如何構(gòu)建模塊化工作流,讓用戶上癮?

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我們都希望自己的產(chǎn)品能吸引用戶一直使用下去,達(dá)到類似“上癮”的效果。本文作者就分享了一種模塊化工作流的方法,分享給大家。

艾瑞咨詢《2022 年中國影像數(shù)字化行業(yè)研究報(bào)告》顯示,2022年中國影像數(shù)字化市場空間為125億元,其中醫(yī)美美妝和內(nèi)容設(shè)計(jì)在數(shù)字化市場空間的占比約為50億元。 C 端應(yīng)用繁榮,B 端應(yīng)用尚處于探索期,預(yù)計(jì) 2025 年市場規(guī)模達(dá) 160 億元。

在商業(yè)攝影場景下,數(shù)字化產(chǎn)品比如像素蛋糕能夠幫B端用戶進(jìn)行智能處理,提升出圖效率和質(zhì)量。影像產(chǎn)品的價(jià)值圍繞這三個方面:效率提高、創(chuàng)意迸發(fā)、數(shù)據(jù)賦能。

一、影像圖片編輯產(chǎn)品有哪些優(yōu)化方向?

影像處理類應(yīng)用「導(dǎo)入到編輯流程」流程遇到的問題

  • 選片過程可能會因?yàn)閿z影師或客戶的主觀偏好而變得復(fù)雜和耗時(shí)。
  • 修圖工作繁瑣(比如坐在凳子上的腿識別不精準(zhǔn),需要手動進(jìn)行拉伸背景和腿。或者是背景有車有人的照片進(jìn)行區(qū)穿幫?;蛘呦胍サ舨糠秩宋铮?,特別是對于大量照片的處理。
  • 多任務(wù)并行時(shí)工作流程重復(fù)

二、什么人?在什么場景?做什么事?

1. 用戶操作流程

用戶的后期流程往往是先快速篩選照片,再通過電腦修圖工具進(jìn)行基礎(chǔ)調(diào)色和修圖處理。不同場景下(如旅拍、婚禮、會議等),用戶對快速交付的需求較大,因此他們常常希望在像素蛋糕批量編輯縮短修圖時(shí)間,并提升工作效率。

以下是用戶旅程地圖,切入點(diǎn)是圖片導(dǎo)入到編輯這個流程。

2. 相近領(lǐng)域同類型的產(chǎn)品「文件管理頁」痛點(diǎn)

  • Capture One:功能過多的問題,往往讓攝影師在篩圖時(shí)面臨一定的學(xué)習(xí)成本。
  • Lightroom:瀏覽體驗(yàn)順暢,但在瀏覽大量圖片時(shí)效率低,用戶體驗(yàn)不佳。
  • Aftershoot:效率提高同時(shí)容易誤刪攝影師“設(shè)計(jì)”的圖片,篩選標(biāo)準(zhǔn)過于機(jī)械化,缺乏對審美和設(shè)計(jì)意圖的理解。

三、為什么會存在差異?

核心定位不同

像素蛋糕:

  • 定位:用戶群體傾向于那些對圖像處理需求量大且需要快速出圖的攝影師,如活動、婚禮、旅拍等。這類用戶主要需求是效率和便捷性,希望快速處理大量圖片,且不需要花費(fèi)太多時(shí)間學(xué)習(xí)或調(diào)整復(fù)雜的設(shè)置。
  • 影響:自定義程度有限,處理復(fù)雜場景的能力不足。

Capture One:

  • 定位:專為專業(yè)攝影師設(shè)計(jì),強(qiáng)調(diào)高精度的色彩控制、文件管理和后期處理功能。
  • 影響:具有豐富的功能和深度控制選項(xiàng),但同時(shí)也增加了界面的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)曲線。它服務(wù)的是那些需要更復(fù)雜編輯流程的攝影師,他們愿意為更精細(xì)的圖像控制功能付出時(shí)間和精力。

Lightroom:

  • 定位:面向更廣泛的用戶群體,包括業(yè)余攝影師和專業(yè)攝影師,主打輕量化的編輯工具。
  • 影響:用戶體驗(yàn)更為順暢,它更關(guān)注效率和易用性,而不是復(fù)雜的后期處理功能。

 

Aftershoot:

  • 定位:專注于AI自動篩圖,以解決攝影師需要手動篩選大量圖像的痛點(diǎn),尤其是在拍攝婚禮、活動等場景。
  • 影響:最大化AI的自動化篩選能力,減少了用戶的手動控制,導(dǎo)致其可能在理解圖片設(shè)計(jì)意圖方面不夠靈活,容易產(chǎn)生誤刪問題。

四、服務(wù)于產(chǎn)品定位目標(biāo)下,如何優(yōu)化?

1. 行業(yè)趨勢

隨著 AI 技術(shù)的迅速發(fā)展,影像處理工具正在進(jìn)入一個全新的時(shí)代。

Adobe 作為該領(lǐng)域的領(lǐng)先者,已經(jīng)通過集成生成式 AI 大幅提升了 Photoshop、Lightroom 等產(chǎn)品的使用效率和市場覆蓋。根據(jù) Adobe 2024 財(cái)年第二季度財(cái)報(bào),數(shù)字媒體業(yè)務(wù)收入達(dá)到了 39.08 億美元,同比增長 11.3%。

AI 功能,如 Firefly 的引入,顯著降低了軟件使用門檻,根據(jù)Everypixel Journal統(tǒng)計(jì),上線六周內(nèi)生成超過 1 億圖片,充分證明了 AI 技術(shù)對創(chuàng)意工具市場的深遠(yuǎn)影響。

2. 差異點(diǎn)

填補(bǔ)了中端市場的空白:

  • 相比LR和C1等專業(yè)工具,像素蛋糕在功能覆蓋范圍上較為有限。但是像素蛋糕定位于智能化、低門檻、高效率的批量處理工具,它的出現(xiàn)填補(bǔ)了當(dāng)前市場上中端用戶的需求空白,是特別突出的創(chuàng)新點(diǎn)作為區(qū)分。
  • Ps、LR/C1已被廣泛認(rèn)可為專業(yè)攝影和設(shè)計(jì)領(lǐng)域的標(biāo)桿,Ps功能融入蛋糕這一策略是否足夠帶來規(guī)模的用戶習(xí)慣遷移還是一個問號。用戶價(jià)值=新體驗(yàn)-舊體驗(yàn)-切換成本

3. 優(yōu)化方向

效率提高+數(shù)據(jù)賦能,避免無謂的反復(fù)操作

通過AI技術(shù),幫助用戶自動篩選出最符合需求的照片,提升工作流的效率。例如,在用戶上傳大量照片后,系統(tǒng)可以自動根據(jù)常見美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行初篩,推薦最優(yōu)照片。或類似Aftershoot的個性化學(xué)習(xí)功能,逐漸了解用戶的修圖風(fēng)格,從而提供更精準(zhǔn)的AI修圖建議。

4. 解決方案

引入LoRA可以根據(jù)攝影師的美學(xué)偏好篩選出符合“設(shè)計(jì)意圖”的圖片,減少誤刪風(fēng)險(xiǎn)。

LoRA概念: 是一種微調(diào)技術(shù),能夠在不大幅修改原始模型的情況下通過少量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),訓(xùn)練效率高。這對攝影師審美的定制化要求非常適用。

5. 需求概述

商業(yè)價(jià)值畫布:

6. 發(fā)散性思維

提出疑問:是否可以做可拖拽模塊的圖像編輯工作流?

技術(shù)架構(gòu):

  • 模塊化設(shè)計(jì):每個圖像編輯功能(調(diào)色、瘦臉和祛痘等)可以被抽象成一個獨(dú)立的“模塊”。這些模塊可以作為可拖拽的節(jié)點(diǎn),用戶可以通過拖拽連接這些節(jié)點(diǎn),構(gòu)建出自己的工作流。
  • 節(jié)點(diǎn)間的輸入輸出邏輯:每個模塊的輸出(如調(diào)色后的圖像數(shù)據(jù))可以作為下一個模塊的輸入。實(shí)現(xiàn)這些模塊之間的串聯(lián),需要處理圖像數(shù)據(jù)流的傳遞。類似于AI模型中的“管道”設(shè)計(jì),圖像編輯模塊也可以通過數(shù)據(jù)流的方式互相傳遞處理結(jié)果。
  • 并行處理與回溯:通過設(shè)計(jì)支持并行的工作流,用戶可以在不影響其他模塊的情況下調(diào)整某一模塊的參數(shù)。例如,用戶可以同時(shí)對不同模塊(如調(diào)色和人像精修)進(jìn)行獨(dú)立的調(diào)整,而不必回到原始步驟重新處理。
  • 可視化界面設(shè)計(jì):類似ComfyUI的界面,圖像處理工作流中的每個節(jié)點(diǎn)都可以通過可視化界面展示。通過拖拽節(jié)點(diǎn),用戶能直觀地看到圖像處理的流程和結(jié)果。
  • 模塊化擴(kuò)展:可以為不同類型的圖像處理(調(diào)色、人像編輯、細(xì)節(jié)編輯)設(shè)計(jì)特定的模塊,這些模塊可以根據(jù)用戶需求動態(tài)擴(kuò)展。用戶可以下載或安裝新的模塊,豐富他們的工作流。

實(shí)現(xiàn)難點(diǎn):

  • 實(shí)時(shí)處理和反饋:用戶拖拽模塊后,系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)提供編輯結(jié)果,特別是對高分辨率圖像進(jìn)行處理時(shí),如何保證實(shí)時(shí)性和流暢性是一個技術(shù)挑戰(zhàn)。
  • 復(fù)雜邏輯處理:在不同模塊的串聯(lián)中,需要考慮某些模塊只能在特定條件下生效。例如,祛痘和微笑調(diào)整不能直接作用于背景層,需要確保邏輯順序和作用對象的正確性。

本文由 @Timjune 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。

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