在 2025 年的设计语境下，单一 AI 工具已难以满足复杂的商业需求。作为一名拥有计算机背景的设计师，我构建了一套以 Gemini 3 为逻辑核心，Midjourney 与 Stable Diffusion 为视觉两翼，即梦 为动态补充的协同工作流。
一、 逻辑中枢：Gemini 3 (智慧大脑)
一切设计的起点不是像素，而是逻辑。Gemini 3 凭借其强大的多模态理解能力，承担了“产品策略官”的角色。
- 需求深度拆解： 我会将冗长的 PRD 或业务思维导图输入 Gemini 3。它能迅速提取核心功能点、用户痛点，并生成初步的交互链路逻辑。
- Prompt 架构自动化： 利用其逻辑推理能力，将模糊的设计意向转化为符合 MJ 或 SD 语法的结构化提词，极大降低了沟通损耗和盲目尝试的成本。
二、 审美发散：Midjourney (视觉引擎)
在视觉探索阶段，Midjourney 的审美上限决定了作品的视觉天花板。
- 意向图 (Moodboard) 定调： 利用 MJ 快速生成不同光影、材质和构图的视觉样板，为项目建立初期的视觉基调。
- SREF 风格引用： 通过
--sref功能锁定品牌视觉基因，确保生成的一系列 UI 背景、插画资产在调性上高度统一，避免“风格跳戏”。
三、 像素控制：Stable Diffusion (工程还原)
对于追求“1:1 还原”的技术型设计师，Stable Diffusion (SD) 是实现精准控制的重型武器。
- ControlNet 确定性控制： * 利用
Canny算子锁定 UI 线稿布局，确保生成内容不偏移。- 利用
Depth算子控制三维图标或场景的纵深感。
- 利用
- 局部重绘 (Inpainting)： 针对生成的图像进行像素级修正。例如，在保持整体风格不变的前提下，仅修改 UI 稿件中某一个按钮的材质或光感。
四、 动态叙事：即梦 (Jimeng)
当静态视觉需要进化为动态体验时，即梦 提供了极强的本土化支持与视频生成能力。
- 图生视频 (Image-to-Video)： 将 SD 生成的高精度视觉稿导入即梦，快速生成 App 启动页动效或功能演示短视频，增加方案评审的说服力。
- 中文语义优化： 在处理具有东方美学或特定中文业务场景时，即梦对 Prompt 的语义理解更贴合本土设计语境。
五、 我的协同工作流 (Workflow)
高效协作链路示例：
- 策略阶段： Gemini 3 拆解需求，输出设计策略与视觉关键词。
- 探索阶段： Midjourney 基于关键词生成视觉意向图，定调审美。
- 落地阶段： Stable Diffusion 配合 ControlNet，将意向图风格注入我设计的 UI 图。
- 演示阶段： 即梦将静态稿转化为 2-3s 动态交互展示。
六、 总结：
AIGC 的意义不在于取代设计师，而在于将设计师从繁琐的像素劳动中解放出来。在我的视角下，设计不再是单点的像素输出，而是对多个 AI 模型接口的参数调优与逻辑组合。
这套工作流让创意探索的成本降低，让我能更专注于产品交互背后的底层逻辑。