這兩年生成式ai爆發(fā)性增長(zhǎng)并且重塑數(shù)字創(chuàng)作的工具生態(tài)。從文本生成、圖像視頻生成以及模型訓(xùn)練，可以說無法離開ai，ai的介入讓創(chuàng)意生產(chǎn)變得前所未有的高效簡(jiǎn)單，但同時(shí)也帶來了體驗(yàn)上的困境，例如我們?cè)谑褂米詣?dòng)化生成便利的同時(shí)，還能保持對(duì)創(chuàng)作過程的深層控制？比如在進(jìn)行文生圖或者線稿轉(zhuǎn)3D的流程中，我們?nèi)绻刂颇硞€(gè)部分的設(shè)計(jì)表現(xiàn)，需要利用多個(gè)方法才能完成，僅僅通過提示詞的修改并無法完成，這個(gè)矛盾在之前的SD等開源模型中非常明顯；
算法模型的開放讓設(shè)計(jì)達(dá)到了無限的可能，但更多設(shè)計(jì)師卻被迫在控制權(quán)和易用性之間做出了妥協(xié)，當(dāng)重復(fù)一個(gè)流程無法生成滿意的圖象時(shí)，大多情況都是基于一個(gè)“不滿意”的圖像進(jìn)行優(yōu)化，我把這個(gè)理解為用戶心理上的妥協(xié)；
以節(jié)點(diǎn)式工作流工具ComfyUI為例，其通過可視化編程賦予用戶對(duì)Stable Diffusion生成流程的精細(xì)控制權(quán)，允許自由組合模型、調(diào)節(jié)參數(shù)、插入預(yù)處理模塊，成為專業(yè)創(chuàng)作者的首選工具。然而，這種高度自由的設(shè)計(jì)也帶來了顯著的認(rèn)知負(fù)擔(dān)：錯(cuò)綜復(fù)雜的節(jié)點(diǎn)連線、晦澀的參數(shù)術(shù)語、缺乏引導(dǎo)的開放式畫布，讓0基礎(chǔ)設(shè)計(jì)望而止步；數(shù)據(jù)顯示，超過67%的新用戶在首次使用ComfyUI時(shí)因“界面混亂”而放棄進(jìn)一步探索（來源：ComfyUI社區(qū)調(diào)研）。這一現(xiàn)象揭示了生成式AI工具設(shè)計(jì)的核心矛盾——系統(tǒng)的靈活性與用戶的心智模型之間如何實(shí)現(xiàn)平衡？
用戶希望理解生成過程（分布控制、seed數(shù)值、CFG），避免黑箱帶來的不可預(yù)測(cè)性；
注：大多數(shù)AI工具（如Midjourney）像一臺(tái)自動(dòng)售貨機(jī)——輸入提示詞，隨機(jī)吐出一張圖片。用戶無法知曉AI為何生成一只三頭六臂的貓，只能反復(fù)“抽卡”直到滿意。
通過精細(xì)化的控制實(shí)現(xiàn)獨(dú)特的風(fēng)格，例如分布提示，基于大模型訓(xùn)練出來的lora，不同lora模型融合后的混合模型，這些需要付出很大的學(xué)習(xí)成本和時(shí)間才能滿足，我個(gè)人理解ai給設(shè)計(jì)師通往目標(biāo)的過程中搭建了不同的道路，但設(shè)計(jì)師如果在沒有導(dǎo)航的情況下要達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，中間可能會(huì)輾轉(zhuǎn)反側(cè)，也可能一條道路就能到達(dá)目的地；
自動(dòng)化設(shè)計(jì)（如MJ和國(guó)內(nèi)其他一鍵生圖的ai產(chǎn)品）可以降低設(shè)計(jì)的操作成本，但同時(shí)犧牲了可控性；
ComfyUI試圖打破黑箱，將AI拆解成可調(diào)節(jié)的“齒輪組”（如調(diào)節(jié)“采樣器”改變畫質(zhì)、用“ControlNet”控制構(gòu)圖）。但當(dāng)用戶面對(duì)50多個(gè)參數(shù)和上百種節(jié)點(diǎn)時(shí)，反而因信息過載陷入“該調(diào)哪個(gè)參數(shù)？連錯(cuò)節(jié)點(diǎn)會(huì)爆炸嗎？”的決策癱瘓。
comfyUI解決了MJ帶來的黑箱效應(yīng)，但同時(shí)也帶來了物質(zhì)上的門檻，設(shè)計(jì)師需要配備更高的配置或者使用第三方租用云電腦等才能運(yùn)行，否則前者就會(huì)造成漫長(zhǎng)的等待，后者則需要花費(fèi)大量的財(cái)力，對(duì)于設(shè)計(jì)師而言反而是造成了時(shí)間上的負(fù)荷；
節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)支持無限組合，但缺乏對(duì)用戶意圖的主動(dòng)理解，如自動(dòng)推薦節(jié)點(diǎn)；
參數(shù)暴露（如CFG Scale、Sampler）提供控制感，但引發(fā)“選擇過載”實(shí)際使用過程中，如果是普通玩家，無法短時(shí)間內(nèi)通過這些參數(shù)來控制結(jié)果，核心還是在于認(rèn)知門檻過高；
自由連接節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致邏輯混亂（如錯(cuò)誤連線無及時(shí)提示），增加調(diào)試成本。
我把ControlNet的“負(fù)面條件”打亂連接到“正面clip文本框”上，而采樣器的“負(fù)面條件”直接連接到“負(fù)面clip文本框”內(nèi)，整個(gè)過程是不會(huì)出現(xiàn)任何報(bào)錯(cuò)提示，但是當(dāng)運(yùn)行調(diào)試的時(shí)候就會(huì)運(yùn)行失敗，提示ControlNet缺少負(fù)面條件，ControlNet（應(yīng)用）缺少負(fù)面條件輸出等問題，眾所周知對(duì)于一些低配玩家，運(yùn)行一次需要等很久，等到最后發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)出來一個(gè)“報(bào)錯(cuò)”?。?！
當(dāng)設(shè)計(jì)師想生成“一只穿宇航服的柴犬”，Midjourney可能輸出卡通風(fēng)格或超現(xiàn)實(shí)照片，設(shè)計(jì)師只能通過追加提示詞（如“3D、黏土”）逼近目標(biāo)，不停的抽卡；
（實(shí)在不想用mj了，下面的圖本地跑的，大概的意思一樣就是不停的抽卡抽卡）
在ComfyUI中，設(shè)計(jì)師可以強(qiáng)制指定：用FLUX模型生成基礎(chǔ)圖像，然后加載相關(guān)LoRA模型，在添加個(gè)視覺風(fēng)格遷移的模型，添加宇航服，在添加個(gè)視覺風(fēng)格模型，連接OpenPose節(jié)點(diǎn)調(diào)整柴犬姿勢(shì)，最后用放大模型，放大畫質(zhì)；但我就想說：我只是想畫只貓，為什么要弄這么復(fù)雜。。。
ComfyUI的“高可控性”吸引專家設(shè)計(jì)師，但普通設(shè)計(jì)師或者0基礎(chǔ)設(shè)計(jì)師因認(rèn)知負(fù)荷大多放棄使用。Midjourney通過“限制控制權(quán)”降低門檻，但設(shè)計(jì)師可能因無法干預(yù)細(xì)節(jié)感到焦慮。
為什么說這個(gè)呢，因?yàn)閏omfyui目前是趨勢(shì)ai，核心的生成邏輯包括實(shí)際應(yīng)用都已經(jīng)大于mj了，所以接下來的內(nèi)容也是圍繞comfyui拆解的；
ComfyUI將所有參數(shù)（如LoRA權(quán)重、VAE選擇、采樣器、各種模型加載器）暴露給用戶，導(dǎo)致界面信息過載。
設(shè)計(jì)師需要同時(shí)調(diào)整“提示詞權(quán)重”“采樣器類型”“ControlNet強(qiáng)度”時(shí)，易混淆參數(shù)優(yōu)先級(jí)，對(duì)于這個(gè)結(jié)果的影響，是采樣器類型問題呢還是ControlNet的數(shù)值不對(duì)呢，最后我猜大多人過程都是一個(gè)個(gè)試一遍，最后哪個(gè)效果好用哪個(gè)；
動(dòng)態(tài)參數(shù)分組，根據(jù)生成的目標(biāo)隱藏?zé)o關(guān)的參數(shù)，比如當(dāng)輸入完成“提示詞”后，可以識(shí)別出輸入的提示詞類型，生成一個(gè)3d風(fēng)格海報(bào)，那么基于這個(gè)提示詞，就可以提前預(yù)判出跟3d風(fēng)格海報(bào)相關(guān)的參數(shù)都可以隱藏；參數(shù)依賴的可視化，通過邏輯線的方式標(biāo)記他們之間的關(guān)系，例如CFG與采樣步數(shù)，通常來講CFG數(shù)值越高生成的圖越接近提示詞，但是圖像質(zhì)量會(huì)下降，采樣步數(shù)越高生成的圖質(zhì)量就越高，那么問題來了，當(dāng)設(shè)計(jì)師調(diào)整CFG數(shù)值時(shí)，是不是可以標(biāo)記或者提示設(shè)計(jì)師采樣步數(shù)的變化，以此來達(dá)到最優(yōu)解；
節(jié)點(diǎn)可任意連接，但缺乏邏輯校驗(yàn)?zāi)壳癱omfyUI中只是告訴設(shè)計(jì)師如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)本身沒有前后關(guān)系的情況下不可以連接（沒有節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的收入口）另一種情況是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在一個(gè)工作流中都能起到作用，但是節(jié)點(diǎn)是多功能化的，連線的時(shí)候可以正常連接，最后運(yùn)行的時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)某某節(jié)點(diǎn)不匹配。
設(shè)計(jì)師錯(cuò)誤連接ControlNet預(yù)處理器與VAE節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致生成失敗且無報(bào)錯(cuò)提示。
實(shí)時(shí)邏輯校驗(yàn)，在設(shè)計(jì)師連線時(shí)提示沖突（如“該節(jié)點(diǎn)僅接受潛空間輸入”）。
工作流自檢模式，一鍵檢測(cè)缺失節(jié)點(diǎn)（如缺少“提示詞編碼器”時(shí)提醒用戶）。
生成式AI工具的設(shè)計(jì)矛盾，本質(zhì)上是人類認(rèn)知模式與技術(shù)邏輯的沖突。以ComfyUI為例，其設(shè)計(jì)暴露了以下深層問題：
ComfyUI將AI生成過程拆解為節(jié)點(diǎn)，試圖通過“透明化”提升用戶信任，但普通人并不需要（也無法理解）技術(shù)細(xì)節(jié)；不知道你們有沒有，當(dāng)我第一次看到“VAE解碼器”“潛在空間降噪”等節(jié)點(diǎn)時(shí)，大腦會(huì)觸發(fā)“意義建構(gòu)焦慮”——“這些詞和我想要的圖片有什么關(guān)系？”
ComfyUI看似賦予用戶完全控制權(quán)，但多數(shù)參數(shù)的實(shí)際影響難以預(yù)測(cè)（如CFG值從7到8可能導(dǎo)致畫風(fēng)突變）這類似于讓設(shè)計(jì)師駕駛一輛方向盤與輪胎無機(jī)械連接的汽車，轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤時(shí)，輪胎可能隨機(jī)偏轉(zhuǎn)。設(shè)計(jì)師誤以為“控制節(jié)點(diǎn)=控制結(jié)果”，實(shí)則是“在黑暗中調(diào)整未知旋鈕”；
開源社區(qū)的理想：“人人可 Hack”的民主化工具；現(xiàn)實(shí)問題是開發(fā)者設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)時(shí)默認(rèn)用戶理解SD原理（如Latent Space、擴(kuò)散模型、euler_ancestralcai、dpmpp_2m），但普通用戶只關(guān)心“如何讓圖片更逼真”；這種斷層導(dǎo)致ComfyUI的文檔充滿技術(shù)術(shù)語，而非用戶目標(biāo)導(dǎo)向的指南（如“修復(fù)模糊人臉”對(duì)應(yīng)哪些節(jié)點(diǎn)組合），這也是技術(shù)工具與用戶體驗(yàn)的博弈；
專家模式：保留完整的節(jié)點(diǎn)和參數(shù)，讓這類設(shè)計(jì)師自由編輯；
精簡(jiǎn)模式：隱藏底層參數(shù)，僅僅提供目標(biāo)導(dǎo)向的選項(xiàng)；
自動(dòng)化操作：根據(jù)提示詞推薦采樣器、cfg數(shù)值等組合，例如提示詞是自然語言，那就匹配關(guān)于flux模型的專屬采樣器；
目標(biāo)推薦：輸入“生成賽博朋克城市”后，自動(dòng)推薦“SDXL模型+ControlNet邊緣檢測(cè)+色調(diào)調(diào)整節(jié)點(diǎn)”；行為預(yù)測(cè)：分析歷史工作流，推薦高頻使用的節(jié)點(diǎn)組合（如“LoRA模型+分層提示詞”）；
參數(shù)與結(jié)果的實(shí)時(shí)性：實(shí)時(shí)顯示調(diào)整CFG值對(duì)圖像細(xì)節(jié)、對(duì)比度的量化影響。節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)度分析：生成后標(biāo)記關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如“ControlNet貢獻(xiàn)度72%”），幫助用戶理解流程。
ComfyUI揭示了生成式AI時(shí)代的核心矛盾——技術(shù)的能力越強(qiáng)大，人類越需要承認(rèn)自身認(rèn)知的局限性。工具設(shè)計(jì)不應(yīng)追求“上帝模式”，而需尋找“剛剛好的控制權(quán)”給用戶“扳手”而非“零件庫”：提供高層級(jí)調(diào)節(jié)維度（如“畫面精細(xì)度”“風(fēng)格偏離度”），隱藏底層技術(shù)參數(shù)，并不是每個(gè)設(shè)計(jì)師都是工程師的角色；大多設(shè)計(jì)師的角色只是維修工；擁抱“不完美的人性”：允許用戶保留“我不知道為什么要調(diào)這個(gè)，但調(diào)了就有用”的玄學(xué)操作，而非強(qiáng)迫所有人成為AI工程師。重新定義“控制”：從“絕對(duì)掌控流程”轉(zhuǎn)向“有效影響結(jié)果”，讓AI的不可預(yù)測(cè)性成為創(chuàng)意催化劑而非焦慮來源。
作者：愛吃貓的魚___
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