衍生品工业化：Midjourney + Vectorizer 的 50 款 SKU 极速落地流
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- 前言：别让“打样成本”吃掉你的利润
- Step 1. 角色一致性：用 --cref 解决“脸崩”顽疾
- Step 2. 供应链对接：位图转矢量的工业标准
- Step 3. 盲盒企划：给 3D 建模师的“精准蓝图”
- Step 4. 虚拟打样：Mockup 批量生成与测款
- 结语：小单快反的最后一块拼图
前言：别让“打样成本”吃掉你的利润
做过周边的都知道，传统流程最大的痛点不是“画不出来”，而是“试错太贵”。找画师约稿一款 T 恤图案均价 3000-5000 元，排期两周。如果印出来发现效果不好，这笔钱就打水漂了。在 2025 年，我们完全可以换个打法：利用 AI 搭建一条“0 成本”的设计验证流水线。
我们的目标非常明确：在下午茶时间内，产出 50 个可直接下厂印刷的矢量文件 (SVG)，并完成虚拟上身效果图。 这不是画着玩，这是为了跑通柔性供应链 (Flexible Supply Chain)。
Step 1. 角色一致性：用 --cref 解决“脸崩”顽疾
做 IP 周边，还原度 (Fidelity) 是生死线。AI 再有创意，把主角画成大众脸也是废品。Midjourney 的 Character Reference (--cref) 功能就是为此而生的。
1. 建立母本库
不要直接用游戏截图。你需要一张光影干净、特征明确的角色立绘作为 Refer Image。
2. 编写印花专用 Prompt
T 恤印花讲究色块概括。过于复杂的 CG 厚涂风在丝网印刷时会导致网点糊死，成本也会因为套色过多而飙升。
工业级 Prompt 逻辑：
[Style Keywords] t-shirt vector print, flat color, clean outlines, minimal shading, white background --cref [URL] --cw 100 --ar 1:1
- 关键参数解析：
flat color / vector art：强制 AI 放弃复杂光影，输出类似 Adobe Illustrator 的色块风格。--cw 100：(Character Weight) 拉满。这意味着我们不仅要脸像，连衣服上的配饰细节也要像。
3. 矩阵化输出 (Batching)
利用 {} 语法进行风格压力测试： [Ukiyo-e, Cyberpunk, 8-bit Pixel, Graffiti] style... 一次指令，四种风格，快速验证哪个画风更适合目前的市场潮流。
- 图注：左侧为原始立绘；右侧为 MJ 输出的四种风格化印花。注意观察
--cref对角色发型、瞳色等核心特征的锁定能力。- 目的：验证 AI 在保持 IP 特征前提下的风格拓展能力。
Step 2. 供应链对接：位图转矢量的工业标准
工厂的印前工程师最恨的就是 JPG 直出。MJ 生成的是位图 (Raster)，放大印刷必有锯齿。我们需要矢量图 (Vector)。
Vectorizer.ai 是目前处理 AI 图像转矢量的最优解，它能识别出色块边缘并拟合曲线。
SOP 操作流程：
- 超分 (Upscale)：在 MJ 里先把图放大，修复噪点。
- 去底 (Matting)：必须是透明背景 PNG。
- 矢量化 (Vectorization)：
- 拖入 Vectorizer。
- 关键设置：勾选
Group by Color（按颜色编组）。 - 原因：丝网印刷是分色制版的。按颜色编组后，印厂可以直接拆分出“红色版”、“黑色版”，省去了人工描图的工时费。
- 交付：导出
.svg或.eps。这才是可以直接发给工厂的文件。
- 图注：细节放大 800% 的对比。上方边缘模糊，下方矢量图边缘锐利如刀割，完全满足菲林输出标准。
- 目的：展示从“草图”到“工业文件”的质变过程。
Step 3. 盲盒企划：给 3D 建模师的“精准蓝图”
盲盒开发周期长，最怕建模师理解偏了。我们可以用 AI 先跑一轮材质渲染图，定好基调。
盲盒专用词根 (Pop Mart Style)
重点在于材质感和光影。
Prompt 模板：
Blind box toy design, 3D render, C4D, Octane render, [Character Name], chibi style, standing pose, PVC texture, matte finish, soft studio lighting, pastel colors, clean background --cref [URL] --cw 80 --ar 3:4
- 经验之谈：
PVC texture / matte finish：指定哑光塑料质感，这是目前盲盒的主流审美。--cw 80：这里权重适当降低。因为盲盒需要做 Q 版变形（头大身小），给 AI 一点形变的空间，不要死扣原画比例。
- 图注：AI 生成的盲盒概念图，包含了正侧面视角，材质表现出了高级的磨砂塑料感。
- 目的：作为 Design Brief (设计需求书) 的一部分，极大降低 3D 建模师的理解偏差。
Step 4. 虚拟打样：Mockup 批量生成与测款
设计做完了，不要急着打样。先做 Mockup (样机效果图) 发到社群里投票，让用户的数据决定生产哪一款。
高效流：AI 换图
放弃传统的 PS 贴图法，直接用 Placeit 或 Canva 的 AI Mockup 功能。
- 上传你的 SVG 图案。
- 选择“街头风格模特”或“纯色背景”。
- 一键生成 50 张不同模特、不同颜色的上身图。
这套图可以直接作为电商详情页素材，甚至在众筹阶段就拿去跑广告转化率 (ROI) 测试。
结语：小单快反的最后一块拼图
这套工作流的本质，不是为了“省设计费”，而是为了提高爆款率。
- 以前：一个月做 3 款设计，全部打样，听天由命。
- 现在：一天做 50 款设计，虚拟测款，数据最好的 3 款下厂生产。
Midjourney 负责创意发散，Vectorizer 负责工业标准化。这套组合拳，让独立游戏团队也能拥有堪比大厂的衍生品研发效率。现在，你的 IP 变现只差最后一步：把图发给工厂。
Tags： #IP衍生品 #Midjourney #Vectorizer #AIGC工作流 #柔性供应链 #盲盒设计 #周边开发
