面對的重要挑戰。品牌需要收集用戶數據來訓練AIGC模型，并確保用戶數據的安全存儲和處理。此外，由于AIGC模型的訓練數據可能包含偏見，導致生成的設計反映了不全面或不平等的觀點，但徹底消除偏見是較為困難的，可以通過吸納多元化數據、加強人工審核等方式對產品進行優化。品牌可以通過加強數據加密、訪問控制、數據匿名等，在設計規范中采取更新數據倫理及道德規范的梳理等一系列措施，確保用戶數據的隱私性和安全性。

（三）人工智能與人類創意邊界日趨復雜

AIGC技術的崛起使人工智能和人類創意之間的邊界日益模糊，雖然AIGC技術可以作為一個強大的輔助工具，可以幫助設計師更高效地完成某些重復性、機械性的工作，但并不能替代設計師的創新思維和創造力[4]。固然，設計師可以通過給機器指令進行大量數據分析，生成基于數據的設計方案，但人類的審美和情感是設計中不可代替的部分。品牌需要重視并保護人類創意，可以通過AIGC技術來增強而并非取代。品牌設計師和AI工具可以合作，共同創造出既有技術支持又有人性化思維的視覺形象。這是一個需要設計師與AIGC之間進行不斷磨合的過程，這種協作模式可以帶來更加高效和創新的設計結果，同時保持品牌形象的有效競爭力。

三、AIGC時代的品牌IP視覺形象設計機遇

（一）定制化視覺形象設計在AIGC中的應用

AIGC技術為品牌提供了前所未有的定制化設計機會，推動品牌視覺形象設計進入了一個新階段，品牌可以根據不同的市場和消費群體需求，自動生成個性化的視覺方案。目前在圖像生成的任務中，人工智能并非萬能，雖然可以較好地生成輪廓、紋理、顏色、圖像信息[5]，但在對人物局部細節的生成真實度上還有所欠缺，相信在不久的將來新技術能更好地理解人類的真實意圖，提升二維到三維的圖像形態精度。AIGC加速了傳統設計繪制的過程，通過自動生成顏色方案、圖形圖像等視覺內容，來幫助設計師專注于創意定制環節。設計師可以在自動生成的基礎上融合創意決策，深化元素造型以創造獨特的品牌形象，確保設計元素與品牌的核心價值相一致，從藝術加技術的雙維度層面進行最終呈現，以增強品牌形象定制的獨特性（見圖2）。

（二）數據驅動下的品牌建設與定位

AIGC技術為設計師提供了大數據分析的強大工具，使設計師能夠深入洞察消費者需求和市場趨勢。通過分析海量數據，設計師可以更好地理解受眾的偏好、行為和情感反饋。例如，可以精準識別出品牌形象色彩或圖像風格在特定市場中受歡迎的程度，從而在品牌形象中加以準確適配。數據驅動的視角為品牌視覺形象設計提供了寶貴的洞察力，幫助品牌更快速地適應市場變化，進而提高品牌與消費者的互動性和參與度。此外，通過自動生成個性化的內容和互動元素，品牌可以更好地吸引消費者，建立強大的社交媒體和在線社區，通過互動性和參與度的提升增強品牌與消費者之間的情感連接。同時，AIGC技術支持消費者參與品牌視覺形象設計的共創過程。例如，品牌可以通過在線工具或應用程序，讓消費者參與選擇品牌元素或提供創意建議，從而增加對品牌的投入感。

四、融合AIGC的品牌視覺形象設計策略

（一）學習新技術，深入設計的本質

深度學習新技術在品牌視覺形象設計中的應用是關鍵，借助 AIGC 技術的大數據集群，能夠幫助創作者更好地分析人類的行為數據、情緒數據、實時數據，進而創作出更切合事物發展規律以及人類行為方式的平面廣告樣態[6]。通過了解和理解各種模型的算法，可以辨別圖像和視覺元素中的模式和特性，利用視覺語言的對應“話術”，訓練對應的模型來生成品牌元素，幫助品牌創建獨特的視覺形象。使用自然語言處理技術，實現自然的人機交互、高效的信息處理和智能化的文本分析[7]，進一步分析社交媒體、在線評論和客戶反饋，以深度洞察消費者，從而精準定位其對應的設計策略。此外，了解計算機視覺分析技術，有利于識別消費者分享的圖像和視頻中的品牌相關內容，從而為品牌提供有關其產品或服務的互動信息。

（二）提升大數據在創意過程中的作用

大數據提供了市場趨勢和消費者偏好的重要信息，這些數據直接指導品牌形象的創意過程，確保設計元素與目標受眾的期望相匹配。實時數據反饋有助于品牌不斷優化設計決策，確保品牌形象的持續動態發展，幫助品牌保持競爭力，減少風險和浪費。設計師可以根據實際表現對品牌形象進行持續改進，以確保它始終與目標受眾保持連接紐帶。可以使用可視化工具來分析大規模的數據，以識別趨勢和模式，幫助品牌更好地理解市場需求和消費者行為。此外，品牌可以利用深度學習模型來執行同一時間對象下的多種變量測試，以確定哪種設計元素或策略最受消費者的歡迎。

（三）探索用戶參與共創設計的新模式

AIGC技術可以優化用戶參與品牌視覺形象設計的共創過程模式，品牌可以與消費者合作生成獨一無二的創意和設計。通過提供互動性工具和應用程序，品牌可以邀請消費者直接參與品牌形象的創造過程。這不僅增強了品牌與消費者之間的聯系，還能夠激發設計師的更多創意和創新。例如，品牌可以設計互動平臺，讓消費者提出設計意見或選擇品牌元素，這些用戶生成的內容可以與AIGC技術相結合，以創建獨特的品牌形象。這種共創模式可以增強品牌與消費者之間的互動，提升消費者了對品牌的忠誠度，還可以為品牌帶來新的視角和站位。基于以上，設計師仍然需要不斷創新，綜合考慮技術、創意和用戶需求，以保持其視覺形象的可持續視覺吸引。

五、結論與展望

AIGC技術可以幫助品牌更好地了解消費者、生成創意元素、實時反饋優化等，以創造更具吸引力和競爭力的品牌形象，幫助品牌實現更具個性化、創新性和效益的設計。AIGC背景下的品牌視覺形象設計是一個充滿挑戰和機遇的領域，需要在自動化和人類創意之間找到一個平衡點去優化設計策略，利用新型技術指導思維創意過程，以滿足消費者的需求和期望，實現品牌的可持續發展。

參考文獻：

[1]夏爾.AIGC賦能下的品牌營銷實踐[J].國際品牌觀察，2023（19）：21-23.

[2]徐暢，杜欣澤，于凱迪.AIGC在設計行業應用中的挑戰與策略[J].人工智能，2023（4）：51-60.

[3]張健，王雨心，袁哲.AIGC賦能傳統文化傳承設計方法與實踐：以山西省永樂宮數字化展示中心方案設計為例[J].設計，2023，36（17）：30-33.

[4]程琳，王明治.AI技術時代設計業者的機遇和挑戰[J].絲網印刷，2023（12）：93-96.

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[6]左亞男，楊曉萱.淺析AIGC與平面廣告的相遇及其倫理邊界問題[J].中國廣告，2023（7）： 63-66.

[7]楊裕楷，趙毅，章成志.什么類型的機構合作會產生更高的學術影響力：以自然語言處理領域為例[J]. 圖書館論壇，2023（12）：14.