文章核心观点 - 文章记录了锦秋AI实验室利用多轮AI模型协作，从品牌理解到视觉生成，为自身设计品牌IP形象的实验过程，旨在探索AI在品牌设计领域的应用潜力与通用方法 [4][5][6] - 实验表明，当前AI在IP形象生成上并非简单的“输入-输出”，其效果高度依赖于提供的“语境”而非“控制”，通过提供明确的风格引导比提供具体形象参考更能激发AI的原创性，但最终的选择和意义赋予仍需依赖人类 [4][35][36][48][50][51] 实验设计与方法 - 实验采用“策略组”与“执行组”分工协作的流程模拟人类设计工作室，策略组负责分析品牌并撰写视觉指令，执行组负责图像渲染，这是目前尝试下来生成最稳定的方法 [6][8] - 策略组使用了Google Gemini 3 Pro、Claude Sonnet 4.5和GPT-5.1三个大语言模型，视觉执行组使用了Nano Banana和即梦4.0两个文生图工具 [8] - 实验向AI投喂了包括品牌Logo、官方介绍、过往发布的343条深度内容以及内部价值观等全方位内容语料，旨在让AI深度理解品牌内涵 [7] 三轮测试过程与发现 第一轮：自由发挥测试 - 测试方法：不给任何视觉参考，完全依赖AI对文本的理解进行自由生成 [9] - 核心发现：生成的9个方案均陷入“蓝色发光体”的刻板印象，AI潜意识里将机器人、科技感、蓝色光效等同于AI行业IP公式，导致方案千篇一律，缺乏品牌独特辨识度 [16][22][23] - 技术局限：存在语言与视觉的断裂，文字描述的丰富细节在转化为图像时大量损失，可能因基础版工具对复杂概念理解不够精准 [23] 第二轮：引入参照物测试 - 测试方法：为打破刻板印象，向AI投喂了具体的IP角色偏好参考，包括Labubu（凶萌态度）、华为AI陪伴IP憨憨（情感守护）、AI山海经（想象力），并升级使用Nano Banana Pro和即梦4.0工具 [24][26] - 核心发现：虽然视觉精度提升，但AI陷入了“过度拟合”陷阱，倾向于模仿甚至复制参考对象（如Labubu），而非进行创造性融合，同时生成的形象偏向冰冷、有距离感的机械神兽审美，偏离了品牌“陪伴”的初衷 [30][31][33] - 工具差异：不同工具特性导致风格割裂，Nano Banana Pro更易模仿参考图风格，即梦生成的图像质感细腻但易流于通用盲盒公仔风 [34] 第三轮：风格引导测试 - 测试方法：核心策略从提供具体“角色参考”转向提供“风格引导”，从外部平台选取四种截然不同的视觉风格模板，要求AI先学习风格再与品牌内核融合 [36][37] - 核心发现：此轮进步显著，AI生成了具有清晰面部特征和辨识度的形象，并开始理解视觉元素的隐喻（如卫衣代表硅谷极客文化，外骨骼象征硬核技术） [46][48] - 成功关键：通过界定具体的风格范式，AI实现了从照搬参考图到提取风格特征进行原创性跨越，证明了提供“Vibe”（氛围/语境）比提供具体形象更有效 [35][48] - 工具应用场景：Nano Banana Pro在艺术风格化上表现突出，适合主视觉探索；即梦生成的图像接近成熟商业3D渲染，适合作为实体周边开发蓝本 [48] AI对品牌的人格化解读 - Gemini 3 Pro：将品牌比作动物“边境牧羊犬”（智商第一、敏锐、忠诚陪伴）和电影角色“托尼·斯塔克/钢铁侠”（硬核技术控、钞能力与资源、生活家与组局者、未来主义） [10][11] - Claude Sonnet 4.5：将品牌比作动物“蜂鸟”（体型小但能量密度极高，翅膀每秒振动80次，代表高频高效、敏锐反应）和电影角色《超能陆战队》中的“Baymax（大白）迷你工程师版”（技术陪伴与成长照护者） [10][12][13] - GPT-5.1：将品牌比作动物“章鱼/墨鱼”（多条触手并行多赛道、高智商灵活适应）和“猫头鹰”（站在高处看全局、安静洞察），以及电影角色组合《头号玩家》系统向导 + TARS机器人 + 《超能陆战队》工程团队（游戏规则解读者、硬核工程能力、温柔陪伴） [11][14][15][16]