文献研读 | 人工智能生成内容技术在包装视觉设计中的创新应用

摘要：系统探讨了人工智能生成内容（AIGC）技术在包装视觉设计领域的应用与影响，重点

分析了文生图、图生图及视频生成等技术在创意生成、设计迭代和生产效率方面的赋能效应。

同时，通过对比传统设计与 AIGC 技术的本质差异，揭示了 AIGC 驱动下的设计范式转型特征，

论述了技术应用中的伦理边界与创新路径，为 AIGC 时代的视觉传达设计，特别是包装视觉

设计领域的创新发展提供了兼具理论深度与实践价值的指导框架。

关键词：人工智能生成内容；包装视觉设计；新质生产力；视觉传达

文章框架：

1.1 研究背景

视觉传达设计已从传统手工制作迈向数字化转型，在当代文化传播中占据关键地位。人工智能生成内容（artificialintelligencegeneratedcontent,AIGC）技术凭借深度学习算法蓬勃发展，Midjourney 等工具可以根据提示词生成高质量图像，极大地变革了设计流程。当前，中国 AIGC 产业规模已达到相当可观的水平且呈现出高速增长的态势，国家政策也在积极推动其发展。在包装视觉设计领域，消费者对包装的审美与功能需求持续攀升，不仅追求视觉上的吸睛效果，如独特的色彩搭配与新颖图形，还注重包装的实用性，如对产品的有效保护、便于运输存储等。在包装视觉设计领域，AIGC 技术特性如何重塑生产力模式，怎样在提高效率的同时确保原创性，并兼顾包装的功能诉求，成为亟待解决的关键问题。

1.2 核心概念界定

（1）AIGC 技术。人工智能（artificialintelligence,AI）旨在模拟人类智能，AIGC 技术作为其分支，融合多种技术，可生成多媒体内容，颠覆了传统设计工具的使用方式。AIGC技术包含以下几种形式：一是文生图。通过输入文本描述，能快速生成匹配的高质量图像。二是图生图。用户上传初始图像后，可利用风格迁移、细节优化等功能生成新作品。三是视频生成。谷歌公司推出的 ImagenVideo 工具，能够基于文本生成视频，大幅降低视频创作成本，在包装视觉设计的广告宣传环节极具应用价值。

（2）视觉传达设计。视觉传达设计是一门融合创意与技术的学科，借助视觉元素传达信息与情感，涵盖多个领域。传统模式主要依赖设计师素养与技能，而 AIGC 技术的兴起打破了人工创作的局限。在信息碎片化时代，它拓宽了设计边界，推动设计流程从“创意－执行”向“数据驱动－即时生成－个性化优化”的现代化路径转变。

（3）新质生产力。新质生产力是通过技术创新、要素重组与产业升级形成的新型生产力形态，其核心特征是技术与效率的飞跃，以创新和质量为关键驱动力。在视觉传达设计领域，AIGC 技术正推动设计范式从个性化创作向批量化生产转型，这一变革在包装视觉设计中体现尤为显著。在技术创新层面，AIGC 优化了包装结构设计、图形创意生成与色彩搭配方案，如通过算法自动完善包装结构参数。在要素重组方面，实现了材料选择、工艺流程和设计元素在 AI 辅助下的创新性组合。在产业升级维度，显著提升了设计企业运营效率并拓展业务边界，如开展大规模定制化包装服务时，可快速生成多样化方案并大幅缩短制作周期。这一生产力形态具有三大显著特点。在创新性方面，借助 AI 与机器学习技术突破传统创作限制，开辟设计新路径。在高效性方面，智能工具使设计师能够快速产出大量市场适配作品，显著降低时间与人力成本。在质量优先方面，通过机器学习持续优化，确保作品创意与执行质量同步达到行业高标准。

（一）创作主体与流程差异。在包装视觉设计领域，AIGC 与传统设计存在显著差异。传统视觉传达设计以设计师为核心创作主体，强调手工与艺术的深度融合。设计师的创造力、技术能力以及对色彩、构图的敏锐感知，直接决定了包装视觉设计的品质。他们需要凭借自身经验选定包装材料和印刷工艺，这一过程烦琐且耗时，同时创意生成也相对局限，主要受限于设计师个人的经验和思维模式。

（二）工具特性与使用方式对比。AIGC 借助机器学习和算法支持，能即时生成草图、优化设计并进行实时调整。从效率方面来看，AIGC 可以迅速完成传统设计师需要耗费数日才能完成的工作。例如，通过 Midjourney 等工具，只需输入关键词，就能生成海报或插画初稿。在包装视觉设计中，AIGC 同样能快速生成多种概念方案，如食品包装的简约风格或卡通风格初稿，大幅缩短设计周期。在创作多样性上，AIGC 不仅能模拟各类艺术风格，还能生成独特的视觉效果，为设计师提供丰富的灵感来源。在包装视觉设计中，它能够依据产品的定位和受众群体，生成多元化的设计方案。此外，AIGC 还具备动态调整的优势。使用 AIGC 工具时，设计师可以随时调整参数或提示词，以获取更优的设计方案。在包装视觉设计过程中，若发现结构或视觉方面存在问题，能够及时进行修正，如更改包装形状、尺寸或图案布局。

（三）审美倾向与情感表达区别。在创作流程上，传统设计遵循“构思－执行－优化”的模式，而 AIGC 则采用“输入－生成－反馈”的流程，并且省略了手工操作环节。在工具使用方面，传统设计工具的学习周期较长，需要设计师掌握一定的专业技能；AIGC 工具以自然语言交互为主，使用门槛较低。在审美倾向上，传统设计注重人文情感的表达，强调设计师将个人情感融入作品中；AIGC 则主要依据数据模式进行设计，在人性化审美方面有所欠缺。在包装视觉设计中，传统设计强调设计师情感的融入，以传达产品的文化内涵和品牌价值；AIGC 则侧重于通过数据分析来满足市场需求，在情感传递方面相对较弱。

（一）快速生成与迭代优化。AIGC 能借助相关工具依据提示词迅速生成多个版本的设计，极大地缩短了设计周期。例如，日用品包装可以在短时间内迭代出简约、环保等不同风格；礼品包装则能生成既精致又富有文化内涵的样式，从而契合市场快速变化的节奏。

（二）数据驱动的创意生产。AIGC 基于大数据深入剖析用户行为、市场趋势以及产品特性，以优化设计，使其更贴合受众喜好与品牌定位。例如，儿童产品包装依据消费者对鲜艳色彩、卡通形象的偏好进行设计；老年产品包装则考虑字体大小与简洁图案；上班族产品包装融合便捷与时尚元素。

（三）个性化与规模化协同。AIGC 在电商包装领域表现突出，可快速生成并个性化调整宣传图与包装样式，实现定制与规模化生产的有机融合。在电商促销期间，AIGC 能为不同品牌产品生成大量个性化包装，既满足消费者个性化需求，又保障生产效率，进而提升消费者

的购买体验。在多媒体融合创作中，AIGC 生成的音乐、动画等元素能与包装视觉元素相结合，借助虚拟现实、增强现实等技术拓展包装的展示与互动可能性。

（一）文生图技术的创意赋能。AIGC 的文生图技术正在深刻改变包装视觉设计的创意生成方式。AIGC 生成的化妆品包装视觉设计方案如图 1 所示，通过输入“带有金色光泽的玻璃瓶，专业打光，流线背景，细节丰富”等提示词，Midjourney 等工具能够快速生成具有国际大品牌质感的高质量包装视觉方案。

（二）图生图技术的风格转换。图生图技术使设计师能在已有图像基础上创新重构。例如，Midjourney 工具的图生图功能兼具文本生成与风格转换、内容优化能力，为创作提供灵活方式。在包装视觉设计中，传统品牌旧标志可经此技术现代化转换，如字体更新、图案优化，

提升设计效率与创意自由度，保持品牌包装的新颖连贯，且在正稿制作中能妥善处理元素融合与印刷效果问题。

（三）视频生成技术的动态表达。视频生成技术是 AIGC 发展的重要突破。谷歌的相关工具依据文字生成高质量视频，简化创作流程，在广告、社交媒体创作中优势突出。在包装视觉设计广告宣传中，食品产品可根据描述生成视频，缩短制作周期、灵活调整风格。随着技术进步，如谷歌的 PHENAKI 工具可依据 200 字提示生成时长超 2min 的视频并切换场景，为设计增添了更多创意空间。

一是深度造假的伦理风险。深度造假技术利用深度学习算法生成虚假内容，可能被用于包装视觉设计中夸大产品功效或虚假呈现产品信息，误导消费者。这给设计师带来“视觉操控”困境，威胁公众利益。规范 AIGC 技术使用，构建行业规范与监管机制，防范此类问题，是AIGC 发展的关键伦理挑战。

二是 AIGC 与设计师需求的契合。AIGC 是设计辅助工具，可模拟材料视觉效果、预测印刷色彩偏差，助力设计师提前优化包装视觉设计。设计师应与 AIGC 协同，利用其工具和素材丰富作品内涵，提升工作效率和创作掌控力，如在 AIGC 初步设计基础上进行优化完善。

三是原创性与版权归属挑战。AIGC 发展使设计原创性面临困境，AI 作品与人类创作难以区分，冲击传统著作权体系。包装视觉设计版权归属涉及多方，情况复杂。未来需明确原创性标准、AI 法律地位与著作权归属，构建多元分散机制，提高“创造性”认定标准，完善监管，确保 AIGC 作品合法创新传播，推动产业发展。包装视觉设计行业应制定专门版权细则与合作协议模板。

AIGC 技术正在深刻变革视觉传达设计领域，在包装视觉设计中的应用成效尤为显著。它在提升设计效率与创造力的同时，也面临着版权归属、伦理规范等挑战，亟须建立相应的制度保障体系。本文系统考察了 AIGC 技术在设计领域的应用潜力与边界，为传统设计方法的转型提供理论依据，这对推动设计行业生产力的跃升具有重要启示意义。展望未来，AIGC技术的持续演进将带来双重影响：一方面，技术升级可能加剧伦理法律争议，职业重构迫使设计师重新定位专业角色；另一方面，其与更多新兴技术的融合将开创全新设计维度。在包装视觉设计领域，AIGC 与智能包装的结合有望实现动态交互功能，为行业参与国际竞争提供新的技术支撑。总之，这一技术变革既带来挑战，还为设计创新开辟了广阔空间。