14-AI绘画的后期优化
AI生成只是起点，专业级输出需要精心打磨。掌握后期优化技术，让AI图片从"看起来还行"升级到"完美可用"。
本章核心原则
- 缺陷必修原则：AI图片几乎都有瑕疵，后期修复是必要环节而非可选步骤
- 工具协同原则：PS/Figma与AI工具配合使用，发挥各自优势
- 商业合规原则：商用图片需确保版权清晰，避免法律风险
- 效率优先原则：建立标准化流程，批量处理提升效率
一、为什么需要后期优化
1.1 AI图片的常见问题
| 问题类型 | 具体表现 | 出现频率 | 影响程度 |
|---|---|---|---|
| 手部畸形 | 多指/少指/扭曲 | 60-80% | 严重 |
| 面部问题 | 不对称/表情诡异 | 30-50% | 中等 |
| 文字错误 | 乱码/拼写错误 | 90%+ | 严重 |
| 物品变形 | 物体结构不正确 | 40-60% | 中等 |
| 细节模糊 | 局部清晰度不足 | 50-70% | 中等 |
| 风格不统一 | 同系列图片风格差异 | 常见 | 影响品牌 |
| 分辨率不足 | 无法满足印刷需求 | 取决于工具 | 严重 |
| 版权隐患 | 包含受保护元素 | 偶发 | 法律风险 |
1.2 后期优化的价值
效率提升：
- 重新生成耗时：5-30分钟/张
- 后期修复耗时：2-10分钟/张
- 效率提升：3-5倍
质量保障：
- 修复可控：精确修改问题区域
- 风格统一：批量调整保持一致性
- 满足标准：达到商业印刷/发布要求
成本节约：
- 减少API调用次数
- 降低生成时间成本
- 避免版权纠纷损失
二、Photoshop配合AI绘画
2.1 PS与AI工具的配合流程
[AI生成] → [PS导入] → [缺陷识别] → [分层修复] → [风格调整] → [格式输出]
2.2 PS核心功能应用
2.2.1 选区与蒙版技术
| 工具 | 适用场景 | 快捷键 | 使用技巧 |
|---|---|---|---|
| 快速选择工具 | 边缘清晰的物体 | W | 调整画笔大小匹配物体 |
| 钢笔工具 | 需要精确选区 | P | 曲线处多加锚点 |
| 选择主体 | 人物/动物/物品 | Ctrl+Shift+S | 一键选中主体 |
| 颜色范围 | 同色系区域 | 选择→颜色范围 | 调整容差精确控制 |
| 蒙版羽化 | 柔和过渡边缘 | 属性面板 | 羽化值5-20像素 |
2.2.2 图层混合模式
常用混合模式：
| 模式 | 效果 | 典型应用 |
|---|---|---|
| 正常 | 完全覆盖 | 基础操作 |
| 正片叠底 | 变暗/加深 | 添加阴影 |
| 滤色 | 变亮/提亮 | 添加光效 |
| 叠加 | 增强对比 | 质感强化 |
| 柔光 | 柔和调整 | 肤色调整 |
| 颜色 | 只改变颜色 | 局部调色 |
2.2.3 内容识别填充
使用场景：
- 移除不需要的元素
- 扩展图片边缘
- 填补缺失区域
操作步骤：
- 选中需要移除/填补的区域
- 编辑 → 内容识别填充（Shift+F5）
- 调整采样区域
- 调整输出设置
- 确认应用
实战案例：移除AI图片中的水印
场景：AI生成的图片带有工具水印
步骤：
1. 用套索工具选中水印区域（羽化2px）
2. 编辑→内容识别填充
3. 在预览窗口调整采样区域，排除其他水印
4. 输出到新图层
5. 检查填充效果，必要时用图章工具修补
2.3 PS生成式填充（Photoshop 2024+）
革命性功能：PS集成了Adobe Firefly，可直接使用AI进行图片编辑。
| 功能 | 操作方式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 生成式填充 | 选区+描述 | 替换/添加元素 |
| 生成式扩展 | 裁剪工具扩展 | 扩大画布内容 |
| 移除工具 | 画笔涂抹 | 智能移除对象 |
| 神经网络滤镜 | 滤镜菜单 | 智能调整效果 |
生成式填充最佳实践：
提示词技巧：
- 简洁明确："a red sports car"优于"汽车"
- 描述风格："watercolor style flowers"
- 指定位置："person looking left"
- 避免复杂："不要..."这类否定描述效果差
案例：用PS AI修复手部
原图问题：人物手指变形，六根手指
修复步骤：
1. 用套索工具选中手部区域（选区稍大）
2. 点击底部"生成式填充"按钮
3. 输入提示词："natural human hand, five fingers, realistic"
4. 生成3个变体选项
5. 选择最佳结果
6. 用画笔工具修补边缘
耗时：3分钟
2.4 PS批量处理
动作录制：
- 窗口 → 动作
- 新建动作 → 开始录制
- 执行标准化操作
- 停止录制
批处理：
- 文件 → 自动 → 批处理
- 选择动作
- 选择源文件夹
- 选择目标文件夹
- 运行
标准化处理动作示例：
动作名称：AI图片标准化
录制步骤：
1. 图像→图像大小→2048px长边
2. 滤镜→Camera Raw滤镜→自动
3. 滤镜→锐化→USM锐化（数量80，半径1）
4. 文件→导出→导出为PNG
三、Figma配合AI绘画
3.1 Figma在AI后期的优势
| 优势 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 矢量处理 | 将AI图转为矢量元素 | Logo/图标优化 |
| 组件化 | 建立可复用组件 | 批量设计应用 |
| 协作能力 | 团队实时协作 | 设计团队工作流 |
| 插件生态 | 丰富的AI插件 | 扩展功能 |
| 版本管理 | 自动保存历史 | 方便回溯 |
3.2 Figma AI插件推荐
| 插件名 | 功能 | 使用场景 |
|---|---|---|
| Magician | AI生成设计元素 | 快速出图 |
| Image Tracer | 位图转矢量 | Logo矢量化 |
| Remove BG | AI抠图 | 背景移除 |
| Upscale | 图片放大 | 分辨率提升 |
| Contrast | AI配色建议 | 调色参考 |
| Automator | 批量处理 | 重复操作 |
3.3 Figma处理AI图片流程
3.3.1 Logo矢量化流程
[AI生成Logo] → [导入Figma] → [Image Tracer矢量化] → [路径清理] → [颜色规范化] → [导出SVG]
详细步骤：
- 将AI生成的Logo位图拖入Figma
- 安装并使用Image Tracer插件
- 调整参数：
- 阈值：控制识别敏感度
- 简化：减少锚点数量
- 圆角：平滑曲线
- 编辑矢量路径
- 统一颜色为品牌色
- 导出SVG/PDF格式
3.3.2 设计素材组件化
组件创建：
场景：将AI生成的系列图标制作成组件库
步骤：
1. 批量导入AI图标
2. 统一尺寸（如64x64px）
3. 创建Frame容器
4. 右键→创建组件
5. 添加变体（颜色/大小）
6. 发布为团队库
3.4 Figma与AI工具联动
工作流设计：
[Figma画布] ←→ [AI生成工具] ←→ [协作反馈]
↓ ↓ ↓
设计规范 快速出图 团队审核
↓ ↓ ↓
组件系统 素材补充 版本迭代
实战：社交媒体封面设计工作流
1. 在Figma创建封面模板（尺寸/安全区/文字区）
2. 用Midjourney生成背景图
3. 导入Figma，使用Remove BG去背景
4. 调整与模板匹配
5. 添加文字组件
6. 批量生成多尺寸版本
7. 导出发布
四、细节修复技术
4.1 手部修复
手部问题分类与解决方案：
| 问题类型 | 修复工具 | 修复难度 | 建议方案 |
|---|---|---|---|
| 多余手指 | PS克隆/生成式填充 | 中等 | 删除多余+修补背景 |
| 缺少手指 | PS生成式填充 | 中高 | AI重新生成手部 |
| 手指扭曲 | PS液化/生成式填充 | 中等 | 轻微用液化，严重用生成 |
| 比例失调 | PS变形/液化 | 中等 | 自由变换调整 |
| 手腕断裂 | PS生成式填充 | 高 | 考虑裁剪或重新生成 |
手部修复实战流程：
快速修复流程（5分钟）：
1. 识别问题类型
2. 套索工具选中手部（羽化3px）
3. 生成式填充："realistic human hand, correct anatomy"
4. 选择最佳变体
5. 边缘融合处理
高级修复技巧：
素材库方法：
1. 建立手部素材库（不同姿势/角度）
2. 选择匹配姿势的手部素材
3. 匹配透视和光线
4. 混合模式融合
5. 调整色彩匹配
适用场景：生成式填充效果不佳时
4.2 面部修复
面部问题处理矩阵：
| 问题 | PS工具 | 操作要点 |
|---|---|---|
| 双眼不对称 | 液化/仿制图章 | 参考正常眼睛复制 |
| 表情诡异 | 液化/神经网络滤镜 | 调整嘴角/眉毛曲线 |
| 肤色不均 | 修复画笔/频率分离 | 保持纹理调整颜色 |
| 五官比例 | 液化工具 | 使用面部感知液化 |
| 发际线杂乱 | 画笔/仿制图章 | 沿生长方向绘制 |
面部感知液化工具参数：
眼睛大小：-30 到 +30（不建议超过±20）
眼睛高度：-20 到 +20
眼睛宽度：-20 到 +20
眼睛倾斜：-15 到 +15
鼻子高度：-30 到 +30
嘴巴微笑：0 到 +50
脸部宽度：-20 到 +20
4.3 文字修复
AI图片文字问题解决方案：
| 场景 | 解决方案 | 操作步骤 |
|---|---|---|
| 需要清晰文字 | 后期添加 | 移除AI文字→设计软件添加 |
| 装饰性文字 | 保留或模糊 | 如果不影响可保留 |
| 品牌文字 | 必须替换 | 使用正确字体覆盖 |
| 外语文字 | 检查拼写 | 核对后手动修正 |
文字修复最佳实践：
原则：AI生成的文字几乎100%有问题，商用图片必须替换
流程：
1. 使用内容识别填充移除AI文字
2. 在设计软件中添加正确文字
3. 匹配原图风格（投影/颜色/倾斜）
4. 检查最终效果
4.4 物体结构修复
常见物体结构问题：
| 问题 | 表现 | 修复方法 |
|---|---|---|
| 对称性问题 | 左右不对称 | 复制翻转一侧 |
| 透视错误 | 近大远小不正确 | 变形工具调整 |
| 悬浮物体 | 无阴影/光线不合理 | 添加投影和光照 |
| 连接断裂 | 物体间断开 | 画笔连接或生成填充 |
| 比例失调 | 大小关系不对 | 自由变换调整 |
五、风格统一方法
5.1 为什么需要风格统一
品牌一致性要求：
- 系列图片风格差异影响专业形象
- 用户认知混乱
- 品牌识别度下降
常见风格不一致问题：
| 问题类型 | 表现 | 影响 |
|---|---|---|
| 色调差异 | 冷暖不一/饱和度不同 | 视觉不协调 |
| 光线不统一 | 光源方向/强度不同 | 画面冲突 |
| 画风混杂 | 写实与卡通混搭 | 风格割裂 |
| 细节程度 | 有的精细有的粗糙 | 质量不均 |
5.2 Midjourney风格统一技巧
5.2.1 使用Style Reference（--sref）
基准图片法：
/imagine [描述] --sref [参考图URL] --sw 100
参数说明：
--sref: 风格参考图片URL
--sw: 风格权重（0-1000，默认100）
- 0-50: 轻微参考
- 100: 标准参考
- 200+: 强烈参考
示例：
/imagine a coffee shop interior --sref https://example.com/style.jpg --sw 150
5.2.2 使用Character Reference（--cref）
角色一致性：
/imagine [描述] --cref [角色参考URL] --cw 100
参数说明：
--cref: 角色参考图片
--cw: 角色权重（0-100）
- 0: 只参考脸部
- 100: 完整角色
适用：需要同一角色多张图片的场景
5.2.3 Seed值固定
获取Seed：
对已生成图片使用信封emoji（✉️）反应
使用Seed：
/imagine [描述] --seed [数字]
注意：
- Seed只保证相似，不能完全复制
- 配合相同参数使用效果更好
- 适合生成系列变体
5.3 Stable Diffusion风格统一
5.3.1 模型固定
风格统一基础：
- 始终使用相同的Checkpoint模型
- 配合固定的VAE
- 使用相同的采样器和步数
5.3.2 LoRA应用
训练专属风格LoRA：
1. 收集10-20张目标风格图片
2. 使用Kohya ss训练
3. 应用到所有生成中
使用LoRA：
<lora:your_style:0.7>
权重建议：
- 0.5-0.7: 保持风格但允许变化
- 0.8-1.0: 严格遵循风格
5.3.3 风格统一Prompt模板
建立模板：
[基础质量词], [固定风格词], [变化的主体描述], [固定的负面提示词]
示例模板：
masterpiece, best quality, cinematic lighting, warm color palette,
[主体描述],
film grain, soft focus
负面提示词（固定）：
ugly, blurry, low quality, worst quality, normal quality,
lowres, bad anatomy, bad hands, cropped, jpeg artifacts
5.4 后期调色统一
5.4.1 LUT（颜色查找表）应用
Photoshop LUT应用：
步骤：
1. 图层→新建调整图层→颜色查找
2. 选择或导入3D LUT文件
3. 调整不透明度控制强度
4. 保存为动作批量应用
常用LUT类型：
| 类型 | 效果 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 电影色调 | 压低高光，提升暗部 | 质感图片 |
| 日系清新 | 低对比，偏青调 | 生活类内容 |
| 复古胶片 | 偏黄偏绿，颗粒感 | 怀旧风格 |
| 高对比度 | 强烈黑白对比 | 商业广告 |
5.4.2 Camera Raw批量预设
创建预设：
1. 在Camera Raw中调整一张图片
2. 保存预设
3. 应用到其他图片
批量处理：
1. Bridge中选择多张图片
2. 右键→在Camera Raw中打开
3. 选中所有图片
4. 同步设置
5.5 风格检查清单
□ 色温一致（统一冷暖倾向）
□ 对比度一致（高/中/低对比）
□ 饱和度一致（鲜艳/柔和）
□ 光线方向一致（主光源位置）
□ 阴影风格一致（硬阴影/软阴影）
□ 画面质感一致（清晰度/颗粒感）
□ 构图风格一致（边距/留白）
□ 文字样式一致（字体/大小/颜色）
六、高清放大（Upscale）
6.1 为什么需要放大
分辨率需求对照表：
| 用途 | 最低分辨率 | 建议分辨率 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 社交媒体 | 1080×1080 | 2000×2000 | 适应各平台压缩 |
| 网页配图 | 1920×1080 | 2560×1440 | 支持2K显示器 |
| 电商主图 | 800×800 | 1200×1200 | 淘宝/京东要求 |
| 印刷海报 | 300DPI | 300DPI | A4约3500×2500 |
| 大幅面输出 | 150DPI | 200DPI | 1米幅面需6000+ |
6.2 放大工具对比
| 工具 | 原理 | 放大倍数 | 效果 | 价格 |
|---|---|---|---|---|
| Midjourney Upscale | AI原生 | 2-4x | 优秀 | 订阅内 |
| Topaz Gigapixel | AI模型 | 6x | 顶级 | $99买断 |
| Real-ESRGAN | 开源AI | 4x | 良好 | 免费 |
| waifu2x | 动漫优化 | 2x | 动漫优秀 | 免费 |
| PS超级解像 | 神经网络 | 2x | 良好 | 订阅内 |
| Upscayl | 开源GUI | 4x | 良好 | 免费 |
6.3 Midjourney放大选项
放大按钮说明：
| 按钮 | 功能 | 效果 |
|---|---|---|
| U1-U4 | 选择并放大 | 默认放大到1024×1024 |
| Upscale (Subtle) | 细微放大 | 保持原图，提升清晰度 |
| Upscale (Creative) | 创意放大 | 添加细节，可能改变原图 |
| 🔎 Zoom Out | 缩小画面扩展 | 增加周边内容 |
V6版本放大建议：
默认流程：
1. 选择满意的缩略图（U1-U4）
2. 使用Upscale (Subtle)获得高清版
3. 如需更大尺寸，下载后用第三方工具
进阶流程：
1. 生成时使用--q 2获得更好基础
2. U按钮选择后使用Vary (Subtle)微调
3. 再用Upscale处理
6.4 Topaz Gigapixel AI使用指南
参数设置：
| 参数 | 建议值 | 说明 |
|---|---|---|
| AI模型 | Standard | 通用场景 |
| 缩放比例 | 2x-4x | 过大会产生伪影 |
| 降噪 | Auto/0-50 | 根据原图质量 |
| 锐化 | 0-30 | 过高产生边缘光晕 |
| 压缩质量 | Auto | 去除JPEG压缩伪影 |
不同场景模型选择：
| 场景 | 推荐模型 | 说明 |
|---|---|---|
| 照片/写实AI图 | Standard | 平衡效果 |
| 人脸特写 | High Fidelity | 保留面部细节 |
| 动漫/插画 | Art & CG | 保持线条清晰 |
| 低质量原图 | Low Resolution | 强化重建 |
| 文字/图形 | Graphics | 边缘清晰 |
6.5 开源放大方案
6.5.1 Real-ESRGAN本地部署
安装步骤：
# 安装Python环境
pip install realesrgan
# 下载模型
# 通用模型：RealESRGAN_x4plus.pth
# 动漫模型：RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth
# 命令行使用
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i input -o output
6.5.2 Upscayl桌面应用
优势：
- 图形界面，无需命令行
- 支持批量处理
- 多种AI模型可选
- 跨平台（Windows/Mac/Linux）
使用步骤：
- 下载安装Upscayl
- 选择输入图片/文件夹
- 选择AI模型（推荐Real-ESRGAN）
- 设置放大倍数（2x/3x/4x）
- 选择输出位置
- 点击Upscayl开始处理
6.6 放大质量优化技巧
放大前处理：
1. 降噪处理（减少放大后的噪点放大）
2. 色彩校正（确保颜色准确）
3. 锐化（适度，防止过度）
分步放大法：
问题：一次性放大4x效果差
解决：
1. 先放大2x
2. 检查并修复问题
3. 再放大2x
4. 最终获得4x效果
原理：每次放大后修复，避免问题累积
七、商业使用的版权处理
7.1 AI图片版权现状
各工具版权政策：
| 工具 | 商用授权 | 版权归属 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| Midjourney | 付费版可商用 | 用户拥有 | 免费版不可商用 |
| Stable Diffusion | 开源可商用 | 用户拥有 | 部分模型有限制 |
| DALL-E 3 | 可商用 | 用户拥有 | 遵守使用政策 |
| Adobe Firefly | 可商用 | 用户拥有 | 需订阅 |
| 文心一格 | 查看最新政策 | 协议规定 | 注意更新 |
7.2 版权风险识别
高风险情况：
| 风险类型 | 具体表现 | 法律风险 |
|---|---|---|
| 名人肖像 | 生成明星/公众人物 | 肖像权侵权 |
| 品牌Logo | 包含知名品牌标识 | 商标侵权 |
| 艺术风格 | 明确模仿在世艺术家 | 著作权争议 |
| 版权素材 | 使用了受保护图片参考 | 著作权侵权 |
| 虚拟角色 | 生成动漫/游戏角色 | IP侵权 |
7.3 版权合规流程
商用前检查清单：
□ 使用工具是否支持商用
□ 是否使用了付费订阅（如MJ需要）
□ 提示词中是否包含品牌名/艺术家名
□ 生成内容是否包含可识别的受保护元素
□ 是否需要额外授权或许可
□ 使用场景是否符合工具使用政策
7.4 风险规避策略
7.4.1 提示词合规
避免使用：
- 艺术家名字："in the style of [在世艺术家]"
- 品牌名称："Nike logo"、"Apple product"
- 名人名字："portrait of [明星名]"
- 受保护IP："Pikachu"、"Spider-Man"
替代方案：
| 风险词 | 替代方案 |
|---|---|
| Ghibli style | soft colors, whimsical animation style |
| Pixar style | 3D animation, expressive characters |
| 某品牌风格 | minimalist design, clean lines |
| 名人名字 | 描述外貌特征 |
7.4.2 素材来源记录
建立素材档案：
每张商用图片记录：
- 生成工具及版本
- 使用的模型/LoRA
- 完整提示词
- 参数设置
- 生成时间
- Seed值（如有）
- 后期处理记录
- 使用授权截图
7.4.3 获取商业保障
保险与法律保护：
| 方式 | 说明 | 成本 |
|---|---|---|
| 商业保险 | 覆盖版权纠纷 | 年费制 |
| 法律咨询 | 上线前审核 | 按次/年费 |
| 平台保障 | 如Adobe赔偿条款 | 订阅内 |
| 版权登记 | 建立权属证明 | 按件 |
7.5 合规输出流程
标准商用输出流程：
1. 生成阶段
├─ 使用付费商用版工具
├─ 避免侵权提示词
└─ 记录生成参数
2. 审核阶段
├─ 检查是否包含侵权元素
├─ 人脸检测（是否类似真人）
└─ 商标Logo检测
3. 处理阶段
├─ 移除/修改可疑元素
├─ 添加原创设计元素
└─ 增加足够差异化
4. 归档阶段
├─ 保存生成记录
├─ 保存工具授权证明
└─ 记录使用场景
八、后期优化工作流整合
8.1 标准化处理流程
[AI生成] → [初筛] → [缺陷修复] → [风格统一] → [分辨率处理] → [格式输出] → [版权归档]
各阶段详细操作：
| 阶段 | 操作 | 工具 | 时间 |
|---|---|---|---|
| 初筛 | 选择可用图片 | 预览 | 1分钟 |
| 缺陷修复 | 手部/面部/文字 | PS | 5-15分钟 |
| 风格统一 | 调色/滤镜 | PS/LR | 3-5分钟 |
| 分辨率处理 | 放大/裁剪 | Topaz/PS | 2-5分钟 |
| 格式输出 | 导出各规格 | PS | 2分钟 |
| 版权归档 | 记录信息 | 文档 | 1分钟 |
8.2 批量处理工作流
适用场景：
- 电商商品图批量生产
- 社交媒体内容矩阵
- 设计素材库建设
批量流程设计：
阶段一：批量生成
├─ 准备统一提示词模板
├─ 批量生成（API/脚本）
└─ 自动下载整理
阶段二：批量初筛
├─ 快速浏览所有图片
├─ 标记可用/修改/废弃
└─ 分类整理
阶段三：批量处理
├─ PS动作批处理基础调整
├─ 单独处理需要修复的图片
└─ 应用统一LUT/预设
阶段四：批量输出
├─ 批量放大到目标尺寸
├─ 批量导出多格式
└─ 批量重命名归档
8.3 效率工具组合
推荐工具组合：
| 场景 | 工具组合 | 说明 |
|---|---|---|
| 个人创作者 | MJ + PS + Upscayl | 成本最优 |
| 设计团队 | MJ/SD + PS + Figma + Topaz | 协作高效 |
| 电商运营 | SD本地 + PS动作 + 批处理脚本 | 规模化 |
| 专业工作室 | 全工具链 + 定制工作流 | 全能 |
九、实战案例
9.1 案例一：电商主图批量处理
需求背景：
- 50款产品需要主图
- 每款需要5张不同角度
- 白底图要求
解决方案：
工具选择：Stable Diffusion + PS批处理
步骤：
1. SD批量生成（250张图）
- 使用产品LoRA确保一致性
- 设置白色背景
- 固定相机参数
2. 初筛（保留60%可用）
- 150张进入下一步
3. PS批处理
- 动作1：调整尺寸800x800
- 动作2：背景纯白化
- 动作3：锐化输出
4. 人工精修（问题图）
- 约30张需要手动修复
- 主要修复产品细节
5. 批量输出
- JPG格式，质量85%
- 统一命名规范
结果：
- 总耗时：6小时
- 平均每款：7.2分钟
- 传统摄影成本节约：90%+
9.2 案例二：品牌视觉统一
需求背景：
- 品牌VI升级
- 需要20张品牌宣传图
- 必须风格高度统一
解决方案：
工具选择：Midjourney + PS + Figma
步骤：
1. 确定基准图
- 生成50张候选
- 选择1张作为风格基准
2. 使用--sref统一生成
- 所有图片使用相同sref
- 固定--sw 200高权重
3. PS统一后期
- 应用相同LUT
- 统一对比度曲线
- 统一锐化参数
4. Figma整合
- 导入所有图片
- 创建统一排版
- 添加品牌元素
5. 质检与输出
- 对比检查一致性
- 输出多种规格
结果：
- 风格一致性评分：95%+
- 客户满意度：高
- 返工次数：1次
9.3 案例三：大幅面海报制作
需求背景：
- 展览海报
- 尺寸2米x3米
- 印刷质量要求
解决方案：
最终分辨率需求：
2米x3米 @150DPI = 11811x17717像素
生成流程：
1. Midjourney生成基础图（1024x1024）
2. PS创意放大到2048x2048
3. Topaz Gigapixel放大4x到8192x8192
4. 再次2x放大到16384x16384
5. 裁剪到目标尺寸
问题解决：
- 局部细节不足：PS重绘关键区域
- 边缘模糊：额外锐化处理
- 色彩偏差：打样校色
验证方法：
- 100%比例预览检查
- 小尺寸打样确认
- 最终印刷出品
总结：
- AI基础+多次放大可达印刷标准
- 关键区域需要额外处理
- 建议预留足够调整时间
十、常见问题与解决方案
10.1 技术问题
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 放大后出现色块 | AI模型限制 | 分步放大+中间修复 |
| 边缘有光晕 | 过度锐化 | 降低锐化参数/使用蒙版 |
| 颜色失真 | 色彩空间问题 | 统一使用sRGB |
| 修复痕迹明显 | 融合不够 | 羽化边缘+混合模式 |
| 批处理卡住 | 内存不足 | 分批处理/增加内存 |
10.2 效率问题
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 处理速度慢 | 硬件瓶颈 | 升级GPU/使用云端 |
| 重复劳动多 | 流程不标准 | 建立动作和模板 |
| 质量不稳定 | 标准不统一 | 制定检查清单 |
| 返工率高 | 沟通不足 | 前期确认需求 |
10.3 版权问题
| 问题 | 风险 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 客户要求用明星脸 | 肖像权 | 拒绝/使用原创设计 |
| 图片包含品牌Logo | 商标权 | 移除/替换为虚拟品牌 |
| 风格太像某艺术家 | 著作权争议 | 增加差异化元素 |
| 平台下架投诉 | 平台政策 | 合规审核后再上传 |
本章总结
核心要点
-
缺陷修复是必需的
- AI图片几乎都有瑕疵
- 手部/面部/文字是重灾区
- 掌握PS基础修复技能
-
风格统一提升专业度
- 使用sref/cref/seed保持一致
- 建立LUT和预设库
- 制定风格检查清单
-
分辨率满足使用需求
- 了解不同场景的分辨率要求
- 选择合适的放大工具
- 分步放大效果更好
-
版权合规避免风险
- 使用商用授权工具
- 避免侵权提示词
- 建立素材归档制度
工具能力总结
| 工具 | 核心能力 | 学习优先级 |
|---|---|---|
| Photoshop | 综合后期处理 | ★★★★★ |
| Figma | 矢量化与协作 | ★★★★☆ |
| Topaz Gigapixel | 专业放大 | ★★★★☆ |
| Real-ESRGAN | 免费放大 | ★★★☆☆ |
| LUT/预设 | 快速调色 | ★★★★☆ |
行动清单
□ 掌握PS生成式填充修复手部
□ 学会使用内容识别填充移除元素
□ 建立个人/团队的LUT调色库
□ 安装并测试Upscayl/Topaz
□ 创建标准化处理的PS动作
□ 制定版权合规检查流程
□ 建立素材归档模板
□ 完成一个批量处理项目练习
AI绘画篇总结
恭喜你完成了AI绘画篇的全部学习！
回顾所学内容：
- 第9章：了解了AI绘画工具的全貌
- 第10章：掌握了Midjourney的完整使用方法
- 第11章：学会了Stable Diffusion的本地部署
- 第12章：精通了AI绘画的提示词工程
- 第13章：学习了不同场景的应用技巧
- 第14章（本章）：掌握了后期优化的完整流程
下一步学习路径：
- AI视频篇：从静态到动态，掌握视频生成
- 多模态创作：打通图文音视频的协同
下一章：15-AI视频工具全景图
进入AI视频的世界，了解文生视频、数字人、AI剪辑等前沿技术，让你的内容从静态走向动态。