近年來生成式 AI 工具的發展突飛猛進，而 ChatGPT-4o 開放影像編輯功能後，更是為設計領域帶來一波新的衝擊與可能性。這不僅是工具的進化，更是創作流程的重塑，設計師的角色與工作型態也正面臨重組。那麼，這樣的技術在實務設計流程中，究竟能夠扮演什麼樣的角色？

簡化流程的魔法：從 ComfyUI 到 ChatGPT

雖然過去透過 ComfyUI 等AI工具也能做到影像合成、風格融合等效果，但門檻不低，需要大量知識和試錯，也需要熟悉節點邏輯和操作邏輯。ChatGPT-4o 影像編輯功能的出現則將這些操作封裝在自然語言溝通的介面裡，像是和一位虛擬助理對話一樣，大幅降低了進入門檻，讓更多設計師能快速上手，不再需要擁有程式背景或繁瑣的設定的知識。

當然，要獲得更進階、具備更多控制功能、或者隨時獲得最新的AI功能，還是需要使用ComfyUI，但ChatGPT-4o提供給了我們一個平易近人使用方式。此外，在和ChatGPT來回溝通的過程中，使用者也可以補足一些思考的不足之處，其實對整體設計的形成，有著正面的影響。

左圖為ComfyUI，右圖為ChatGPT

將AI整合進入設計工作流程

初期研究與概念形成

設計的起點通常伴隨大量的市場調查與趨勢分析。AI 對此階段的介入，使得設計師能以更高效率掌握競品資訊與使用者輪廓：

• 利用 AI 快速整合市調資料與使用者行為，提供競品比較、族群輪廓、價格帶與地區偏好等資訊。

• 採用語意分析工具萃取社群回饋與評論，從中提取產品使用痛點與潛在改進方向。

• 使用 ChatGPT 與 Web-based 工具梳理產品定位、文化偏誤與地區性差異，降低設計風險。

• 強化提示詞編寫策略，讓後續的影像生成工具更有效率地對齊設計目的與品牌語言。

上圖為先使用ChatGPT連網功能，調查現有智慧手錶和其功能＋圖片生成功能生成的智慧手錶市調圖卡。

這樣的資訊整合能力讓設計師可以更快速進入設計情境，不再為了資料蒐集耗費過多心力。

概念發展與視覺試驗

得益於ChatGPT強大的語言理解功能，我們能夠將細微的概念轉換為精細的圖面：

快速概念發想

可省略草圖流程，透過自然語言描述快速生成視覺構想，縮短構圖試驗週期。

提示詞：幫我在一張圖中生成四款卡帶隨身聽的概念，需要支援藍牙功能，復古多彩但顏色以現代方式詮釋。

可以見到上圖很好的詮釋了現代設計師再處理這類復古色彩搭配的手法，利用降低的彩度來減少撞色的衝突感，因此圖中的顏色雖然需要細節上的微調整，但配色已經可以作為參考。

風格融合

以參考圖融合功能進行風格混合與構圖重組，探索原創性與多樣性。測試具衝突性的風格對撞，例如極簡設計結合手工感、科技美學中導入傳統工藝語彙。

提示詞：將最左側的結構結合圖二圖三的CMF生成兩張概念渲染圖。

可以看到，風格很好的轉移到了原圖的結構之上，右側渲染圖的漸消面則是融合了原本的圓形元素和風格圖的幾何元素，形成了特別的半圓形漸消設計，其實可以給設計師一些不錯的靈感。但這些靈感都需要轉化。

CMF計畫

色彩的部分可將原圖和色票提供給ChatGPT進行渲染，可以快速生成色彩計畫，也可將材質圖和原圖一起輸入渲染。下圖是提供色票產生色彩計畫的結果。

提示詞：以左圖為基準，使用提供的色票做兩款色彩計畫。

可以注意到原本材質保留的程度已經相當不錯了，造型的細節也有保留下來，只是比例的變化稍嫌無法接受。

渲染與視覺輸出最佳化

在產品造型設計或包裝開發中，渲染通常是最為耗時的階段。新的ChatGPT 4.0 圖片編輯功能則帶來明顯的效率優化，在渲染和視覺輸出的效率提高，能夠使設計師可以更專注於創新與設計邏輯的建構。

材質渲染/燈光場景渲染

快速生成多角度渲染與材質預視，幫助團隊在尚未製作實體樣品前即獲得可參考的效果圖。

直接使用現有圖片進行渲染：支援即時修改光源與材質變化，模擬不同使用情境下的視覺變化。目前細部的造型和比例還是有變形的可能性，只能應用在概念發想階段。

提示詞：（圖二）將錶帶改為淺色皮革/（圖三）生成一張強調產品輪廓的效果圖/（四）將原本圖面的渲染為真實圖片/（圖五）使用Rim Light強調產品/（圖六）加強曝光

情境圖模擬

根據輸入圖像生成情境圖（Contextual Rendering），用於模擬產品於真實空間中的樣貌：目前AI還是有出錯的可能性，例如圖中的左腳卻穿上右腳鞋，需針對圖面進行多次修改調整。

提示詞：使用提供的原圖（慢跑鞋）生成一張使用鞋子的特寫情境圖。

特效模擬

整合粒子特效與液態動態模擬，使得某些原本仰賴動畫或特效軟體才能完成的視覺效果，得以直接以圖像生成方式實現。

上圖的白模照片和右側的示意圖都是生成出來的，右側圖片可以模擬出冷凝的水珠。

爆炸圖

雖然技術仍有待提升，AI 已可部分取代爆炸圖製作需求，用於技術溝通或用戶說明。

提示詞：將輸入的原圖（手電筒）拆件並將零件平放於一張白紙之上。

行銷素材的生成與優化

先前的AI生圖工具已經能夠很好的生成行銷圖面，但得益於此次ChatGPT在文字上的穩定性遠超以往的模型，因此直接生成出可用的圖片已經不是難事。

AI 對於設計與行銷團隊之間的協作將會產生顯著的影響，許多重複性高的視覺任務可下放至行銷人員操作：

去背與產生線稿圖

快速產出去背圖與技術線稿，有效提升說明文件與教學資源的可視化效率。

也可針對操作生成相關的圖面，來加快說明文件的製作。

生成海報

根據草圖或布局草案生成包裝提案與海報設計樣張，用於初期審核與討論。

最右側的圖是參考左側兩張圖面生成，可以指定特定的排版設計。

也可以直接請chatGPT提供文案，並且生成相應的海報/文宣品。能夠看到需要對生成的海報做一些排版上的優化（最右側），才能更好的完成一份文案。

現在海報的生成還並非盡善盡美，針對中文的海報生成目前還是有點問題。

也可以使用產品＋模板進行生成

也可以使用現有的產品圖生成海報（左圖），或者利用現有海報替換掉人物（右圖），這對同品牌更換代言人時有相當大的作用。

生成節慶、特定主題圖文

套用節慶或特定主題樣式，自動生成社群圖文，減少設計師每日重複輸出壓力。ChatGPT能夠理解不同節日特性，並對圖像進行調整。

目前對於logo的再製還是有點問題，所以需要小心使用。

Model替換

能夠快速生成不同Ｍoel使用同一產品的照片，在行銷素材的製作上會有更大的彈性，對於攝影師和model的依賴度也將會下降。

影片生成

配合影片生成平台（如 Runway）進行圖像轉影片輸出，透過預先設計好的分鏡圖，我們就能夠將一支影片拆分成5-10秒不等的片段分開生成，最後再透過剪輯的方式完成一支影片。

透過這些應用，設計團隊能專注於視覺策略與品牌一致性，日常產能則由 AI 工具支援。

介面設計與前端視覺開發

快速製作mockup並產生相應的網站程式碼將會變得越來月容易，以下面的例子而言，替換掉所有的slogan和logo只需要一小段的Prompt就能夠組到。也可以透過ChatGPT直接生成一個網頁的設計，並且提供相應的程式碼。

• 批次更改設計圖中多點元素（如字體、顏色、比例等），大幅提升調整效率。

• 將生成出來的元素丟到如V0之類的網頁生成網站 - 即可生成出一個類似的網站模版。

心得：設計師角色的重構與價值回歸

這些例子展現出一個共通的現象：

設計流程中原本花很多時間做「基本功」的部分，現在可以由 AI 協助完成。

這不代表設計師的工作變得無關緊要，反而更強調設計師的核心價值在於想法、品味與判斷力。以往的設計師訓練並非白做工，這些養分將會轉化為設計直覺和品味。如今越來越多設計師將 AI 視為搭檔，把原本的流程拆分、重組，建立新的工作方法。

AI將會是一項提升設計師能力的工具，這個工具能夠將設計師的想法和品味放大，並且降低展現創意的限制。未來的設計現場，不再只是靠工具熟練度，而是誰能善用 AI，創造出真正有感的設計體驗。

現在就開始學習適應這個工具，建立自己的AI設計工作流吧！

如果你是建築師或者室內設計師，現在也有現成的、已經研發好的AI設計工作流可以使用：馬上到ReRender（建築設計）、ReRoom（室內設計）使用看看吧！

傳統建築設計流程繁瑣、複雜，仰賴大量的人力與專業經驗。從基地分析、法規理解到草圖繪製與提案製作，每個階段都需要反覆調整、驗證與溝通。而如今，隨著 ChatGPT 的出現，AI 不再只是圖像生成的工具，而是能夠「理解語境、建構邏輯、輔助創作」的設計夥伴。本篇文章將以 113 年建築師考題為例，實測 ChatGPT-4o 如何協助完成完整設計流程——從概念到圖面。

實測：ChatGPT-4o 介入設計的九個階段

一、建築設計提案的傳統流程

在傳統建築設計流程中，設計師可能會依照以下順序進行設計的迭代：

1. 基地條件分析：研究場地環境、周邊建築、交通動線、氣候條件，是所有設計構想的基礎。

2. 基地使用分區：跟據基地的現況，將周圍環境進行分區分類，以利於下一步的設計發想。

3. 設計理念：建立整體設計的核心精神，包含建築語彙、形式策略、使用者體驗、環境回應等。

4. 平面配置：根據設計目標與空間機能，安排各空間的位置與尺度，初步描繪出空間運作模式。

5. 平面和剖面設計：從垂直動線、樓層關係、視覺穿透等角度，進一步建立建築的三維邏輯。

6. 量體生成：發展建築的體積與形式，考量日照、風向、景觀、都市介面等外部因素進行量體優化。

7. 透視圖製作：繪製等角與情境透視圖，呈現建築空間的氛圍與使用情境，提升設計的說服力。

8. 設計概念補充：補充構造節點、材料語彙、空間操作等輔助資訊，強化設計的完整性。

9. 統整圖面：將所有設計資料整合成完整的提案文件，作為對外簡報或送審使用。

此流程仰賴建築師的專業知識與設計經驗，且通常需要長時間的反覆修改與調整。

二、ChatGPT-4o 如何輔助建築設計

AI 技術的進步，使得建築設計流程得以加速並更具彈性。透過 ChatGPT-4o，我們可以將設計思考的細節以文字的方式梳理，最終以圖面的方式整理出來，以下是各項的細節

1. 基地條件分析：語意 + 圖像 Prompt，一鍵生成分析圖

透過輸入文字敘述與基地形狀圖片，ChatGPT-4o 能快速整理出人車動線、周邊建物、綠帶配置等分析資料，並生成直觀的視覺圖。

2. 基地使用分區：AI 幫你標註設計潛力區

AI 可依功能自動分區並上色，快速生成風格化基地圖，協助理解空間配置，省去手動編排時間。不過缺點是：比例可能失真，會生成基地外的元素，因此僅適合作為初步參考，不可直接用於定案圖面。左圖為直接讓gpt-4o分區，右圖則是有傳入參考圖片，以某種特定風格來上色。

3. 設計理念：生成概念與風格圖示

ChatGPT-4o 可依據建築風格與環境條件，生成多樣化的設計理念，並以 icon 或圖像形式呈現，協助建立初步視覺語彙。缺點是中文文字常出現錯誤或模糊，圖像資訊不夠精準，僅適合做為概念參考。

4. 平面配置：快速生成多種配置方案

AI 可根據機能需求一次生成多種平面配置方案，讓設計師在初期階段快速比較選擇，並即時調整空間尺度與動線配置。這些方案也可結合基地分析圖一同比對，檢視各配置在日照、動線、開口方向等條件下的適切性，提升設計的邏輯與效率。

5. 平面和剖面設計：建立空間邏輯的初步輪廓

ChatGPT-4o 不僅可繪製平面配置圖，提供清晰的水平動線與機能分布建議，也能生成初步剖面構想，協助規劃垂直動線、樓層關係與視覺穿透，使空間邏輯更具整體性。不過目前平面與剖面尚無法做到精確對應，各圖面間仍存在比例與內容落差，僅適合作為初步參考草圖使用。

6. 量體生成：從配置邏輯發展 3D 外觀構想

透過 ChatGPT-4o，可將先前生成的平面與剖面圖作為參考，進一步發展為建築量體，協助檢討配置邏輯在三維空間中的實踐。生成的 3D 效果圖不僅呈現外觀造型，也能初步對應基地與都市環境的關係，作為量體操作與立面發想的重要依據。

７. 透視圖製作：強化提案的視覺說服力

透過 AI，可快速生成高品質的建築透視圖，包含等角圖與情境模擬，有效傳達空間氛圍與設計意圖，提升提案的視覺吸引力與說服力。

8.設計概念補充：豐富細節與強化邏輯敘事

在主體設計完成後，AI 可進一步補充如欄杆、雨遮、材料拼接等構法細節，增強圖面的完整性與真實感。同時，也可用來整理與視覺化設計邏輯，如呈現最終方案的優勢、生成過程與設計演化路徑，幫助強化提案的敘事與說服力

9. 統整圖面：整合輸出提升提案完成度

AI 可協助整合各階段產出的設計圖面，優化排版、標註與圖說架構，讓整體提案在視覺呈現與邏輯結構上更具一致性。不過目前仍存在限制：每次生成都會重製圖面內容，難以保留原圖，容易造成版本遺失與資訊錯置。因此，建議最終排版階段仍由設計師手動處理，以確保內容的準確性與品質穩定。圖一為 AI 自動排版，圖二為手動整合完成的版本。

未來展望與挑戰

儘管 AI 在設計流程中展現強大潛力，目前仍有幾項挑戰亟待克服：

1. 比例易變形：生成的圖像可能出現比例不一致，難以直接使用於技術圖面。

2. 依賴清晰指引：需提供明確的文字或圖像 prompt，AI 才能準確理解設計意圖。

3. 一致性難維持：每次生成結果略有差異，導致最終圖面間缺乏一致性與連貫性。

雖然ChatGPT 目前有如此多限制，但仍可以對現有工作流程造成衝擊。這些限制提醒我們，AI 更適合作為輔助設計的工具，而非完全替代。設計師的專業判斷、整合能力與創意決策，仍是不可被取代的核心

結語：設計師 × AI，重新定義工作方式

AI 在建築設計領域的應用，不僅大幅提升效率，更擴展了設計思考與發展的可能性。透過 ChatGPT-4o，設計師得以將心力集中於策略構想與創意發想，將繁瑣的分析與圖面生成交由 AI 處理，實現更高效且協作性更強的工作流程。這不只是工具的更替，更是整體設計模式的一場革新。

ChatGPT-4o 正在重塑建築設計的生態，讓設計師能以更快、更彈性的節奏實現構想。而隨著 AI 工具日益專業化，有些設計師也會選擇搭配像 ReRender AI 這類專門針對建築圖像進行優化的工具，能在結構一致性與材質細節上提供更準確的結果，並具備風格轉換的能力，進一步提升設計表現力與提案的完成度。隨著技術不斷演進、與設計實務日益接軌，AI 與建築的融合，不僅是趨勢，更將成為未來的日常。