本文将聚焦设计师群体，看看被AI赋能的内容数字化工具如何帮助内容设计师们减负提效。
目前内容设计师团队正在经历的痛点有如下几条：
这些痛点，是我们在与品牌内容设计师团队沟通时，获得的一手声音。跨行业来看，多产品SKU的ToC品牌内容设计师们，对内容数字化工具的核心诉求在于：在内容生产流程上的“优化提效”。
从品牌内容设计师的视角，生产的3个主要环节及对应的时间占比，大致如下：
01｜「内容创意」阶段的提效
共性痛点：
传统的内容创意工作流：找设计参考图&设计草图/初稿→与业务部门确认设计风格和草图→设计建模&细化设计→设计定稿 最花时间的地方在：1) 设计参考阶段，需要寻找大量的参考图，平均需要0.5 - 1天；2) 与业务部门沟通内容创意，需要用具象的视觉产出来呈现（传统的手动绘制创意草图+与业务部门沟通，往往需要花费大量的时间）。提效空间：
快速收集供创意参考的素材；基于收集到的素材，快速绘制风格demo图解决方案：
1. AIGC加速创意呈现：通过AIGC内容生产工具 + 创意提示词 -> 快速生成灵感参考图在“内容创意具象化”的提效上，设计师不再只是依靠在Adobe Photoshop 或Illustrator这类工具去手动画草图，完全可以通过AIGC内容生产工具去加速自己的创意时间，更快的生产想要呈现的创意效果，完成创意的提效。关于这方面的行业实践和可行性，可以参阅 EP04｜AIGC时代，品牌如何做内容策略？2. 将创意素材集中管理 + AI识别打标 -> 沉淀的历史创意素材可以不断为新的内容创意提供灵感参考国内外成熟的内容数字资产管理DAM系统，都具备了OCR图像元素识别能力，可以精准捕捉图像元素、匹配对应的素材标签、完成自动打标，让已有创意素材能够被更快地归类、查找、复用。
示例 DAM已具备的图像OCR识别技术：自动识别物体→自动匹配标签→自动打标
海外欧美的DAM供应商及系统工具，新增迭代了“智能识别哪些创意内容是Gen.AI工具生产的”新功能：历史创意素材被上传保存在DAM时，系统会自动鉴别哪些素材是AI生产的，同时鉴别出该创意素材是由哪个AI工具生产的，从而帮助品牌和设计师们更好地判断 AI vs. 非AI 产出的创意；在使用、复用这些创意素材时，确保内容的安全、合规。
示例 海外DAM供应商Aprimo将Gen.AI内容的智能识别纳入DAM标品功能的优化迭代：DAM可以自动识别哪些是AI生产的内容（如：AI-Influenced: Yes）以及这些创意素材背后的AI生产工具(如：DALL-E)
3. AI搜索&智能匹配推荐：基于上述的1和2，设计师们在DAM系统里搜索创意素材时，系统里的AI搜索能力可以实现：按相似或特定图形、按底图配色、按视频里的相似内容等逻辑来智能搜索创意素材内容，帮助设计师们快速找到可参考、高匹配度的历史灵感素材。在“内容创意”阶段，借助AI提效的DAM系统可以为设计师们带来“AI创意呈现 - 智能打标分类 - AI搜索推荐”的提效链路，让设计师们把原本花在内容创意、素材收集、创意呈现上的时间去“思考+实现更好的创意”。
02｜「内容生产」阶段的提效
共性痛点：我们听到的两个最大痛点是：如何把还没有打样的产品包装进行3D建模？如何在商品图生产上，摒弃重复、单一、手动的生产方式来实现提效？
提效空间：产品概念&3D包装模型设计、商品图批量生产
解决方案：
1. 产品概念&3D包装模型设计的提效：
AIGC的到来，设计师们已经可以（在商品包装打样前）使用Midjourney等AI制图工具快速生成各种设计作品，包括商品包装、家居产品、服装等成型方案。
示例 用Midjourney设计的食品包装 (作者：Mote；图片来源：36kr)
通过AIGC工具制作的3D设计，就目前的技术落地和品牌实践来看，还停留在视觉效果图层面上，且产出的图像精度还不太够。如果要直接商用和批量生产，技术壁垒 vs. 交付期待仍存在差距。缩短这个差距的解决路径在于：需要不断提升设计源文件在生产、打样、编辑、调整等环节的能力（例如：可优化尺寸的 3D 模型、可直接用于打版的裁剪尺寸图，等等）。这方面的科技还在发展迭代中，品牌人和设计师们可以拭目以待。
2. 商品图批量生产提效：最新落地实践的AIGC技术，已经可以在商品图生产上提效百倍以上。设计师们只需要提供商品白底图，输入场景描述的提示词，AI技术能够以指数级的速度产出场景生动的商品图。但有设计师问：“怎么确保AI生产的图片和期待的效果是一致的？”“如果没法掌握提示词，导出AI生产的图片不符合预期怎么办？”品牌内容设计师们如果觉得自己使用AIGC工具有学习成本、0-1去生成图片导致交付周期长，也可以先尝试做“商品图AIGC专属模型训练”：有技术落地和实践经验的供应商可以基于设计师提出的的风格需求和期待的成片风格类型，配置品牌专属的“AIGC商品图灵感画廊”，大致链路是：品牌提供商品白底图→在AIGC商品图场景模版里选择背景图场景→系统(约在24小时内)批量生成上千张商品图→设计师挑选适合优化的商品图。这种将AIGC工具+模型训练服务相结合的落地实践，在电商、社媒投放场景被实践的最多。
跨行业商品图AIGC批量生产案例展示：
03｜「内容延展」阶段的提效
共性痛点：对于跨行业（尤其是多SKU的ToC品牌）的内容设计师来说，在内容类型多样且迭代迅速的O2O生态里，多内容的延展需求几乎占据了设计师们大部分的工作时间（70%）。以大快消/美妆品牌为例，几乎每一个渠道、每一档市场营销活动都要有静态图和动态内容(如：社媒短视频)。对于设计师来说，在产品master素材里替换元素，不是“设计”工作，只是相对机械的、手动的“元素调整+调优”操作。
提效空间：商品主图里替换产品元素和信息、视频内容混剪
解决方案：1. 商品主图里替换元素和信息的延展提效首先要解决产品信息与产品内容的关联：DAM作为内容管理的中台工具，无论是通过Excel数据导入，还是和PIM系统集成，都可以实现产品信息与内容素材的有效关联。商品主图在设计完成并被上传到DAM系统后，借助于“AIGC智能制图”功能，设计师们可以先在DAM的品牌素材库中调取产品主图模版，通过对接的PIM系统 或 预设的Excel产品模版导入商品信息，系统即可完成商品图的智能一键生成。每张商品图的主题、板式规格保持一致，产品信息、产品数据可灵活替换。从设计美学的角度看，这个技术在“罐装类商品、多赠品”的商品长图、促销海报类的内容上，产出效果较好，所以很适合饮料、酒水、美妆、个护类产品图的延展提效。
2. 视频内容混剪的延展提效
概括的说，设计师只需要先设定视频内容的呈现脚本、提供高清晰度的图片素材，AIGC工具通过混剪方式就能产出批量化的视频内容。视频内容混剪的提效，目前在社媒渠道的短视频投放上初有成效。
目前AI在视频类内容的提效，核心体现在“批量生产”。要实现视频批量生产“质”的提升，前提在于：把输入素材(视频脚本、高清图片和视频)先进行集中管理、打标、分类 - 这些“准备”动作，能为AIGC工具在智能获取“参考素材”时提供精准的素材信息，比如：一个洗发水主图或介绍视频里，有产品介绍、成分介绍、效果评价、性价比说明等信息，如果给洗发水主图或视频打上对应的信息标签，AIGC工具可以准确地捕捉这些信息，智能生成后的新视频内容流畅度和可观赏度都会更高。
设计师与品牌的0-1-100
生成式人工智能/Gen.AI的到来和在品牌内容生产上的落地应用，真正改变的是让品牌的内容设计师们在创意、生产、延展上更加专注于0-0.5的人工创意，0.5-1的AI创意赋能，1-100的提效优化。
那些已经在领跑行业的品牌们，都是先把高质量的好内容在做好了管理沉淀的基础上，借助新科技去复用、延展、裂变、迭代，品牌先做好了0-1的管理沉淀，才能利用AI在1-100上做的更快、更好、更规模化。
总结
本文探讨了在AI赋能的背景下，内容设计师们如何借助数字化工具减负并提高效率。内容设计师团队面临的主要痛点包括设计创意阶段的素材收集与确认耗时、生产阶段的重复性建模与手动生产方式，以及内容延展时的元素替换与视频混剪工作量巨大。针对这些痛点，文章提出了一系列AI解决方案：1. **内容创意提效**：通过AIGC（生成式人工智能内容）工具快速生成灵感参考图与demo图，结合数字资产管理（DAM）系统的智能识别与打标功能，实现创意素材的快速检索与复用。此外，AI搜索与智能推荐技术帮助设计师更快找到合适的创意参考。
2. **内容生产提效**：利用AI工具如Midjourney进行产品概念设计和3D包装模型设计，尽管当前技术尚存精度不足问题，但前景可期。在商品图批量生产上，AIGC技术能大幅提升效率，通过预设场景模板结合提示词生成高质量商品图，并提供专属模型训练服务以满足特定风格需求。
3. **内容延展提效**：针对多SKU品牌的多内容延展需求，DAM系统与AIGC智能制图结合实现商品主图快速换词与信息动态更新。在视频内容生产上，AIGC通过混剪技术实现批量视频生成，前提是对输入素材进行有效的集中管理和分类打标。
文末强调，生成式AI的应用使设计师更专注于初期的创意构思，并通过AI赋能和提效优化，实现内容生产的快速迭代与规模化。行业领先的品牌已在此基础上，通过合理的管理沉淀和新科技的融合，实现了内容生产的飞跃。