AI+GPT+Figma 真实B端UI设计全流程：从视觉探索到可交付设计稿
一、全文速览图
最近网上关于 image2 的案例层出不穷，但真正让我反复思考的是：image2 究竟能不能接住真实 B 端 UI 需求？本文以一个供电所智能工作台首页为例，完整复盘我如何用 image2 展开视觉探索，再结合 Figma/Figma Make 把方案变成可交付的设计稿。
二、核心判断：image2 更适合打开视觉方向
经过多轮测试，我得出的判断是：不要一开始就寄望于 AI 直接输出最终设计稿。更稳妥的路径是：先借助 image2 把视觉效果确立出来，再回到 Figma / Figma Make 中整理结构。因为在真实项目中，页面不能只「好看」。它必须保留产品原型里的模块关系、业务字段和信息层级，并且后续还要在 Figma 中继续修改、组件化和交接。因此，我现在更推荐把这套流程拆成四步：
这套流程的关键，不是让 AI 一步到位，而是把不同工具放在最适合的位置：image2 负责视觉探索，生成 Banner、卡片、图标、插画和整体氛围；Figma / Figma Make 负责结构承接，把页面变成可继续编辑和调整的设计稿；设计师则完成最终落地，整理组件、自动布局、业务字段和设计规范。
同一个原型，我跑了多个视觉方向
为了验证这套流程，我在同一产品原型上连续生成了多版方案。我没有让 image2 自由发挥，而是始终用原型约束页面结构，再通过不同参考图和描述词调整视觉方向。从结果来看，它能基本保留首页工作台的模块关系，不同方案之间的差异主要体现在视觉层：有的更偏清爽蓝白，有的强化了 Banner 和图标，有的加入了更强的科技感，也输出了暗黑风格版本。
这一步的价值不是直接选定最终稿，而是快速判断哪种方向更适合项目。确认方向后，再进入 Figma 的结构化还原与人工整理。
三、准备：确认生图能力，并连接 Figma
开始前需要先确认两件事。第一，当前对话是否支持图片生成。如果你能直接上传参考图，并让 AI 据此生成或修改视觉图，说明这一步已就绪。第二，如果后续希望把结果带回 Figma，就需要提前把 Figma 接入进来。连接成功后，可以用一个简单指令测试：请在当前 Figma 文件中新建一个测试 Frame，尺寸为 1920 × 1080。 如果 AI 能读取文件或在 Figma 中创建测试画板，就说明连接已可用。核心在于确认三件事：能生图、能连接 Figma、Figma AI credits 够用。
Figma连接的大致流程如下：
首先，在侧边导航找到应用入口，并搜索插件名字。
然后进行连接，建议连接前先登录 Figma 账号。
浏览器授权时点击授权按钮，完成后自动回到 ChatGPT 页面。
回到 ChatGPT 后，如果对话框里出现 Figma 图标，就说明连接成功。
还要注意 Figma 的版本和额度，否则流程跑一半，很容易因额度或权限问题中断。
四、第一次尝试：为什么仅靠描述生图不适合真实项目
最初我也试过用简单描述直接生成页面：帮我生成一张虚拟电厂工作台首页设计稿，蓝白风格、B端后台、清爽专业、有科技感。 结果看起来像是一个 B 端页面，但它只是「像」，并不等于能直接用到当前项目里。
因为真实项目中的页面不只是风格问题，还包含大量业务约束。这些信息光靠一句简单描述，AI 很难准确理解。这类生成方式更适合做灵感参考，不宜直接进入真实项目。真实项目一定要基于产品原型来输出，而不是让 AI 从零自由发挥。更重要的是把已有原型、业务结构和不可变约束告诉它。
五、第二次尝试：把产品原型交给 image2
后来我换了思路：不再让 AI 从零生成，而是直接把真实项目的产品原型给到 image2。这一步最关键的是先讲清楚：产品原型负责结构，image2 负责视觉升级。也就是说，原型里的模块、顺序和业务信息尽量不要乱动。AI 可以从视觉维度上手，优化 Banner、卡片、图标、阴影、渐变、页面氛围和整体层次。
这样得到的结果，会比「只靠一句描述」更靠近真实项目。因为原型提供了结构约束，AI 不会完全天马行空；参考图则给它指明视觉方向，让产出不只是对原型的美化。
提示词怎么写？
我不会只说「帮我优化得好看一点」，而是把需求拆成几个部分：原型用途、参考图用途、项目类型、当前约束、优化重点、风格要求和输出要求。下面这段话不是逐字照抄的模板，而是想说明：真实项目的提示词要同时写清结构约束、视觉目标和输出要求。
请基于我提供的 3 张图生成一版高保真 B 端首页设计稿： 图 1 是我的原型图，主要用于参考页面结构、模块布局、信息层级和业务逻辑。 请尽量保持原型的大结构不变，不要大幅调整页面框架。 图 2 和图 3 是视觉参考图，主要参考它们的整体风格、卡片层次、色彩关系、图表表现、首页氛围和精致度。 不要照搬参考图内容，只借鉴视觉语言。 ##页面类型 这是一个供电所智能工作台首页 / B 端首页，主要面向供电所管理人员，偏运营工作台属性。 ##当前约束 -页面整体结构不要大改 -左侧导航和顶部区域保留 -原型中的主要模块关系不要变，业务信息逻辑不要变 -品牌主色必须沿用蓝色体系，希望重点优化，整体视觉更现代、更精致、更有层次 -提升首页氛围感和视觉完成度，顶部 banner 更有设计感，可以加入轻量渐变、抽象图形或科技感装饰 -各信息卡片增强层次、阴影、圆角和留白，数据模块更清晰，重点指标更突出 -图表区域、任务区域、报表区域、文件区域更规整易读，常用应用区域图标更统一精致 -页面可以更丰富一些，但不要过于花哨，仍需符合政企 / 国企 B 端审美 ##风格要求 -蓝白主色，辅以少量青色 / 橙色 / 绿色点缀 -清爽、专业、现代、轻科技感 -卡片式布局 -圆角、柔和阴影、轻渐变 -页面层次清楚，既有设计感又有落地感 ##输出要求 请输出一张完整的桌面端高保真设计图，适合作为后续 Figma Make 还原的视觉锚点
这段提示词的重点是把几个关键问题说清楚：哪些不能动、哪些可以优化、参考图怎么用、最终要生成什么。
从结果来看，这一轮明显比「简单描述生成」更靠近真实项目。它没有完全推翻原型结构，而是在原有骨架上增加了视觉层次：Banner 更完整，卡片更像设计稿，图标和模块氛围也更接近可讨论的方案。尤其「不改变原型结构」这一点，在真实项目中特别重要，因为 AI 很容易为了好看把页面改成概念稿，而能不能用，首先看它有没有保住业务骨架。如果第一版方向对了，后面还可以继续用描述词进行多轮局部优化。
经过这一轮，页面会更像正式设计稿，而不是单纯的原型美化。
如何生成多方案？
这里有一个经验：如果你想要多个方向的设计，不要只说「再给我几版」，这样容易变成同风格变体。更好的写法是把差异直接说清楚。
基于同一个产品原型，请生成4个明显不同的视觉方向： 方向 A：政企蓝白风，清爽、稳重、弱装饰 方向 B：基于现有方案，整体色调偏青色 方向 C：运营工作台风，信息密度更高、模块更紧凑、图标更实用 方向 D：基于现有方案，生成对应的暗黑风格 四版不要沿用同一套卡片样式和 Banner 构图，要在色彩、卡片、图标、空间节奏上拉开差异。
确认方向后，再进入 Figma 的结构化还原与局部细节整理。
六、细节拆分：整页定方向，局部素材抓质感
整页生成能帮我们快速看到一个方向，但它不适合承担所有细节。像小图标、插画、Banner、应用图标等元素，如果跟着整页一次性生成，效果通常不够稳定。所以后面可以把这些元素拆出来，单独绘制或单独优化。整页图负责方向，局部素材负责质感。
比如工单图标可以这样单独写：
生成一套 B 端工作台风格的状态图标，适用于工单概况模块。 图标包括： -待派工 -待处理 -待评价 -已完成 要求： -轻 3D、彩色、小体积感 -图形语义清晰 -适合 32×32 或 40×40 使用 -透明背景 PNG -风格与工作台页面一致
Banner 类装饰元素也可以独立生成：
基于这张工作台页面，帮我单独生成顶部 banner 的背景插图素材。 要求： -不要标题文字 -不要按钮 -只保留蓝色科技感电力场景插图 -包含电塔、电网线条、山体/城市轮廓、柔和光感 -企业级 B 端风格，克制、干净、未来感 输出横向透明背景 PNG 或浅底独立背景图 -方便放进 Figma 作为 banner 背景使用
这一步很重要：整页视觉稿不用一次性承担所有精细元素，它主要负责定方向，局部图标、插画、背景可以后续单独生成，再放回 Figma 里组合。另外，一些细节如果没有按照原型输出，也可以在 GPT 内继续修改，体验极佳。
这里还要区分哪些内容适合图片化，哪些内容必须可编辑。
原因很简单：业务内容后续一定会改，如果做成图片，维护成本会很高。由此可见：视觉氛围类内容可以图片化，业务内容类必须可编辑。
七、回到 Figma：两种方法对比与最终工作流
生成 PNG 视觉稿之后，下一步就是回到 Figma。这一步我测试了两种方式：方法 A：image2 直写 Figma；方法 B：Figma Make 按图还原。两种方式都能用，但解决的场景不同。
方法 A：image2 直写 Figma，更适合保留视觉质感
第一种方法是直接让 image2 根据图片在 Figma 里还原设计稿。我的指令写得很简单：根据这个原型，转成设计稿
这样做的好处是：视觉质感保留得相对好一些，一些小图标和装饰元素也可能以 SVG 形式生成，页面整体氛围能保住。
但缺点也很明显：没有自动布局，页面细节仍需要大量人工修正。因此，image2 直写 Figma 更适合拿视觉细节，不适合作为最终交付稿。它可以帮你保住图像里的氛围和细节，但若要进入真实项目交付，仍需要设计师继续整理。
方法 B：Figma Make 按图还原，更适合拿结构和自动布局
第二种方法是把 image2 生成的视觉图交给 Figma Make，让它基于图片还原页面。Figma Make 的具体使用如下：
这条路径的视觉效果可能没有 image2 直接画那么惊艳，但有一个关键优势：自动布局。这对真实项目很关键，因为后面一定会改字段、改数据、改模块内容，如果页面没有自动布局，后续维护成本会很高。
描述词也不用写得太复杂，重点是说清楚最核心的要求即可：按图片还原页面，必须保持整体架构不变。 Banner 可用色块代替。 分辨率 1920，高度根据内容适配。 就这样丢给他，它就开始快速输出了。
完成后，通过页面右上角的按钮点击复制，然后粘贴到 Figma 里。复制时建议尽量把窗口拉大，让页面显示更完整，方便复制。
可以看到，它基本是按照设计稿来还原的，布局也没大问题，并且拥有自动布局。我们可以直接把刚才 image2 画得比较好的元素贴进来，两者结合使用。这比自己拿到原型从零开始手拼快得多。
所以我对 Figma Make 的定位是：把图片结构化成可继续编辑的设计稿。它不一定负责把页面做到最惊艳，但能让页面进入可编辑、可调整、可继续搭建的状态。
最终建议：不要二选一，而是组合使用
测试下来，我不建议只押一种方式。更好的做法是：先让 image2 直接还原一版，看它能保住多少视觉细节；再让 Figma Make 按图还原一版，拿到自动布局和可编辑结构；最后由设计师把两边的优点合并起来。
这会比单独依赖一种方式更稳。
八、最终推荐的工作流
如果再做类似真实项目，真正有效的顺序其实可以压缩成四步：
这套方法不追求最省事，但目前来看比较稳。它没有幻想 AI 一步到位，而是把 AI 放到了它最擅长的位置。
原型 + 参考图定方向
原型负责结构，参考图负责风格，先把 AI 的发挥范围框住。image2 生成视觉方案
先看整体风格是否成立，再决定是否继续拆图标、Banner、插画等局部素材。回到 Figma 做结构承接
可以同时尝试 image2 直写 Figma 和 Figma Make 按图还原：前者保视觉，后者保结构和自动布局。设计师整理与收敛
复用现有组件库，整理图层、自动布局、字段、组件和规范，最终变成可交付设计稿。
到这一步，AI 替设计师把前期探索效率提高了一截。真正进入交付时，再由设计师判断哪些内容可复用、哪些内容要替换、哪些内容要回到组件体系里重新整理。
九、最后
这次实践之后，我对 image2 的定位更清晰了。它在前期多方案探索、页面视觉升级、Banner、小图标等方向上的效率非常高，尤其在快速打开视觉方向的能力上表现突出。比较推荐的做法是：复用现有组件库，把 AI 生成稿作为视觉参考，再调整样式、间距和层级。
如果只是快速提案，可以让 image2 直接生成几版视觉方案。如果要进入项目交付，更推荐用 Figma / Figma Make 承接结构，再由设计师完成组件化和规范整理。如果图里有好看的 Banner、图标、插画和装饰元素，可以拆出来作为局部素材复用。
目前来看，工具确实在不断进化，越来越强，但总结下来：AI 负责打开方向，依旧需要人负责把结果变成真正能用的设计稿。
