喂喂，哈喽。今天给大家带来一期AI制作抽象图形的教程。 我先简单罗列一下抽象图形的一些作用：高效传递信息、艺术性、审美价值、个性化表达、情绪共鸣等。我也找了一些示范案例： - 在海报设计中，一个抽象图形就能同时传递“古风”与“现代”的概念； - 小红书运营海报常使用下午茶元素，但通过抽象化处理，使画面更具个性与运营感，也更容易引发情绪共鸣。 本期示范作品以“马年”为主题，创作一系列关于“马”的抽象图形，全部基于Lava平台上的Midjourney模型与Nano Banana Pro模型完成。 整个流程可分为三个核心步骤： 1. 获取创意形状； 2. 手动上色； 3. 通过AI模型渲染，赋予材质与质感。 其中最难的是第一步——获得理想的创意形状。如果你本身具备手绘能力，这一步会很轻松；如果不擅长手绘，也有替代方案，比如“涂鸦拼贴法”。 具体操作是：先找一个本身具有抽象美感的基础图形（例如一件雕塑），再通过涂鸦方式叠加马的结构特征（如马头、鬃毛、轮廓等），最终融合出既保留原始抽象美感、又体现马的识别特征的新图形。 制作过程中需明确目标：这一步只需得到一个清晰的“形状”，它可以是线稿、草图，甚至是一张随意涂画但轮廓明确的图像——只要形状是你想要的，就算完成。 接下来，将该图形导入AI工具，用关键词提示生成干净简洁的线稿（例如：“convert to clean line art, white background”），即可获得可用于后续处理的线稿。 第二步是对线稿进行手动上色。将线稿拖入绘图软件，简单填充主色调。这样做的好处是：后续AI生成时无需反复描述颜色，尤其对抽象图形而言，文字描述色彩往往不够准确（例如“清蓝色”“哑光蓝”等难以精确传达），手动上色能显著提升结果可控性。 第三步是材质渲染。可选取一张参考图作为材质依据，例如一张具有粗糙纹理、哑光质感的青色表面图，再结合关键词引导AI生成实验性生成式纹理（如：“surface with rough texture, matte finish, experimental generative patterns in blue”）。这类关键词本质上是在模拟传统三维渲染中的贴图逻辑，目的是增强视觉层次与设计感。 实操中建议生成多张结果，并选择最符合预期的一张。若需高清大图，可进一步放大处理。 关于模型选择：在Lava平台的A模式下，推荐优先选用Nano Banana Pro模型，它在三维材质渲染方面表现更稳定、自然。 此外，如果涂鸦拼贴方式仍觉繁琐，还可尝试另一种方法——“模糊推导法”。这种方法依赖AI的创意联想能力，随机性强但效果往往出人意料。 操作逻辑类似：提供两张差异较大的图像（例如一张马形雕塑+一张抽象线条图），输入提示词如“generate a highly abstract and minimalist horse sculpture combining features from both images”，让AI推导出新图形。随后可不断将新结果与原图或其他参考图再次组合，持续迭代推导，逐步逼近理想形态。 这个过程没有固定路径，更像是在探索中发现可能性。虽然不可控，但常能产出富有创意的抽象图形。最终得到的图形依然需要转为线稿、上色、加材质，回归到前述三步流程。 关键在于：把AI当作一个强大的渲染器，而设计与创意的核心，始终在于你如何获取并定义那个“形状”。