7年设计审美打底
家纺产品全链路：图案→工艺→打样→订货会量产。懂生产、懂成本、懂客户审美，不是只会调参的AI执行。
湖北美术学院 · 纤维艺术
PORTFOLIO
袁滢
AIGC 视觉研发 · 模型训练与商用落地
7 年家纺设计功底 × 3 年 AIGC 全链路实战
- 7年
- 设计硬功底
- 3年
- AIGC 全链路
- 5+
- 商用 LoRA
- 10+
- 标准工作流
- 32.5万
- 单项目年价值
01 / ABOUT
能想，能做，能落地
区别于只出图的执行，我把需求拆开，做成模型、工作流，再交到业务里。
我把 AIGC 当作一套内容生产系统来做，而不是单点出图。7 年家纺设计让我熟悉从图案、工艺、打样到订货会量产的完整路径；近 3 年把这套判断接进 ComfyUI、LoRA 训练和本地模型。模糊的审美要求，我会拆成可执行的训练集、工作流和验收标准，再交给团队复用。
模型训练+管线落地
自己训 LoRA，自己搭 ComfyUI 商用管线，把「模糊的审美要求」拆成可执行的训练集、工作流和验收标准。
团队可复制可复用
参数模板 + 新人带教，让工具在团队里重复跑起来，而不是靠个人单点出图。
02 / EXPERIENCE
2019 — 现在
家纺设计走到 AIGC 研发，中间没有换赛道，是同一条落地链路。
2025.09 — 至今
浙江画之都文化创意有限公司
研发部 · AI视觉研发
负责 AIGC 生产管线与商用模型落地。主导 ComfyUI 工作流搭建与运维，独立训练浮雕、马赛克、线条、绘画等 LoRA，打通风格迁移、高清修复到 8K 输出。同时做技术沉淀、研发端培训、零基础带教和点对点解决问题。
管线产能 +350%年创造价值 32.5万新人上手 -93%团队培训全覆盖
2024.09 — 2025.07
上海亿韦电子商务有限公司
设计部 · 产品设计师
主导套件、被芯、枕类、床垫的花型开发，熟悉印花、绣花、胶印、烫印。服务无印良品、恒源祥、九州鹿等品牌，跟进打样对色，并用 AIGC 优化产品效果图和电商详情页。
服务 3+ 头部品牌AIGC 降本提效 首次落地打样通过率 +40%
2023.10 — 2024.07
罗莱生活科技股份有限公司上海分公司
研发部 · 花型设计主管
负责电商品牌花型创新，落地「提案—画稿—打样—评审—复盘」流程。5 款自研设计上线销售，并开始研究 AIGC 在家纺研发里的落地路径。
5 款自研花型上线建立 5 步标准流程启动 AIGC 转型探索
2021.08 — 2023.07
上海水星家用纺织品股份有限公司
研发部 · 花型设计主管
承接季度开发，主导设计到印染落地。4 次订货会宣讲，9 款花型线下量产，磨毛肌理系列热销返单。自学 Wilcom，独立开发绣花图案。
9 款花型量产4 次订货会宣讲磨毛系列热销返单
2020.10 — 2021.08
浙江米居梦家纺股份有限公司
设计部 · 图案设计师
负责外贸家纺纹样，按织物工艺标准出稿。使用 JCAD、纹织 CAD，完成内外销花型的快速适配。
外贸花型快速适配JCAD / 纹织 CAD 熟练工艺零出错
2019.07 — 2020.08
江苏金太阳纺织科技有限公司
设计部 · 印花设计师
开发家纺印花图案，落地家居服、床品套件等 8 套商用花型，并把市场趋势转成可生产的设计。
8 套花型商用落地家居服 / 床品全覆盖
03 / SKILLS
能力
审美判断、生产管线和本地系统放在一起用。
模型训练与优化
- LoRA / Dreambooth 微调5+ 商用款
- 训练数据集构建与清洗自研标准
- 风格模型 / 浮雕 / 马赛克已量产
- 8K 放大与细节修复生产通过
AIGC 工作流与管线
- ComfyUI 商用工作流10+ 套沉淀
- Stable Diffusion / Flux深度定制
- Midjourney 提示词工程品牌级
- CosyVoice 个性化语音漫剧配音
设计能力与审美（差异化）
- 家纺花型 / 印花工艺7年经验
- Photoshop 精修与合成电商级
- AI 漫剧 / 分镜叙事多Agent系统
工具栈与工程化
- Ollama 本地大模型部署全离线
- 多 Agent 协作框架AgentScope/CrewAI
- Python 自动化脚本训练/批处理
04 / WORK
作品
商业模型在前，个人实验在后。标了锁的条目需要密码。
01
浮雕LoRA模型与全链路落地
解决传统手工模具周期长、成本高的痛点，独立训练浮雕专用 LoRA。打通「平面图 → 浮雕效果图 → 灰度图 → ZBrush 建模 → 精雕机 / 吸塑机打样」全链路，替代手工模具，支撑商业量产。
LoRAZBrushAIGC落地装饰画
项目端到端全链路概览
01独立完成浮雕风格 LoRA 数据集搭建与模型训练
02搭建 ComfyUI 端到端自动化工作流，平面图直接输出浮雕效果图 + 灰度高度图
03对接 ZBrush、CNC 精雕机，完成实体样品打样落地
04替代两套传统方案：千元高精实物扫描建模、MJ 放大 + 石膏手工雕刻
05解决三大痛点：图像放大丢失细节、复杂花卉人像难以落地、批次效果不一致
06搭建标准化参数配方库，稳定控制生成质量
【研发预估】效率 & 产能对比
| 指标 | 优化前 | 优化后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 单款打样周期 | 3 天 / 幅 | 0.67 天 / 幅 | 周期缩短 78% |
| 月产能（22工作日） | ≈ 7.3 幅 / 月 | 33 幅 / 月 | 产能 +350%（4.5倍） |
| 人力门槛（月薪） | 1.5 万元（资深建模师） | 8 千元（普通设计师） | 薪资 -47% |
| 单幅人力成本 | ≈ 2,055 元 | ≈ 242 元 | 单幅成本 -88% |
| 新人上手周期 | 2 周培训 | 2 天培训 | 上手 -93% |
【研发预估】质量 & 一致性对比
| 指标 | 优化前 | 优化后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 大货-样品效果匹配度 | ≈ 75% | ≈ 98% | 匹配度 +23% |
| 效果不一致类客诉率 | ≈ 10% | ≤ 1% | 客诉 -90%+ |
| 返工 / 重做率 | ≈ 12% | ≤ 2% | 返工 -83% |
| 浮雕细节保留率 | 60% | 95% | 细节 +35% |
| 风格还原达标率 | 58% | 92% | 风格 +34% |
【研发预估】年度价值测算
| 指标 | 优化前 | 优化后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 人力成本年度节省 | — | 8.4 万元 / 年 | 月薪省7k×12月 |
| 产能增收（按每幅利润500元） | — | 15.6 万元 / 年 | 多产26幅/月×12×500 |
| 返工+客诉隐性成本节省 | — | ≈ 8.5 万元 / 年 | 材料+人工+赔偿 |
| 🏆 年度合计可量化价值 | — | ≈ 32.5 万元 / 年 | 三项相加 |
01
浮雕一致性难题：SDXL 训练 → Flux 切换
问题
最初用 SDXL 训练 LoRA，试图实现浮雕效果，结果浮雕出不来。
根因
排查发现：SDXL 本身对高细节浮雕深度的表达能力有限，LoRA 拟合凹凸结构时发生特征冲突，加上结构约束，导致浮雕层形态不稳定。
方案
最终采用「模型切换 + 双节点控形」方案：放弃 SDXL 单模型思路，切换到编辑模型；浮雕深度结构由「参考图节点 + 控形节点」双重约束，不再靠 LoRA 同时扛两份任务。
成果
✅ 浮雕一致性完美解决
02
大货 vs 试做样效果偏差
问题
试做样客户确认OK，但大货批量生产后出现效果偏差，导致客户投诉、订单返工。
根因
人工制作经验化，不同批次由不同人员操作导致偏差。
方案
设计「生产配方单」机制：AI提示词、LoRA权重、灰度图明暗阈值、ZBrush基础导入参数（尺寸/分辨率/位移强度）、CNC刀路参数，每款对应唯一配方编号，全部录入系统存档，跨段参数全链路可复现。
成果
大货-样品匹配度 75% → 98%，效果不一致类客诉率 -90%+
项目沉淀与交付物
- 01沉淀「人物类 / 花卉类 / 建筑类」3套可复用参数模板，一键出图
- 02制定《生产配方单》规范1份，支持版本追溯与批量复用
🎞️ 4组核心案例 · 原图和生成图效果对比→原图→AI生成浮雕效果 三步对比
从左至右（每组三联图）：原图和生成图效果对比 → 原图 → 对应浮雕效果图（输出后直接对接灰度图与CNC生产）。覆盖具象类四大高价值风格：兰花花卉类、花瓶静物花束类、花束人像类、金色蝴蝶人物类。
02
AI马赛克风格自动化生产与印刷堆叠项目
基于自研 ComfyUI 马赛克工作流，将任意输入图像一键转化为块面边界清晰的马赛克风格画面，替代传统高成本手工逐块拼贴。通过工作流优化（含放大…
ComfyUILoRA马赛克风格迁移印刷堆叠工艺适配AI生产管线8K放大
03
线条提取LoRA模型 · 团队级生产工具
为解决装饰画纺织印染中平面图案视觉扁平不显贵，以及人工绘制线条产能极低（日均不足1-2幅）的双重痛点，独立训练线条提取LoRA模型，打造可供团队…
LoRA线条提取团队复用装饰画纺织印染
04
ComfyUI 商用AI工作流资产中台
独立搭建并维护超 1200+ 商用级 ComfyUI 工作流资产库，覆盖高清放大、线条提取、平面转浮雕、马赛克、油画迁移、材质重绘、调色去背景、…
ComfyUI管线封装LoRA嵌入8K超分团队复用
05
多Agent分镜协作与AI漫剧落地台
上层为面向编剧/制片的「AI漫剧制作台」：输入中文梗概，自定义画幅、镜头数量和单镜头时长，配置角色页（外观、服装、台词风格、情绪标签保证一致性）…
漫剧分镜角色设定AI漫剧分镜表角色一致性画面生成OllamaMulti-Agent本地部署
06
业余开源程序项目本地部署研究
围绕开源大模型（Ollama）、本地知识库 RAG 问答、桌面陪伴小宠物三类场景做的纯业余本地部署研究，全部 100% 跑在自己机器上，零上云零…
Ollama本地部署RAG知识库桌面小宠物