随着AI生成能力的深度发展，AI生图、AI生图等工具产出的作品愈发令人惊叹，设计行业的从业者们面临的挑战也更加严峻。
当AI生成能力越来越强大，有多少设计师会被淘汰？
AI大势下，设计师们如何化被动为主动，用AI提升自我价值，变得不可替代？
秉持“真话真相真功夫”的宗旨，为帮助设计师找到AI时代新的发展路径，解决工作中的实际困难，直播节目邀请到两位嘉宾就相关主题进行讨论，并通过用AI做产品宣传片的实操演示，介绍了AI在视频创作中的价值与局限。
以下是本场直播干货内容，略有编辑。
01 真话
AI时代，广告公司和设计师正在转型求生。
广告行业在AI渗透越来越高的情况下，甲方预算有没有缩减？
许多甲方表示需要规划基于AI相关的视频和海报的预算，早期存在信息差，随着信息差逐渐缩小，利润空间正在被压缩。
未来广告公司如何保利润、如何生存？
我的解法是改变公司结构。未来将出现越来越多的社区化组织，组织范式应向小而精转变。过去我们以设计师数量作为底气，现在讲的是可链接的资源，以及与域外协作节点进行共创的作品。
回到你，我们的价值在于了解客户，掌握风格和叙事表达，作品能够符合客户要求。
当你接到大量并行项目时，必须有对等资源，才能在短时间内达到客户要求，独立团队往往难以完成。
最好的方式是把业务分包出去，未来可能形成“智能合约”的形式，每个节点上有超级个体和小团队，更高效地合作，避免过度内卷。
现在做强是需要的，但并不一定要做大。要反思如何为上下游提供价值，我们不是竞争关系，应该像下围棋一样，在生态中各自落子，推动整盘棋活起来。
回到人，哪些设计师会被AI快速淘汰？设计师保值的核心能力是什么？
在大环境不佳时，需要你用更短的时间创造更多的价值，如果你在单位时间之内创造不出更多的价值，就是被时代淘汰的。
作为个体，需要思考AI代替不了的工作；如果你从事的都是AI擅长做的事，应该考虑转行。
未来有两条路：一个是艺术表达，一个是技术实现，即成为掌握核心算法的人。艺术表达能力强的人，可以往艺术家的方向走，技术实现就是工具迭代能力强，或在一周之内掌握某个工具并应用创新，创造更多可能。
AI并不是倒逼你躺平了，你要想驾驭AI就得不断学习它、掌握它、指挥它、控制它，然后产出你想要的结果。
我们在熟用AI工具的基础上还要懂点技术原理。例如，在设计自动驾驶界面时，首先得明白AI识别障碍物的原理，才能画出合理的交互页面。
第二，专业技能从美学升级到综合能力。以前设计师强调审美、视觉表达、设计规范，现在需要理解商业目标，有数据敏感度。数据在AI时代至关重要，通过用户行为、市场趋势等数据分析，为设计师提供洞察，在数据和美感之间找到平衡，将设计目标与业务增长挂钩，做可量化的评估。
第三，设计师的定位及价值由执行层转变为策略层。要积极拥抱AI带来的自动化趋势，让设计师告别手搓图的美工角色，向工程师和“管理者”转变，给公司贡献更大的价值。
拿团队为例，我们从0-1规划了设计批量化生产的策略全景图，并且已经充分实践。
第一件事，通过本地部署实现批量化生产。我们采购了高端显卡，本地部署了AI工具，让其在无人值守时自动循环工作，在此基础上，针对日常业务需求开发了电商批量换背景、批量生成不同广告尺寸等工作流，产能因此翻倍。
实践下来，1位设计师1小时能产出200张单品素材，较局部使用AI工具提效更显著。
第二件事，协助产品完成AI生图平台。我们把设计师的设计经验模块化，将设计素材拆解成背景场景、利益点组件、人物道具、文案版式、call to action等模块，将优质案例转化成行业模版，打造了操作门槛低、又能保证质量的平台批量化生产方案，让非设计岗位的人也能轻松实现广告素材的生产。运行过程中，会持续将经过验证的优质素材转化成新模版，反馈给平台，成为新的平台资产，循环往复。
第三件事，优化模型算法。针对无广告配图的情况，平台会使用模型算法进行智能配图，但模型得到的关键词缺少权重，往往导致生图结果不明确，无法完全满足广告主的素材要求，导致点击率偏低、转化成本偏高。
对此，设计师提供了大量行业配图设计语言，即专业的提示词，对模型智能配图进行优化干预，极大提升模型生图精准度和配图质量，降低不良案例率，让客户重新信任并使用平台的动态配图功能。
目前已在十多个行业展开应用，客户素材的点击率提升约30%，转化成本下降近20%。
随着AI工具的普及，过去的经验已经贬值，最后拼的是学习与适应能力、沟通能力、创新能力、解决问题的能力，所有岗位都一样。以团队为例，近两年一直在进行人员的精简，淘汰的标准就是这些软能力，因为这些能力是AI无法替代的，是AI时代最保值的能力。
面对高速变化的环境，企业最终选择具备成长性的人，所以率先完成角色转型的设计师不但能留下来，团队里有晋升机会也会先给到他们。
02 真相
AI工具入门和做得好，不是一回事。
网上有很多用AI做副业月入过万的说法，你怎么看？
必须指出，所谓轻松月入5万、10万的广告多半是在卖课，AI这个行业早已透明，没有信息差，怎么可能轻松月入？
另外也不要自己接项目，基本上纯粹忽悠人，最终接到的项目单价往往只有几百块甚至几十块，连自己都难以养活。
AI工具入门和做得好，不是等同于真正掌握，最终考验的仍然是设计功底、审美能力、对人性的洞察，仍会回到传统路径，只是中间有一个接触和使用AI工具的阶段，需要大量学习新的东西。
AI可以帮你省一些工作量，但细节一定会出问题，不能帮你完成100%的工作。比如5到10年之内AI是讲不好故事的，这个能力要靠自身积累，通过观察、生活体验来实现。因此，很多原来与行业无关、希望用AI做副业的小伙伴，仍需补足相应功课。
03 真功夫
真正的高手，是知道什么时候不能用AI。
从实践角度，AI设计工具地图有哪些，分别适合什么场景？
常用的工具大致分三类：
第一类是基础的平台型工具，或有现成接口、使用界面的工具，不需要本地部署。
第二类是进阶型的工具，若要用得更好，尤其是在作图、融图、元素替换等方面，需要熟悉WebUI。
第三类是高级型的工具，如要做更复杂的、流程化的工作，需要用到CoMfyUI。
这个地图没有列GPT，原因与个人习惯有关。我只会在明确需要提高效率，或者自己在某件事上连60分都达不到时，才会用GPT代替如翻译文章、润色文案。
而一个完整的商业作品需要包含叙事、洞察、对行业或社会的咀嚼，这很难用AI完成。如果把看待问题最基本的能力换成GPT，是减分的。
观众：你习惯使用的生成视频的AI工具是什么？
我最喜欢用的两个是 LuMa 和 可灵。
如果是讲究画质或者画面的合理性，可灵是在现有非开源模型中表现最好的之一，且处于领先地位。
使用 LuMa 的原因是它比可灵多了两项功能：第一，它可以精确地控制镜头运镜，第二，在生成延长片段时还能给出起始帧和尾帧。如果对影片的运镜和时长有较高要求，会优先选择 LuMa。
观众：AI生成人物在表情和动作细节方面与真人演员还有多大差距？
我们从前几年起在各类场景尝试过用AI模仿真人、指定动作以达到真人效果，成功率在80%左右时多以失败告终。如果把AI的细节补齐，代价往往比真人实拍更高。
因此，我们用AI主要处理大场景、风景或抽象要求，对细节要求高、尤其是人物方面，通常不使用AI，吃力且效果不理想。
观众：如何提升AI生成视频的准确性？
通过对第一帧或尾帧的控制，让视频的推演与定义的图像保持一致，过程可能有差异，但画面可控性得到保障。
很多人生成视频时直接在平台输入关键词点选生成。通常不采取这种方式，因为生成过程需要多次尝试，花费可能超过收益，因此无论何种工具，我们通常先生成关键帧，再构建完整视频。
