UI设计规范工程化,AI生成Ant Design设计稿流程拆解

做过产品设计的都知道,速度和质量两者往往很难兼得,特别是对于那些已经有一套成熟设计系统(比如 Ant Design 或者 Material UI)的团队来说,大家经常会陷入效率怪圈:明明手里已经有现成的组件库和规范,可每次做新界面,还是得在设计软件里一个个把组件拖出来,再反复调整位置和组合。这种感觉,就像是你手里明明有轮子,却还得重复造轮子一样。

就拿国内用得最多的 Ant Design 来说吧,它的规范确实细致,组件也多,开发用起来是很爽。但是对于设计师来说,要把那份密密麻麻的产品需求文档,变成符合 Ant Design 规范的 UI 设计稿,这中间的设计过程不仅费时间,还特别容易出错。经常是设计图做完了,开发一看:"这间距不对啊"、"这按钮样式不是标准库里的",最后导致设计稿和上线代码不相符。

大家最头疼的问题就在这儿,手动画 Ant Design 组件实在是太耗时间了,设计师本该用来思考用户体验、想点新创意的时间,全被这些机械的重复劳动给挤占了。

好在现在 AI 应用日益普及,能辅助我们完成诸多工作。现在的 AI 不光能看懂你在说什么,它还能直接"调取"那些设定好的设计规范,帮你一键生成那种既标准又带组件关系的设计稿。这篇文章我们就来聊聊这个变化,顺便实测对比一下市面上 3 款主流的 AI 生成设计稿工具:Pixso AI、Figma Make墨刀 AI,看看谁能真正帮我们告别繁琐低效的绘图环节。

AI 生成设计稿背后的原理------从"画图"到"生成"

AI 在 UI 设计中的应用,实际是把我们的工作方式从"命令它怎么做"(比如:这里画个框,那里填个色),变成了"告诉它我要什么"(比如:给我弄个基于 Ant Design 规范的后台登录页)。

它是怎么做到的呢?简单来说分三步走------

首先是理解需求。AI 背后的大语言模型能理解你输入的那些自然语言描述,把你输入的提示词,翻译成机器能懂的设计需求。

接着是对号入座。AI 会把你想要的东西,跟预先学好的设计系统(比如 Ant Design 里具体的颜色代码、字体大小、布局规则)一一对应起来。

最后是搭积木。它不是完成从零开始生成,而是直接调用 UI 组件库里的原子组件,按照你的意思和规范组合起来,直接生成一张高保真设计稿。

这个流程对于做 B 端产品的设计师来说简直是救命,因为这类产品最看重规范,而这正是 AI 擅长的。

三大 AI 生成设计稿工具的核心竞争力对比

现在市面上的 AI 生成设计稿工具不少,但 Pixso AI、Figma Make 和 墨刀 AI 这三款工具各有特色,成了大家关注的重点。

Pixso AI 生成组件化设计稿

Pixso AI 是内置在 Pixso 的多功能 AI 设计工具,具备 AI 文生设计稿、AI 文生图、智能搜索、AI 对话、图片编辑、智能文本、设计系统、设计检查清单等多项 AI 能力。

在这一轮对比中,Pixso AI 生成设计稿在解决"重复造轮子"这个问题上,确实做得更彻底一些,主要是因为它对 UI 设计系统的支持非常深。

① 支持多套 UI 设计系统,一键生成规范设计稿

这是 Pixso AI 的杀手锏。它不像其他工具那样生成一张死图,而是生成真的"组件"。

支持使用 UI 设计系统,包括 Ant Design、Shadcn UI、Material UI、Arco Design、TDesign,生成组件化设计稿。

  • Ant Design:阿里巴巴蚂蚁集团推出的企业级 UI 设计体系与 React 组件库。
  • Shadcn UI:一套基于 Radix UI + Tailwind CSS 的组件源码集合。
  • Material UI:Google Material Design 设计规范的 React 官方实现,是国际化程度最高的组件库之一。
  • Arco Design:字节推出的企业级设计系统与组件库,定位与 Ant Design 相近,但更加现代化。
  • TDesign:腾讯推出的统一设计体系与多端组件库,覆盖 Web、Vue、React、小程序等。

举个例子,当你在对话框里输入"帮我生成一个 Ant Design 风格的后台数据看板",Pixso AI 不会瞎编乱造一套样式,它是直接去调 Ant Design 官方库里的东西。生成的页面里,颜色、字体、间距,甚至组件的交互状态,都是原汁原味的 Ant Design 规范。

这对团队来说有两个好处:

设计一致性:彻底杜绝了人工手滑导致的规范偏差,设计稿和开发手里用的库能做到 100% 对齐。

交付一步到位:给到开发的不再是单纯的图层,而是清晰的组件结构,开发一看就懂,不用来回确认"这个按钮是多大圆角"。

② 无缝衔接:AI 生成后,自由编辑设计稿

AI 生成的初稿通常不可能一步到位。Pixso AI 好就好在它生成的东西是"活"的。生成的界面可以直接转成 Pixso 的设计文件,你可以像平时做设计一样,拖拽、改字、换图,完全不需要重画。这种"AI 帮你起个高分草稿,你来做精修"的模式,才是目前最务实的高效路径。

③ 设计即代码,D2C 得到工程化代码

Pixso AI 不光是帮设计师省事,连开发的工作也顾及到了。

AI 生成的设计稿可转为 Pixso 设计文件,支持自由编辑,无需重绘;编辑后可通过 D2C(设计稿转代码)导出工程化代码。

当你定稿后,系统能同步生成 HTML 或者工程化的 React 代码。设计师或者开发人员切换到代码视图,就能看到清晰的布局、样式变量。这种从设计到代码(D2C)的转换,真正打破了设计和开发之间的协作壁垒。

④ 持续优化,多轮对话与多端适配

像聊天一样改图:客观而言,AI 生成设计稿很难一次满足我们的全部预期,你可以跟它多聊几轮,比如"把左边的导航栏收起来"、"这里加个搜索框",一步步调整到你满意为止。

一次生成,搞定多端:不管你是要电脑网页版,还是手机端、平板端,Pixso AI 都能自动适配,保证在不同屏幕上看着都舒服。

Figma Make 与墨刀 AI

虽然 Pixso AI 在规范化设计上很强,但 Figma Make 和 墨刀 AI 也有它们独特的玩法。

Figma Make:生态整合与 Web App 部署

Figma Make 的强项在于它就长在 Figma 的生态里。它更适合那些想快速把脑子里的想法变成可交互原型的人。

看着像自家的产品:Figma Make 允许你把团队现有的 Figma 样式库投喂给它,这样 AI 生成出来的原型,在视觉风格上就不会觉得突兀,能跟现有产品保持一致。

不仅是看,还能跑:它有个很酷的功能,支持连接 Supabase 这类后端服务。这意味着你生成的不仅仅是个样子货,而是一个真的能跑通数据、能点击交互的 Web 应用。对于想快速验证 MVP 的团队来说,这功能可以说是不二之选。

墨刀 AI:产品经理的贴身助手

墨刀 AI 显然更懂产品经理的痛点。它不仅仅是个画图工具,更像是一个跟着 PM 跑完全程的智能助理。

啥图都能认:不管你是手绘的草图,还是随手画的线框图,甚至是一张竞品的截图,扔给墨刀 AI,它都能识别出里面的布局结构,帮你快速还原成原型页面。这对于习惯随手记灵感或者拿竞品做参考的 PM 来说,太方便了。

文档也能自动写:最让 PM 感动的可能是这个功能------结构化文档一键生成。你输入需求,它能自动帮你把创意点、功能结构、交互逻辑写成标准的 PRD 文档,还能随时用大白话让它修改。这能把 PM 从繁琐的写文档工作中解放出来,把精力花在刀刃上------去分析需求、去搞定评审。

AI 生成设计稿工具选型指南

如果你和你的团队长期被 Ant Design 诸如此类的 UI 组件库的设计规范束缚,每天重复拖拽组件而效率低下,那 Pixso AI 可能是目前最佳的 AI 设计工具。它原生支持多套 UI 设计系统(Ant Design、Shadcn UI、Material UI、Arco Design、TDesign),加上生成的组件既规范又能编辑,配合代码导出能力,让你彻底告别重复造轮子。

而如果你更熟悉 Figma 的生态,想快速制作出能演示的产品 Demo,Figma Make 是个值得考虑的选项;如果你是产品经理,想快速把脑海中的想法变成需求文档和产品原型,墨刀 AI 会是你的好帮手。

以上就是本次想和各位分享的所有内容,希望能帮到有需要的朋友。如果你有其他疑问,或是想进一步了解的内容,欢迎在下方的评论区留言,我们一起交流探讨。

相关推荐
kong79069282 小时前
使用SpringAI实现对话机器人
人工智能·对话机器人·springai·deepseek
玄同7652 小时前
面向对象编程 vs 其他编程范式:LLM 开发该选哪种?
大数据·开发语言·前端·人工智能·python·自然语言处理·知识图谱
意法半导体STM322 小时前
【官方原创】一站式生成STM32N6的ExtMemLoader, FSBL, Appli的点灯工程 LAT1614
人工智能·stm32·单片机·嵌入式硬件·mcu·stm32n6
小付爱coding2 小时前
AI Agent 思考模式
人工智能
diligence2 小时前
Claude Code 配置 Chrome DevTools MCP 指南
人工智能
沈浩(种子思维作者)2 小时前
梦境意识之谜——豆包补充
人工智能·python·量子计算
yunni82 小时前
安全+智能双保障:企业级慧听AI本地化部署方案
人工智能·安全
Mintopia2 小时前
容器化部署 Flux.1-dev 文生图模型应用 | 共绩算力
人工智能·llm·图片资源