人工智能 (AI) 圖像生成是一個快速發(fā)展的行業(yè)，也是零售包裝行業(yè)的游戲規(guī)則改變者。各個行業(yè)的公司正在轉向人工智能來進行快速、簡單的圖形設計工作，包括包裝。

但人們能區(qū)分人工智能設計的包裝和人類設計的設計之間的區(qū)別嗎？或者說這有什么關系嗎？

設計理念在最終版本之前通常會經過多次迭代。自動化和人工智能工具可以幫助企業(yè)加快設計流程，同時仍然允許人工輸入來推動出色的用戶體驗和結果。

PickFu 民意調查可以幫助您確定人工智能生成的設計是否適合您的產品包裝。

但首先，讓我們來學習一下如何創(chuàng)建人工智能文本到圖像藝術的速成課程。

目錄

人工智能生成的設計如何運作？

大多數(shù)現(xiàn)代人工智能工具都使用擴散來創(chuàng)建圖像。

首先，計算機程序使用具有單詞關聯(lián)的不同圖像進行“訓練”——例如，通過一遍又一遍地顯示標有“汽車”一詞的汽車。機器學習算法最終允許程序識別汽車。 

然后，擴散過程會分解這些圖像，直到它們變成隨機靜態(tài)的模糊圖像。執(zhí)行此操作數(shù)百萬次后，您可以要求程序反轉該過程并創(chuàng)建新圖像。通過稍微改變背景噪音并調整關鍵詞提示，AI工具能夠生成獨特的圖形。 

因此，如果你要求人工智能藝術工具使用“設計一個意大利主題的美味面食盒”這樣的提示來制作包裝設計，它將使用它所訓練的單詞關聯(lián)來為你生成圖像。

成功生成圖像的關鍵是使用正確的提示和正確的工具，但人類的判斷也是一個關鍵組成部分。 

人工智能包裝設計可以使用哪些工具？

中途儀表板圖片集大圖

AI 文本到圖像工具包括 Midjourney、DALL-E3（OpenAI 的 ChatGPT 的穩(wěn)定版本）和 Stable Diffusion。我們稍后將在本文中使用 Midjourney 示例。

更有經驗的圖形設計師還可以使用 Adobe Sensei 等工具。這種人工智能技術嵌入在 Illustrator 和 Photoshop 等設計軟件中，因此即使您更多地依賴內部的人力設計，也可以使用它來獲得設計提示或靈感。

想了解更多有關人工智能設計工具的信息嗎？請在此處查看我們的流行圖像生成工具指南：

DALL-E 3 與穩(wěn)定擴散 

DALL-E 3 vs 中途

中途擴散與穩(wěn)定擴散

使用人工智能進行包裝設計的優(yōu)點

人工智能的主要優(yōu)點是它允許設計人員快速創(chuàng)建原型并以比平?？斓枚嗟乃俣鹊麄兊脑O計。人工智能使所有行業(yè)和規(guī)模的企業(yè)實現(xiàn)了民主化并加速了發(fā)展。

毫無疑問，人工智能可以節(jié)省金錢和時間，尤其是在產品構思和設計過程中。它還可以幫助提供設計靈感并激發(fā)創(chuàng)意。然而，也有一些缺點。

使用人工智能進行包裝設計的缺點

人工智能給公司帶來了一些道德問題。由于人工智能實際上并沒有提出自己的作品，它只是從網(wǎng)絡上抓取其他藝術家、設計師、作家和創(chuàng)作者的作品。人工智能有潛力搶走經驗豐富、合格的平面設計師和其他創(chuàng)意專業(yè)人士的工作。由于管理人工智能的法律和法規(guī)很少，因此謹慎使用這些工具非常重要。 

人工智能也很難理解品牌形象與其所訓練的趨勢之間的平衡。設計目標和品牌形象之間的微妙關系通常需要人類經驗才能正確把握。

還有意外錯誤的問題。您給工具的提示將決定結果。例如，如果您要求為行李娃娃設計一個新的包裝設計，但您住在英國，您可能會發(fā)現(xiàn)娃娃已包含在人工智能的訓練圖像集中。

人工智能藝術無法滿足食品營養(yǎng)信息或法律免責聲明等標簽要求，也無法為您創(chuàng)建條形碼和二維碼。

簡單的事實是，包裝設計總是需要一定程度的人類創(chuàng)造力和投入。

用人類的洞察力驗證設計

人工智能工具的局限性使得乍一看很容易從人類創(chuàng)造的設計中發(fā)現(xiàn)人工智能生成的藝術。首先，人工智能工具通常無法將徽標或文本應用于輸出，因此，如果您想在設計過程的早期“愚弄”焦點小組，您會發(fā)現(xiàn)這很困難。

然而，人工智能可以提供一系列想法，您可以用它們來測試市場并了解哪些圖像對目標受眾最有吸引力。

我們?yōu)橐獯罄妗嬃虾拖窗l(fā)水等常見包裝生成了一些原型設計。然后我們將這些設計帶給PickFu經過驗證的調查受訪者小組，以征求他們的想法。

此練習是一個很好的例子，說明快速設計和快速客戶研究的結合如何幫助您加速包裝設計，并利用人類和人工智能創(chuàng)意的結合更快地獲得所需的結果。

人類包裝與人工智能包裝：觀眾更喜歡哪一個？

在三個不同的面對面民意調查的過程中，用戶兩次選擇了人工生成的包，原始設計的成功率為 66%。

一些決定因素是更現(xiàn)代或充滿活力的圖像和顏色，但用戶體驗也發(fā)揮了作用。

所有三項民意調查均使用 PickFu 的自然語言處理 (NLP) 工具來生成受訪者留下的評論的人工智能摘要。這為研究包裝設計的設計師和營銷人員提供了關于最有效的設計方向的快速、可操作的反饋。

PickFu 民意調查中潘婷 V 洗發(fā)水瓶與人工智能生成的瓶子

在這個潘婷選項中，用戶表示他們更喜歡現(xiàn)有洗發(fā)水瓶的可用性，而不是計算機生成的重新設計。有趣的是，用戶發(fā)現(xiàn)原始設計比人工智能解釋更值得信賴。 

在人工智能設計成為獲勝選擇的一個案例中，人工智能摘要強調：

“選項 A 與選項 B（Barilla）的區(qū)別在于其深色和優(yōu)雅的顏色，這賦予了它優(yōu)質和高檔的外觀。受訪者發(fā)現(xiàn)選項 A 更具視覺吸引力，并將其與更高的質量和真實性聯(lián)系起來。AI 意大利面包裝上更大的窗口也可以更好地看到里面的意大利面，進一步增強了它的吸引力?！?/span>

它接著強調了失敗的選擇做得好的事情：“由于過去的積極經歷或童年聯(lián)想而對巴里勒產生忠誠?！?/span>

這些見解可能有助于品牌推進新的設計方向，同時也有助于其保留其關鍵形象和品牌標識。下一步可能是將 Barilla 標志合并到具有更大窗口和不同基本調色板的包裝中。

MidJourney 中的 La Croix 與 AI La Croix，PickFu 民意調查

最后，飲料容器民意調查表明，消費者更看重口味和簡單性之間的差異，而不是風格。為此他們選擇了原包裝。

通過 PickFu 的觀眾反饋可以通過提供高質量的定向反饋來幫助指導包裝設計和迭代過程。奇怪的是，人工智能還可能幫助設計師盡早融入新興趨勢。

當我們使用排名民意調查來找出受訪者從純粹審美角度最喜歡哪些設計時，人工智能生成的意大利面和潘婷瓶子得分極高。民意調查摘要指出： 

“在所有選項中，三個關鍵主題成為參與者決策過程中的重要因素：調色板、視覺風格/細節(jié)和簡單性。受訪者一致提到他們偏愛能引起注意或引起情感共鳴的強烈基色。”

一項排名民意調查的圖片，人們認為人工智能生成的軟件包比現(xiàn)實世界中的軟件包更好

希望重振現(xiàn)有產品或想要推出新產品的營銷人員、產品規(guī)劃人員和包裝設計師可以利用自動化設計的進步來創(chuàng)建快速原型以進行測試。

這個循序漸進的過程可以創(chuàng)造出令人驚嘆的包裝設計，對銷售產生重大影響。在這個現(xiàn)實世界的示例中，Angry Orange 使用 PickFu 驗證的設計升級將其在亞馬遜市場上的銷售額增加了兩倍。

將人類創(chuàng)造力和經驗與人工智能的力量相融合

在設計產品包裝時，人工智能的最佳用途是從一開始就幫助激發(fā)創(chuàng)意，然后在整個過程中快速迭代設計。

成功的圖形設計師和產品開發(fā)人員可以將人工智能產生的靈感與他們自己的專業(yè)知識和創(chuàng)造力相結合，創(chuàng)造出最終產品。 

在此過程中，確保您在 PickFu 的幫助下從目標受眾那里獲得有關人工智能生成（和人類）設計的反饋！嘗試我們的包裝評估投票模板，快速輕松地開始。

AI包裝設計常見問題解答

有用于產品設計的人工智能工具嗎？

市場上有許多由人工智能驅動的設計工具。這些范圍從專用的產品設計工具和設計軟件（如 Adobe Sensei）中的嵌入式人工智能功能，到可訪問的人工智能文本到圖像程序（如 Midjourney）。人工智能可以幫助創(chuàng)建設計概念，公司可以通過迭代設計進一步開發(fā)這些設計概念。

人工智能在包裝中的作用是什么？

人工智能對于從生成新的包裝模型到微調不同的設計元素等各個方面都很有用。它還有助于分析市場研究的結果，并使迭代和測試新想法變得更容易、更快捷。在一些地方，包括食品和制藥行業(yè)，人工智能甚至被用于人工智能輔助標簽創(chuàng)建。它使用生產商提供的數(shù)據(jù)自動填充標簽上的關鍵數(shù)據(jù)。