作者基于 OpenArt Arena 的匿名排名，从各创意设计榜单中选出前三名 AI 模型，并用虚构咖啡品牌 Luka 的品牌手册作为统一视觉基准，在产品图、平面海报和动态设计三类任务上进行实测对比。评估标准包括品牌还原度、设计质量和生成价格。作者通过 After Effects 对齐原始 SVG 检查 logo 还原精度，给出各模型的优劣分析与评分表格。结果显示 Seedream 5.0 Pro 在产品图上表现最佳且成本最低，Grok Imagine 2.0 在平面设计中胜出。文章还提供了完整的方法论和可复用的 Design_Judgment_Skill.md。
Relate Studio 联合创始人 Alex 分享了一套完整的 AI 品牌吉祥物设计流程：先在 Figma 收集参考并定义角色个性与比例；再用 Krea 快速生成粗略概念，挑选轮廓、性格和比例最好的方案；随后在 Nano Banana 2 中逐步清理细节、修正纹理与背景；接着保持角色一致性生成新姿态和角度；最后制作海报等设计构图，形成可向客户展示的完整视觉系统。作者强调无需插画或 3D 技能，AI 生成结果足以作为 3D 和动效设计师的制作参考，并可通过持续扩展姿态、表情与场景实现品牌层面的规模化应用。
作者用 4 段相同提示词对比测试了蚂蚁百灵开源的 Ming-Image-0.1-Design 与 MidJourney 在 SaaS Dashboard、中文活动海报、透明背景产品素材、中文信息图四个设计场景下的表现。结论是两者定位不同：Ming 中文文字渲染准确、布局执行力强、原生支持 RGBA 透明背景输出且免费开源（MIT 协议），适合直接生成可用的 UI 稿、海报和信息图底稿；MidJourney 则在视觉质感、光影氛围和风格多样性上明显占优，适合概念效果图和产品渲染。文中还介绍了 Ming 的 Design-Layer 拆层能力，可拆成多个透明图层并转为可编辑 PPT。最终建议按需求选择：要能直接用的图选 Ming，要好看的图选 MJ。
本文是「搭建个人视觉体系」系列第四篇，讲解如何制作个人介绍卡片。作者指出个人介绍卡片是内容结尾的固定片尾，解决“内容到人”的认知转化问题。制作步骤分三步：一是确定卡片核心信息（头像、名字、一句话定位、内容关键词和单一CTA入口）；二是上传已有的头像、Banner和配图规则等视觉资产，用提供的Prompt让AI生成极简型、信息型、IP型三个方案，并强调局部修改而非重新生成；三是确定最终版本并保存为母版，长期复用。文章强调视觉资产可复用的价值，通过重复出现建立个人视觉符号。
作者在 A100-80G 上部署并实测了蚂蚁百灵开源的 Ming-Image-0.1 系列，包括 Design 生图模型和 Layer 拆层模型。文章详细记录了部署过程与显存优化技巧（VAE 逐帧+分块解码可将峰值从 71.8GB 降至 55.4GB），并用 12 张电商图做了拆层评测：平面海报和白底商品图重组 PSNR 可达 29dB 以上，配合 VL 模型生成分层计划能显著提升图层顺序准确性。作者还搭建了电商主图工作台，实现大促换皮（商品层像素零变化）、文案 A/B、一键英文版和 PSD 导出，展示了 AI 生图从「生成」到「可编辑」的完整流水线。
作者使用免费开源的 6B 设计模型 Ming-Image-0.1-Design，通过 OpenRouter API 制作了一张 9:16 海报。流程分四步：先生成高饱和赛博背景，再生成彩色液态糖果字和青色膨胀字两组艺术字，然后用 Design-Layer 模型拆出带透明通道的文字层，最后与人物、霓虹装饰重新排版，得到 1080×1920 海报及 7 个可独立调整的图层。作者也指出了局限：边缘噪点、图层分错、输出尺寸变化等问题。最后作者将 OpenRouter 调用封装为 Pi 插件，并附带修改后的 ling-ui-design Skill，方便他人复现。
作者DAAI分享了开发da-brand-ip Skill的过程与成果。为了解决内容创作中人物形象不一致、缺乏辨识度的问题，作者测试了500多种视觉风格，最终筛选出124种收录进风格库，涵盖扁平插画、复古线稿、毛绒玩偶等多种方向。该Skill面向个人和企业，可基于照片或品牌信息生成主形象设计卡、三视图、动作表情总览三张基础资产图，并支持将IP形象延展到文章配图、海报、宣传图等实际场景。项目已开源至GitHub，后续将持续更新风格与应用案例。
这篇教程系统讲解了如何掌握 OpenAI Images 2.5 的图像生成技巧，涵盖 14 个技巧和 44 个示例，应用于应用设计、网站和产品图制作。作者提出了让视觉决策可见的工作流：先明确图像目的，按目的、画布、内容、关系、外观、检查六个要素撰写提示词，强调属性绑定和对象关系的精确描述。通过 YouTube 缩略图和海岸住宅室内设计两个完整案例，展示了如何组织复杂构图、分配图像区域、描述材质细节，并分析生成结果中哪些指令生效、哪些需要修正。
文章介绍了 9 月 8 日发布的 GPT-Image 2.5，其核心突破在于精准局部编辑和多轮一致性：只改指定区域、其余细节保持不动，长对话反复修改不掉画质，改变了以往'抽卡式'生图的痛点。新功能包括 @Sketch 手绘草图定构图、图片内评论标注、模板和提示词分享。API 推出 Flare（更快）和 Sunburst（更精）两个模型，价格相同，盲测分数统计上难分高下，跑量场景推荐 Flare。但新模型单价较 gpt-image-2 翻倍，一次成型、无需返工的场景不必升级。文章还提醒透明背景等并非全新功能，并给出三条实操建议。
作者受前苹果设计师 Anshu Chimala 启发，指出 AI 设计产出平庸的根源在于 LLM 作为下一个词元预测器、经 RLHF 对齐后天然倾向安全解。文章借鉴设计双钻模型，提出三阶段工作流：探索、确立、交付。核心技法包括：注入随机种子字符串打破思维定势、用大胆具象的提示词激发创意、三步发散法生成设计概念、引入'设计挑刺官'子智能体构建独立评审反馈闭环，以及调用图像生成工具提升视觉质感。通过多智能体协同与成本控制，可在极短轮次内产出超越常规 AI 模板的高水准设计。
本文介绍了设计 Agent Lovart 国内版的上线及功能升级。作者通过多个品牌设计案例（如虚构家居品牌、茶饮品牌、夜跑社群、软糖品牌、相机品牌）展示了 Lovart 在品牌 Logo、产品设计、包装、快闪空间、社媒图片、Motion 海报、视频及 Campaign 网页等方面的全案生成能力。重点介绍了新增的 Chrome 插件，可将小红书、淘宝、亚马逊等平台的图片直接收藏至 Lovart 作为设计参考，省去下载上传的繁琐步骤。此外，Lovart 提供 100 个专业 Skill，支持一键转矢量 SVG，并可将满意的流程保存为个人 Skill。作者认为 Lovart 的工作方式正接近人类设计团队，AI 生成成果已接近可交付水平，设计师只需把控方向与细节。
作者分享了仅使用 ChatGPT（图像生成+Python）制作印刷级海报传单的六步流程。关键点：ChatGPT 图像生成的总像素上限约829万，A4 最高约292dpi；且模型在文字精确定位上不可靠。因此核心方法是图文分工——先让图像生成只做无文字的背景插图，再用 Python 按数值精确叠加文本并导出指定尺寸分辨率文件。文章还涵盖出血位设置、日文字体上传、打印前测试检查、常见失败经验，以及版权注意事项：生成物归用户所有且可商用，但不保证唯一性，参考图版权责任在使用者。一次性物料可自制节省外包费用，而logo等长期品牌设计仍宜外包。
文章介绍Recraft这一AI设计工作台，指出其区别于普通'Prompt→图片→下载'式出图工具的核心在于：生成的设计资产可继续编辑、矢量化、套Mockup并应用于真实商业场景。对一人品牌、电商运营和小团队而言，其Logo生成、矢量编辑、Mockup预览、多渠道导出的连续性流程比单纯出图更有价值。文章还给出六步品牌视觉落地流程、适用人群分析，并提醒注意免费版与付费版在商业授权上的差异。
