UX Design · AI-Native Workflow · 2026

MindSpace
冥想与专注力 App

Stable Diffusion 驱动的 UX 设计流程——AI 加速视觉探索,设计师负责判断与整合

独立 UX 项目概念至高保真
核心工具Stable Diffusion · Figma
设计周期6 周
Figma 原型含交互状态 · 桌面 + 移动端
AI 素材80+ 张 · 6 组概念方向
MindSpace 冥想App 主界面
🫁 体验呼吸练习 🎨 完整原型 + Figma

01 · Project Overview

项目背景 · 为什么做冥想 App

冥想 App 市场已有 Calm、Headspace 等成熟产品,但设计语言趋于同质化。 MindSpace 的核心命题:能否用 AI 生图探索出差异化的视觉方向,并完整落地为可用的设计系统?

🎯 目标

面向 20-35 岁城市用户,视觉语言区别于现有竞品,同时保持可用性和设计一致性。

🤖 AI 角色

Stable Diffusion 负责视觉方向探索、插图生成、背景资产。设计师负责信息架构与交互逻辑。

📐 范围

4 个核心界面:Onboarding → Home → Session → Profile。覆盖新用户引导到日常使用的完整闭环。

02 · AI-Powered Concept Exploration

AI 驱动的视觉方向探索

传统设计流程探索 6 种视觉方向需要 2-3 周。使用 Stable Diffusion,6 组概念在 2 天内完成——从 Prompt 撰写到生成、筛选、对比。

AI 生成的 6 种视觉方向

Stable Diffusion 生成的 6 种视觉风格探索:水彩植物 · 星云渐变 · 几何暖色 · 禅意水墨 · 有机流体 · 山峦剪影

AI 不会替你做决定——但它让"对比 6 种方案"的成本从三周降到两天。设计师的价值不在执行速度,而在判断力:你知道哪个方向值得深入。

03 · Stable Diffusion Workflow

Prompt → 生成 → 筛选 → 落地

展示 Stable Diffusion 如何嵌入 UX 设计流程。不是"AI 一键生成设计稿",而是设计师用 Prompt 工程控制方向,AI 加速资产生产,最终由设计师整合为可用界面。

1

Prompt 工程

撰写精准的图文描述,控制风格、色彩、构图。使用 negative prompt 排除干扰元素,调整 CFG scale 和 steps。

SD · Prompt Engineering
2

批量生成与筛选

每个方向生成 8-12 张变体,按视觉质量、品牌匹配度、扩展性三个维度评分,选出候选方向。

SD · img2img · 批量
3

精修与设计整合

AI 生成的资产导入 Figma,进行色彩校正、构图调整、与 UI 组件的融合。AI 提供原材料,设计师完成烹饪。

Figma · 设计系统
Stable Diffusion 工作流程

三阶段工作流:Prompt Engineering → 多方案生成 → 入选方案精修与 UI 整合

04 · Design System

从 AI 资产到设计系统

AI 生成的视觉效果需要被"驯化"为可复用的设计 Token——色彩、圆角、阴影、间距、字体层级,每项决策都经过与 AI 素材的反复对照。

🎨 色彩系统

从"星云渐变"方向提炼主色调:深夜紫 #1a1a3e → 薰衣草 #7c5ce7 → 暖桃 #f0c8b0。建立完整 light/dark 双模式色板,Figma Color Styles 统一管理。

📝 字体层级

标题:SF Pro Display · 正文:Inter。5 级字号系统(32/24/18/15/13),行高 1.2-1.6。Figma Text Styles 保证 4 屏字体一致性。

🧩 组件库

18 个核心 Figma 组件:呼吸计时器、类别卡片、音频播放器、进度环、成就徽章。每个组件 4 个交互状态(default/hover/pressed/disabled),Auto Layout 自适应。

🖼 AI 资产规范

统一 AI 素材输出规格:2000×1500px、sRGB 色彩配置。确保不同批次素材无缝拼接,Figma 图稿中统一管理。

📱 移动端适配

4 屏均以 iPhone 15 Pro(393×852)为基准设计,同步提供桌面宽屏版本(1440×900)。组件间距与字号使用 Figma Variables 实现双断点切换,保证设计系统跨设备一致。

🔄 Figma 设计迭代流程

低保真线框图 → AI 生成视觉素材 → Figma 高保真整合 → 交互原型连线(Smart Animate + 条件交互)→ 可点击原型测试。AI 加速视觉探索,信息架构与交互逻辑全程 Figma 内手工打磨。

05 · Final Design

最终方案 · 4 屏展示

从 AI 生成的数百张素材中精选整合,落地为 4 个核心界面的高保真原型。

MindSpace OnboardingOnboarding
MindSpace HomeHome
MindSpace SessionSession
MindSpace ProfileProfile

AI 生成的高保真 UI 界面 · 从左至右:Onboarding · Home · Session · Profile

Onboarding

AI 生成的星云渐变作为全屏背景,传达"进入内心空间"的仪式感。3 屏滑动引导。

Home

核心交互——呼吸计时器。大尺寸圆环降低操作精度要求,AI 生成的微缩插图作为分类卡片锚点。

Session

音频播放界面,AI 生成的意境插图作为播放器背景。波形可视化增加实时感。

Profile

数据仪表盘+成就系统。连续天数、总时长、完成课程数。AI 生成的抽象徽章作为成就图标。

06 · Reflection

关于 AI 与 UX 设计

这个项目最核心的收获不是学会了 Stable Diffusion 的操作——而是理解了 AI 在 UX 流程中的正确位置:它不是替代设计师的"自动设计机",而是将"探索-筛选-决策"循环加速 10 倍的工具。设计师的判断力比以往任何时候都更重要。

6
视觉方向探索
80+
AI 生成素材
4
高保真界面

SD 在 UX 中的最佳使用点

· 视觉方向探索——比 moodboard 更快更具体
· 插图与背景资产——品质接近定制插画
· 变体生成——一个方案出 12 个变体
· 图标概念发散——快速探索不同风格

SD 不能替代的

· 信息架构——AI 不理解用户心智模型
· 交互逻辑——状态转换、边界条件需要人
· 可用性判断——AI 不知道什么是"好用的"
· 设计系统一致性——需要设计师建立 Token

📊 成果与影响

6
AI 概念组
2 天完成探索
40+
Prompt 迭代
精选 12 组
80+
AI 生成素材
累计 320MB
4
高保真屏
Figma 精修

传统 UX 流程中"视觉方向探索"通常需要 1-2 周 moodboard 收集;SD 工作流将这一阶段压缩至 2 天 6 组 80+ 张概念图。设计师精力从"找参考"转移到"做判断",效率提升约 5×。同时明确界定了 AI 在 UX 流程中的最佳使用点与边界。

Process Evidence

过程证据

40+ Prompt 迭代不是炫技——每一轮迭代都在解决一个具体问题。这里记录最有代表性的几轮。

✏️ Prompt 迭代轨迹(精选 5 轮)

40+ 轮迭代的核心不是「调 prompt」,而是建立一套可复现的视觉方向探索框架——从模糊概念到明确风格,每轮迭代都有明确的评估标准和下一步方向。

Round 1-3 · 混乱探索

方向:"meditation app UI" → 结果随机:扁平、拟物、暗黑、明亮混杂。关键发现:不做 moodboard 直接生图 = 浪费时间

教训:先定义后生成

Round 8-12 · 方向收敛

锁定"暗色+微渐变+柔和发光"方向。6 组 prompt 对比测试,筛选出最佳风格基底。

策略:用对比矩阵评估

Round 18-22 · 细节攻坚

解决 AI 生成 UI 的"假细节"问题——按钮文字乱码、图标变形。加入"minimalist, clean typography"约束。

关键:约束而非放任

❌ 失败的探索方向

失败方向 「全景自然」—— 真实自然摄影 × UI 叠加

用真实自然风景照片作为冥想 App 背景,UI 元素半透明叠加。概念听起来很美,但 SD 生成的「自然照片」有 AI 特有的不自然感——树叶密度不均匀、光线逻辑混乱——反而打破了冥想需要的"真实宁静感"。毙掉原因:AI 生成的自然场景不够「自然」,适得其反

💬 用户反馈

"我之前试过好几个冥想 App,界面要么太花哨和冥想本身冲突,要么太冷淡让人不想打开。你这个暗色+发光的设计让我觉得'这是一个可以安静待着的地方'——还没用功能,光看界面就放松了一点。"

— 室友用户测试 · 2026 年

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