前言
此篇不是Stable Diffusion的软件教程，而是面向AIGC绘图工作流的一些开阔性思路与方法分享，核心观点即“商业需求是题面，AIGC是计算工具，解题思路还得是设计师!”，总之面对AIGC设计不要焦虑也不用回避，本篇笔者期望能够和大家一起探讨AIGC绘图如何为我所用，如何融入设计流程，如何降本增效。
并且会聊聊Stable Diffusion究竟具备了哪些可控能力，以及进行商业设计落地的思路与解题技巧，一切皆是希望能够帮助大家更好的认识AIGC绘图工具，并帮助优化自己的设计流程。
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互联网企业对AIGC的痴迷
当下AIGC很火，以Chatgpt为代表的语言大模型，还有专注绘图领域的Midjourney与Stable Diffusion都很出名，甚至有企业宣称应用AI模型做CEO管理，虽然不知道员工服不服管，股东有没有意见，但可见2023很AI。
企业们又在期待AIGC能做些什么？
一、企业内部办公
期望借助AIGC降本增效，通过智能自动化的形式满足一些内容产出以减少人力的投入，从而将人力转移到其他更有价值或复杂的工作内容上，以实现降本增效的可能。
二、产品体验赋能
通过AIGC的场景化能力，赋予产品更智能更前沿的技术体验，从而产生更多的服务能力或是服务质量，并减少产品运营的成本。
三、技术创新性
随着深度学习、模型训练等，为企业提供更多定制化的技术应用或创新突破，为企业带来更多产品创新应用的可能，或是其他的正向收益。
Midjorney&Stable Diffusion
说到设计师，Midjourney跟Stable Diffusion总是要被提及，而作为一个交互设计师，我能用上的图形绘制部分就不多，所以有必要先了解一下AIGC绘图工具能做些什么了、能做到什么程度、能为你的工作做些什么，这很重要。从商业角度出发，笔者认为AIGC绘图更多的是应用到广告营销或艺术创作方面会多一些，就我当下尝试和了解到的应用场景与优势如下，可供参考；
Midjorney&Stable Diffusion特征差异
Midjourney是商业化产品、上手难度小、出图快、效果质量高，服务是端对端的形式，能够基于一个大模型快速响应各种风格或内容关键词的绘制，很适合在头脑风暴、寻觅风格参考的阶段花钱消灾，并且Midjourney的模型还在不断覆盖或更新事物关键词的理解，如果你怕麻烦并且设计需求不复杂，那么推荐Midjourney。
而SD（本篇中对Stable Diffusion的简称）典型的特征就是开源免费，社区共创扩展创新，本地化运算，有阶段化的可操控性，可以更好帮助设计师实现脑子里的创意，但有一定上手难度和设备局限，适合在复杂设计工作中更深入的探索应用。
用个不恰当的比喻，Midjourney跟SD就像是美图秀秀跟Photoshop的关系～
AIGC绘图的短板还很明显
给人很直观的感觉就是AIGC不懂设计，也不懂产品，还不好驯服，事实上目前AIGC绘图的商业能力还很有限，并且人机交互的沟通成本并不小（你要通过适当的关键词描述需求），当你不能熟悉关键词的应用以及AIGC绘制的功能操作方式时，开启AIGC绘图工具后就像是刚刚新建画板Photoshop，强大且不知所措，AIGC绘图工具的智能化、工业化、多模态交互、傻瓜式都还面临不少挑战。
为何考虑用SD做设计解题？
我简单概括为三个方面：成本更低、可控性更高、有更多的可能性
一、成本更低
成本一直是企业或个人关心的问题，在AIGC绘图生成的过程中充满了太多的不确定性了，市面上大多AIGC绘图工具都是收费或签到制的，在不断抽卡中余额消耗的极快，而开源免费的Stable Diffusion无疑是雪中送炭。
通常设计师的电脑也都不算差劲，尽管现在SD还有一些硬件或系统兼容的问题，但是我认为不久的将来，强大的开源社区会给出更好的方案。
二、可控性更高
设计师不同于纯粹的艺术家，设计即代表有精细的布局与控制，而图像内容的可控性就在工作中显得极为重要，这些具备商业化或产品属性的诉求若不能在AIGC绘图中解决，那AIGC绘图就还不具备为设计师解题的能力。
初阶段的SD给人的印象也还是基于模型画画纸片人，并支持一些涂涂换换的能力，直到相关开源社区出现了更多的模型、Lora以及颠覆性的ControlNet控制网络时，我看到的了SD更高的可控性与可能性，这是AIGC绘图跨入工业化的一大步！
三、更多的可能性
开源社区的魅力就是为爱发电多，商业化场景的应用模型越来越完善，未来充满了各种可能，你根本不知道何时就会出现一款现象级插件或模型，并且市面上可能会出现更多基于Diffusion二开的商业场景应用，我相信在未来SD步入工业化的脚步会越来越快，设计师应用的场景也会更广阔，即使你现在不使用SD，但依旧值得期待一下！
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