AI生成UI调研总结

yolo612
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1. 调研目标

  • 市面上是否存在 可直接使用 的 AI 生成设计稿方案（寻找）

  • 是否可以通过 AI + 现有工具 / 规则 的方式快速落地（组合）

  • 是否有必要在中长期 打造适配我们业务的 AI UI 能力体系（打造）

可快速落地 / 满足企业级安全要求 / "懂"我们UI诉求、业务需求

2. AI生成UI背景现状

2.1 AI“如何”生成UI

AI 生成 UI = 把“人类的模糊意图” → 结构化设计 → 可视化界面

需求描述 / PRD / 自然语言  ========== 输入阶段
          ↓
AI 理解业务语义           =========== 理解阶段
          ↓
生成 UI 结构（页面 / 字段 / 组件）===  “DOM树”
          ↓
结构化输出（UI图 / 设计稿 / 代码）==== 生成阶段 【输出形式：UI 图片、Figma 可编辑稿、HTML / React / Vue 代码】
          ↓
组件库渲染

总结：AI 的价值不在“画图”，在于： 理解需求、输出结构

2.2 AI生成设计稿的新范式

UI设计的本质正在从图形绘制向逻辑组装转变。在原子设计理论的框架下，界面是由基础原子（颜色、字体）、分子（按钮、输入框）和组织（表单、导航栏）构建而成的系统。

新一代的AI生成设计稿工具不再通过像素扩散来预测界面长什么样，而是基于预定义的组件库进行“组装”。当AI设计工具接收到生成指令时，它实际上是在调用后台的组件接口，并按照布局算法将组件排列组合。

这种技术路径带来了三个维度的变化——

  • 结构可编辑性：生成的产物是矢量图层或代码片段，支持对单一元素的无损修改。

  • 规范一致性：基于 Ant Design、Material Design、Shadcn 等成熟设计系统生成，确保产出物符合工业标准。

  • 研发可读性：生成内容对应真实的DOM结构，前端工程师可直接读取布局逻辑。

2.3 AI生成UI现状

现在的AI虽然能自动生成高保真原型和UI界面，但是距离完整设计流程，还有明显局限。 实际用下来，大多数AI生成的界面会有如下几个特性：

  • 视觉高保真： AI生成的界面有偏完整视觉颜色方案、组件元素和内容

  • 页面结构稳定：导航、列表、按钮、卡片这些基础模块，AI很少出错

  • 风格是安全的：偏中性、偏SaaS、个别偏模板感

  • 诉求/需求理解：提示词及需求描述大模型并不能完全get

  • 逻辑深度有限：交互状态、异常场景、业务细节基本需要人工补

Pixso生成UI设计稿

stitch平台生成

2.3 AI 生成 UI工具平台分类
2.3.1 Prompt → UI 视觉类（“一句话出界面”）

如：figma make、墨刀、pixso、stitch等

核心重点：Prompt

2.3.2 设计工具内置 AI插件

更适合于专业UI/交互设计师

如：Figma AI

2.3.3 开放组合工具生成UI

例如： Cursor + UI/UX pro max

2.3.4 AI + Schema / 规则驱动 UI（创新组合型）

  • AI 负责“理解与生成”

  • 规则与 Schema 保证一致性

  • 组件库负责落地

3. 平台及工具体验结果

3.1 平台AI生成UI效果对比

最推荐figma make 、 国内平台推荐墨刀

3.2 AI组合【灵活可控】
3.2.1 Cursor + UI/UX pro max

维度传统 AIUI UX Pro Max
知识源通用训练数据结构化专业数据库（57 种 UI 风格 + 95 套行业配色 + 56 组字体组合）
响应方式盲目生成先匹配场景 → 再推荐设计系统 → 最后生成代码
平台适配无差别输出支持 React/Next.js/Vue/SwiftUI/Flutter 等 8 大技术栈专属规范
可集成性独立工具作为“技能”无缝嵌入主流 AI 编程助手
输出一致性随机波动基于同一套设计语言，保证跨页面一致性
可维护性代码杂乱自动清理冗余样式，遵循原子化 CSS 原则

优点：可支持Trae、可以基于目前已有的skill沉淀我们定制化的设计Schema

缺点：生成的并非是可编辑的figma设计稿

3.2.2 pencil组合AI大模型

实操案例: junxinzhang.com/pencil-mcp-…

优点：模型灵活、可直接生成可编辑的设计稿

缺点：windows下只能在vscode编辑器中安装pencil插件

4. 如何落地，各阶段可以做什么？

4.1 第一阶段：AI 生成设计稿「可用性验证期」

目标：
验证 AI 是否能在不破坏现有设计体系的前提下，稳定产出“可编辑、可复用、可评估”的 UI 结果。

  1. 落地 AI 生成设计稿，沉淀定制化设计 Schema

  • 明确 AI 输出的最小可用结构：

    • 页面级结构（Page / Module）
    • 组件级结构（Component / Variant）
    • 字段与状态（Field / State）

  • 沉淀可被 AI 理解和复用的设计资产：

    • Design Token（颜色 / 字号 / 间距 / 圆角等）
    • 组件规范（使用场景、限制条件、变体规则）

  • 要求 AI 的输出 不依赖某一个具体工具格式，而是可被映射到：

    • Figma / Pixso 等设计工具
    • 或前端组件 / 页面结构
  1. 制定 AI 生成 UI 的评判标准

为避免“工具换代就推倒重来”，评估体系应以能力维度为核心，而非具体平台或模型。

维度说明重要性
业务语义理解是否理解项目/任务/issue等概念⭐⭐⭐⭐
结构化输出是否输出 schema / 可编辑结构⭐⭐⭐⭐
可控性是否可约束组件、字段、规则⭐⭐⭐⭐
一致性是否能保持跨模块统一⭐⭐⭐
扩展性能否适应未来变化⭐⭐⭐
安全性私有化 / 内部数据支持⭐⭐⭐⭐
成本工具 & 人力成本⭐⭐
4.2 第二阶段：AI 生成 UI「流程融合期」

目标：
基于第一阶段的真实落地效果，明确AI生成UI的方向、如何融入我们的流程等等

4.3 第三阶段

目标：
如何把我们这套落地的流程分享、推广到部门、公司

优秀文章参考：

生成式AI助手设计指南 【提出了一些实用的设计策略】

juejin.cn/post/759205… cloud.tencent.com/developer/a… 【主流平台对比】

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