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AI 生成網頁設計：生成式設計的可用邊界、流程與 FAQ（2025）

目次
AI 生成網頁設計已經不是新鮮話題，但真正把它放進專案流程、又不犧牲品質，門檻其實不低。
我們在實務上把 AI 當成「加速靈感探索與素材生產」的夥伴，而不是最終 UI 的替代者；尤其在品牌一致性、授權合規、解析度與互動細節上，仍需要人為把關。
為了避免與專案品質衝突，我們的原則是：AI 先打樣，人再定調與驗收。這一套做法，能在速度與穩定之間取得平衡。

AI 在網頁設計中的三種好用情境

我們最常把 AI 用在三個地方：
  1. 快速生成靈感與初稿：幾秒內丟出多款視覺方向，拿來做情緒板超快。
  2. 自動產生配色與構圖提案：讓討論更具體，縮短來回的時間。
  3. 素材產出（圖像、icon、banner）：先有「可用級」的底稿，再進入修圖與上線規格。實務上這些用法能顯著壓縮前期發想時間，但最後上線圖像與 UI 還是由設計師調整到品牌一致水位。

常見 AI 圖像工具比較

不同工具各有擅長場景；我們挑三個團隊最常用的做基礎對照，做概念探索比拼，不直接作為最終上線輸出判斷（授權依平台條款另行確認）。
工具 強項 可能限制 適用場景 授權／商用注意
MidJourney 藝術感與風格多變、色彩表現好 架構細節控制需經驗、結果受提示語影響 情緒板、視覺方向探索、概念海報 依平台條款使用，商用前應再行審閱
DALL·E 結構清晰、易取得可用草圖，支援延伸與修圖 風格保守、解析度與細節需後製 版面草圖、情境示意、構圖測試 依平台條款使用，商用前應再行審閱
Stable Diffusion 開源可自訓練、可離線高度客製 需要技術背景與模型管理，品質隨模型差異大 指定風格批量生成、內部原型 開源授權＋權利來源需自我把關
我們也會視需求採用以授權資料集訓練的方案（如 Firefly 路徑）來降低素材來源爭議，但仍以專案條款優先。

AI 設計的侷限與風險：三大挑戰

1）版權與授權風險：不是每張 AI 圖都能安心商用

我們每次在導入 AI 素材時，第一步一定是先確認「來源可追」。
原因很簡單：
AI 的訓練資料來自大量網路素材，其中有些圖片本身就沒有明確授權。這代表——你生成的圖，不一定能直接拿去商用。
我們曾遇過企業原本想節省拍攝成本，直接把 AI 圖像放到官網 Banner，但在我們審查後，發現該模型的訓練集來源混雜未知授權，品牌風險太大，最後還是改用授權可證的自產素材。
我們的做法很清楚：
  • 每張 AI 圖都要留「生成證據」（平台、模型、提示語）
  • 有爭議的圖像全部退件
  • 商用前逐案比對授權條款
AI 加快流程沒錯，但絕對不能讓企業承擔你沒看見的授權風險。

2）風格一致性難控：AI 不是每次都聽話

即便輸入相同提示語、固定 Seed 值，你仍然可能會得到風格完全不同的結果。我們在專案裡測過上百次，AI 的「隨機性」讓它非常適合找靈感，但不適合維持品牌一致性。
為了避免網站做出「五個設計師、五種風格」的效果，我們會：
  • 先建立一套自己的 設計語彙庫（Design Tokens） — 色票、字級、間距、按鈕狀態、陰影規則
  • 在 AI 階段就要求所有輸出「依照語彙庫」生成
  • 最後再由設計師做 版面修正、色彩整合、互動層級調整
我們也會把 AI 與設計師的角色分得很清楚：
  • AI＝探索或草稿（快速）
  • 設計師＝版面節奏、人因、品牌落實（專業）
這樣才能讓網站看起來「像同個品牌」，而不是像素材大集合。

3）解析度與細節：AI 適合做草稿，不適合做成品

這是我們在專案中最常被問的一句：「這張 AI 圖可以直接用在首頁嗎？」
答案通常是——不建議。
雖然現在 AI 生成圖的解析度比以前強很多，但仍然容易出現：
  • 手指數不對
  • 字體變形
  • 反光邏輯錯誤
  • 細節模糊或過度銳化
  • UI 元件比例不合理（按鈕大小、間距等）
這些小瑕疵在社群貼文裡可能沒差，但放到官網首頁，一看就知道「不太對」。
我們的標準流程是：
  • AI 用來找方向或作為底稿
  • 正式上線的 UI、插圖、Banner 全部人工重繪或重製
  • 如果素材本身可保留，就會做：放大重建、像素修正、品牌配色調整
  • 若不行，就直接重新畫一份乾淨版本
這樣的方式才能確保網站的視覺品質不會因 AI 而降低，反而因 AI 加速早期製作流程而更完整。

AI × 設計師的協作流程

我們不追求「全自動」，而是讓 AI 替設計師節省前期與重複勞務，把時間留給策略與體驗。
  1. 方向探索：用 AI 產出情緒板、草圖與版面雛形，快速建立共識。
  2. 人為定調：設計師依品牌識別與用戶任務，修正構圖、節奏與資訊層級。
  3. 像素級修整：字距、行距、對比、邊界、互動狀態逐一校正，必要時替換為手作素材。
  4. 合規檢核：授權文件、素材來源、可讀性與無障礙、GA4 事件命名與追蹤。
  5. 上線與回測：切版、壓測、A/B 檢視轉換表現，將 AI 階段產物整理進設計系統。
這條路徑把你原文中「AI 初稿＋設計師調整」做成 SOP，落地到我們的日常流程。亦回應修改建議中的「協作流程小標」。

設計師的下一步：工具力＋審美力並進

AI 不會取代設計師，但會淘汰不懂整合的人。實務上需要兩種能力：
  • 工具力：懂模型的特性、參數設定、提示語撰寫與後處理，提升輸出的可控性。
  • 審美與品牌理解：在品牌一致性、互動體驗、可用性中做取捨，定義「看起來像你」的標準。我們把 AI 視為擴充創作肌力的器材；會用的人更能把時間投在關鍵決策與體驗成效上。此段亦對應「未來趨勢與設計師轉型」建議。

我們的品質原則

AI 不直接上線

我們的做法
AI 產出的圖像與介面只拿來做探索、情緒板與底稿；真正上線的素材，一律經過設計師像素級修整與前端工程格式化處理（尺寸、切片、壓縮、RWD 斷點）。
這能保證視覺邏輯、閱讀性與互動狀態都在可控範圍內。
驗收點（DoD）
  • 由設計師完成二次修圖／重製，不可直接上 AI 成圖
  • 內頁／互動狀態（hover/focus/active）齊備
  • 圖素密度、切片與格式（WebP／SVG／@2x）符合規格
  • 與自架模組平台的前端元件匹配、不卡樣式繼承

品牌一致優先

我們的做法
以設計系統落實一致性：Design Tokens（色票、字級、間距、陰影）、元件庫（按鈕、表單、卡片）、版型模板。AI 階段就綁定這套語彙，避免「每張圖都像不同品牌」。
驗收點（DoD）
  • 色票、字體層級、間距使用皆來自 Tokens
  • 元件狀態（Default/Hover/Disabled）一致
  • 英／中混排規則、行長與對比通過設計審核
  • Hero 與關鍵橫幅不得脫離品牌語彙庫

授權可查

我們的做法
對所有素材建立來源與授權台帳（License Ledger）：記錄取得方式、授權條款、可用範圍與到期日；AI 生成素材須標註平台、模型版本與提示語摘要，商用前逐案核對。有爭議者以自製或已授權素材替換。
驗收點（DoD）
  • 每個上線素材都有來源／授權記錄
  • AI 素材留存生成證據（平台／模型／關鍵提示語）
  • 客供素材附授權或使用同意（Logo、照片）
  • 產出「素材清單（manifest）」隨案歸檔

合規到位

我們的做法
把合規當成驗收條件：文字對比與字號可讀、替代文字與表單標籤齊備、關鍵頁面效能經過壓測、HTTPS／SSL 與基本安全設定到位、事件追蹤（GA4）命名一致。這些是網站能被看見、被用得順、又安全的底線。
驗收點（DoD）
  • 主要頁面文字對比與閱讀長度合格
  • 圖片替代文字、表單標籤、焦點狀態補齊
  • 重要模板通過壓縮與載入優化（Lazyload、尺寸規格）
  • SSL、重導、基本安全標頭設定妥當
  • GA4 事件追蹤與轉換埋點文件化

FAQ｜AI 生成網頁設計的常見疑問

Q1：AI 生成圖片可以直接商用嗎？

不建議直接用。需確認訓練來源與平台條款、完成授權留存，再由設計師調整到品牌一致程度後使用。

Q2：AI 會取代網站設計師嗎？

AI 擅長速度與多樣，但品牌調性、體驗設計與合規驗收仍依賴設計師；最佳解是協作而非取代。

Q3：哪些 AI 工具最適合做網站設計？

視任務而定：MidJourney 適合情緒板與概念、DALL·E 用於構圖草圖、Stable Diffusion 做批量與自訓練情境。

Q4：要怎麼讓 AI 圖像的風格保持一致？

建立設計語彙庫、固定參數（含種子值）、由設計師做色彩與排版回調，必要時二次生成或手工重製。

Q5：AI 生成的解析度不夠怎麼辦？

將生成圖作為草稿，最終由設計師以高解析素材替換與重整像素；必要時使用上採樣與重繪。

Q6：導入 AI 會不會讓專案更不穩定？

若把 AI 設為「前期探索與底稿工具」，再加上清楚的驗收關卡與授權檢核，就能兼顧速度與穩定。

Q7：我們公司沒有設計系統，可以直接用 AI 做？

先建立最小設計語彙（色票、字體、間距、按鈕樣式），再讓 AI 依此出草稿，能降低風格飄移。

Q8：AI 能自動做整個網站版型嗎？

可生成概念與區塊範例，但實際上線需配合 IA、可用性、RWD 與效能，仍由設計與前端落地。

Q9：要不要把 AI 產出的圖放到品牌素材庫？

可以，但需完成來源標記與授權歸檔；不合規或風格不穩定的素材不入庫。

Q10：我們適合從哪一步開始導入 AI？

先從「情緒板與概念探索」開始最安全；等到團隊熟悉流程，再擴展到 icon、橫幅與插圖等低風險項目。
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