DAY 01 · DISCOVER
从行业到概念
理解真实设计流程，掌握提示词结构与“万物皆可毛绒”的创意分类方法。
产出：初始概念包
AI-POWERED PLUSH TOY DESIGN
AI 毛绒
玩具设计
从创意到量产 · 全产业链实战。让 AI 不只帮你“画得好看”，还要帮你把方案做得真实、统一、可修改、能生产。
01 / COURSE ROUTE
不是学会“生一张图”，而是建立一条完整设计链路
课程沿着真实行业流程推进：先学会把想法说清楚，再把单个形象扩展成系列，然后处理工艺和成本，最后模拟客户订单并整理成专业交付包。
DAY 02 · DEVELOP
从单款到系列
围绕配件、材质、色彩与场景做系统衍生，让一个形象长成产品家族。
产出：款式衍生方案
DAY 03 · TRANSLATE
从效果到量产
识别 AI 效果图与工厂生产之间的差距，在成本、工艺与还原度间做判断。
产出：量产友好设计稿
DAY 04 · SYSTEMIZE
从方案到系统
模拟客户订单，并把提示词、失败经验和验证流程沉淀成可持续使用的知识系统。
产出：专业交付包 + 知识库
02 / LEARNING OUTCOMES
最后带走的，不只是几张效果图
01
概念生成力
把模糊灵感拆成清晰的设计主题、视觉语言、提示词结构与概念说明。
02
系列衍生力
围绕同一核心形象控制一致性，并完成配件、面料、颜色与场景变化。
03
生产转译力
从结构、工艺、开版与成本角度审视 AI 图，提出可制造的简化方案。
04
经验积累力
把提示词、失败记录和生产反馈整理成知识库，让下一次设计不必从零开始。
03 / FOUR PROFESSIONAL RULES
四条专业红线：每一次生成都要过这四关
“好看”只是起点。真正能进入产品研发的图，还要经得起真实世界和生产环节的检验。
物理真实感
看起来像真实存在：重力、皱褶、阴影、遮挡关系都要合理。帽子不能漂在头顶，背包带不能穿过身体。
高保真
不是“有点像”就够了。轮廓、表情、材质和细节要清楚，才能用于展示、确认和后续修改。
参考一致性
同一个角色换衣服、换场景以后，仍然要像它自己。就像给角色办了一张不能随便变脸的“身份证”。
量产友好
工厂做得出来，成本也算得过来。过细的触角、悬空装饰和复杂渐变，都可能成为打样难点。
DAY 01 · 行业认知与概念建立
看懂行业，建立“万物皆可毛绒”的设计方法
先看懂行业怎么工作，再学习怎样把脑中的想法拆成 AI 能理解的设计语言。第一天的重点不是“多出图”，而是学会稳定地产出有方向的图。
真实行业流程与 AI 偏差
认识“需求 → 概念 → 确认 → 打样 → 开版 → 生产”的基本链路；理解为什么 AI 图可能很好看，却会出现结构不合理、材质不真实或无法生产的问题。
专业提示词结构
把提示词拆成主体、造型、材质、工艺、风格、视角、场景和限制条件。它更像一份给 AI 的“设计任务书”，而不是一句碰运气的口令。
“万物皆可毛绒”分类法
从动物、人物、日常物件、IP 衍生和情绪主题出发，练习把对象最有辨识度的特征转成柔软、圆润、可缝制的毛绒语言。
参考图锁定与一致性
用参考图固定角色的脸、比例、轮廓和配色，避免同一个角色生成三次就像换了三个人。
Agent 内容库起步
从第一天开始保存优质提示词、失败图、修改原因和课堂问答。把 Agent 当作会查笔记的助教，而不是替你做决定的人。
术语翻译
PLAIN TALK
PLAIN TALK
Prompt Engineering 是什么？
大白话：把“我想要一只可爱的熊”说得更具体，让 AI 知道它长什么样、用什么面料、从哪个角度看、哪些地方不能改。
举个例子：“一只熊”是想法；“头大身小、短毛绒、圆耳、奶油白、正面站立、缝线清晰、无悬空配件”才接近设计任务。
IN-CLASS PRACTICE
把自己与日常物件“毛绒化”
将自拍转化为毛绒分身；随机抽取书包、水杯、手机或乐器，完成从原对象到毛绒形态的视觉翻译。
DESIGN CHALLENGE
3–5 个主题概念探索
使用 Seedream 等课程现场可用的图像工具，按统一模板完成不同主题，并比较英伦治愈、日系 Q 版、韩系奶油和复古布偶等方向。
当日交付
“初始概念包”提示词模板 + 3–5 张概念图 + 设计说明。它将成为第二天继续换装、换材质和做系列的基础。
DAY 02 · 搭配、换肤与款式衍生
让一个形象，长成有逻辑的产品系列
围绕第一天的核心形象进行二次开发：换衣服、换配件、换面料、换颜色，但不能把角色最重要的识别点一起换掉。
先找“不变项”和“可变项”
脸型、耳朵、比例、标志性表情通常是不变项；衣服、配件、面料和场景可以变化。先划清边界，系列才不会越做越不像。
自然的配件搭配
让 AI 正确理解帽子、围巾、背包和手持物的位置与受力关系。重点检查穿戴、遮挡和接触是否合理，而不是只看颜色搭不搭。
材质与颜色“换肤”
比较短毛绒、长毛绒、羊羔绒和灯芯绒的表面差异；学习替换材质时同步改变光泽、毛向、厚度和缝线表现。
批量生成与版本管理
为多个搭配方案建立清楚的编号、提示词版本和修改记录，知道哪一版改了什么，避免生成几十张图后找不到最佳方案。
术语翻译
PLAIN TALK
PLAIN TALK
物理真实感，不等于“照片感”
它指的是东西摆放得像真的：围巾要绕过脖子，背包要有肩带承重，长毛绒会吃掉一部分细小缝线。
举个例子：给毛绒兔戴棒球帽，帽檐应该挡住一点额头，并根据兔耳调整结构；直接把帽子贴在头顶，只是“贴图”，不是设计。
IN-CLASS PRACTICE
毛绒分身造型间
为第一天生成的个人毛绒分身搭配不同服装、配件与材质，观察一致性控制是否成立。
REVIEW FOCUS
识别度 × 丰富度
用“保留了什么、改变了什么、为什么改变”讲清每个衍生方案，避免只有表面换色而缺少设计逻辑。
当日交付
“创意搭配与材质衍生包”至少 2–3 套配件搭配 + 2 种材质替换效果图 + 对应版本说明，可直接用于客户方向确认。
DAY 03 · IP 定制与量产友好设计
在还原度、工艺与成本之间，做专业判断
第三天开始从“设计图视角”切换到“工厂视角”：哪些细节需要保留，哪些结构必须简化，怎样在还原度和成本之间找到合理平衡。
为什么好看的图做不出来
用案例识别悬空结构、过细部件、复杂渐变、过多分区和不真实面料等问题，并理解它们怎样增加开版、缝制和品控难度。
量产友好思维
从结构简化、面料工艺、开版难度和多方协作四个角度看设计，让客户想要的效果、工厂能做的工艺和预算真正对得上。
给复杂形象做“减法”
给轮廓、五官、配件和装饰排优先级：先保住一眼能认出的特征，再合并不必要的小零件和缝合区域。
简单 / 中等 / 复杂三档方案
同一设计输出三种工艺复杂度，让客户直观看到“少一点细节能省多少成本，多一点工艺能增加多少还原度”。
工艺与成本建议
为方案补充面料方向、结构风险和成本等级说明。这里不是要求学生直接报价，而是培养“每个设计决定都有生产代价”的意识。
术语翻译
PLAIN TALK
PLAIN TALK
“开版友好”是什么？
毛绒玩具需要先把立体形象拆成一片片平面纸样，再裁布、缝合、翻面和填充。开版友好，就是结构能被合理拆开，也能顺利缝回去。
举个例子：一根特别细、弯曲又悬空的尾巴，在图里很漂亮，但可能难裁、难翻、容易断。把它加粗或贴近身体，通常更容易生产。
IN-CLASS PRACTICE
复杂设计“减法手术”
选择一个难以生产的 AI 设计，标出风险点并完成简化前后对照，说明每一处修改解决了什么生产问题。
SERIES EXTENSION
个人 IP 周边开发
基于毛绒分身开发不同表情、尺寸、配件或场景的衍生品，并判断哪些变化适合进入同一产品线。
当日交付
“量产友好转化包”原始设计 + 简化后简单/中等/复杂三档版本 + 结构与工艺建议说明。
DAY 04 · 全流程整合与专业落地
从做完一张图，升级为跑通一套系统
第四天把前三天的成果接起来：模拟完整客户订单，认识“自动执行—检查—修正”的循环思维，并把所有经验整理成可查询、可复用的个人知识资产。
PART 01 · REVIEW
先把前三天连成一条线
快速回顾提示词、分类、一致性、搭配、材质替换、结构简化和多复杂度输出。小组讨论哪一步最难、最有价值，以及实际偏差如何修正。
从提示词到产品方案
把每天的成果按顺序摆在一起，检查前后是否接得上：第一天确定的角色特征，是否在第二天的衍生和第三天的简化中仍然保留。
把重复工作交给 Agent
提示词整理、版本对比、检查清单和失败记录可以交给 Agent 辅助；创意审美、客户沟通与量产决策仍由人负责。
PART 02 · LOOP ENGINEERING
从“每次手动重来”，到“让系统自动检查再改”
认识一种正在形成的 Agent 工作方法：先定义目标和检查标准，让 Agent 执行；不合格就按规则修正再试，达到标准后交给人做最终判断。
大白话解释
PLAIN TALK
PLAIN TALK
Loop 就像给 AI 安排一位“检查员”
普通做法是：出图不满意，人再写一次提示词。Loop 的做法是：提前写好检查表，让系统自己执行、检查、改一轮，直到达到停止条件。
举个例子：要求角色始终是圆脸、两只短耳、身高比例 1:1.6。生成后先自动检查；如果耳朵变长，就把问题反馈给 Agent 再生成，最后由设计师决定是否采用。
一致性检查
检查脸、比例、配色和毛绒质感有没有“跑掉”。
物理真实感检查
检查皱褶、阴影、遮挡和配件接触是否自然。
量产简化
自动提出简单、中等、复杂三档方案，再由人评估工艺。
提示词库维护
把失败原因和有效改法反向补进模板，避免反复踩坑。
PART 03 · CLIENT ORDER
模拟一张真实订单，从概念一直走到销售素材
学生以小组形式，使用前三天完成的自拍毛绒 IP 或自选 IP，跑通完整链路，并理解每个阶段要给谁看、解决什么问题。
01毛绒
概念
概念
02客户
提案图
提案图
03方向
确认稿
确认稿
04打样
参考
参考
05开版友好
结构
结构
06生产
准备
准备
07电商
场景图
场景图
08品牌宣传
素材
素材
PART 04 · AGENT + LLM WIKI
把每次设计，变成下一次可以调用的经验
以 Hermes Agent 等工具为示例，把提示词、图片、失败记录和生产反馈整理进 AI 可查询的知识库。工具可以替换，关键是形成“边做、边记、边复用”的习惯。
术语翻译
PLAIN TALK
PLAIN TALK
LLM Wiki：一本 AI 也能查的个人设计手册
它不是普通文件夹，而是经过分类和说明的知识库。以后可以直接问：“上次哪组提示词的短毛绒质感最好？”“哪些细尾巴在打样时容易失败？”
参考图反推提示词：上传一张优秀参考图，让 Agent 分析真正起作用的描述词，再把结果存进知识库，下一次生成时直接调用。
提示词与版本
保存好用模板，并记录每次改动带来了什么变化。
失败案例
不只存成功图，也记录为什么失败、后来怎样修正。
创意点子
把临时灵感、客户要求和市场观察随时交给 Agent 整理。
量产反馈
把容易开版的结构和容易误导工厂的材质描述持续补回来。
最终交付
“从概念到量产”专业交付包优化概念与多风格版本 + 配件与材质衍生 + 量产友好多复杂度方案 + 工艺建议 + 电商/生活场景图 + 3–5 页客户提案 + 可持续更新的个人知识库。
FINAL CAPSTONE
把“AI 会画”
变成“我会设计”
课程最终评价不以图片数量为标准，而看设计逻辑是否完整、形象是否一致、衍生是否有依据，以及方案能否进入下一步生产沟通。
- 01概念清晰：主题、受众与设计亮点说得明白
- 02视觉一致：核心形象在多版本中保持识别度
- 03衍生有据：配件、材质与场景变化服务于定位
- 04生产可谈：风险点、工艺与成本取舍有说明
- 05表达完整：客户看得懂，工厂接得住，团队能继续改
- 06经验可积累：提示词、失败记录与量产反馈进入知识库
TEACHING METHOD
每一天，都遵循同一个学习闭环
案例拆解
先看行业问题与真实偏差，理解“为什么这样做”，再进入工具操作。
任务实作
围绕同一核心 IP 逐日迭代，让每天的成果成为下一天的输入，而不是一次性练习。
讲评复盘
用清晰标准比较方案，记录生成偏差、修改依据与可复用方法，形成个人工作流。
课程说明
课堂工具以授课现场可用的图像生成模型与 AI 助手为准。课程重点是可迁移的设计方法、判断标准与工作流程，不依赖某一个平台或单一版本。