寻诗作画 – Xiang Peng

寻诗作画

2017年｜类型：小程序｜标签：设计主导｜角色：设计冲刺导师

背景

2017年是 AI 大行其道的一年，公司内部 AI 团队并驾齐驱。AI Lab 则是其中之一，急需将现有技术能力包装成MVP，进行对外宣传。这是第一次运用 Design Sprint ，在三天内，从拉起团队碰撞创意到交付设计稿。

第一日｜介绍、发散

理解

需求发起方是负责品牌传播的公关。为访客了解AI技术提供可理解、好玩、易用的 MVP。

当听到要基于 AI 做一些MVP，我们都兴奋到跳起来！这是一个之前没有接触过的领域，可以用一些新技术做一些有趣的事情。顺利地，我们很快就举行了第一次碰头会，我们邀请到了来自计算机视觉，自然语言处理的工程师，大家开始介绍自己在各自领域做的事情。在这场开放介绍中，我们知道了计算机视觉领域的相关技术，包括人脸识别、滤镜风格转化、人像分割、图片描述生成、骨骼识别，以及自然语言处理现有的一些应用场景，比如中英互译、闲聊机器人、斗图等等。

也向工程师介绍了用户体验的基本概念，我们部门有哪些岗位，每个岗位的职责是什么。在介绍完之后，设计侧逐步将讨论引导至创意的发散阶段，脑海中出现了 HMW 这个工具，我们尝试去打开团队成员的思路，将已有的创意改良或者结合。在示意了如何用HMW表达创意之后，大家开始热烈的讨论起来，比如：

我们可以利用滤镜风格转化和图片描述生成技术为中国画配诗词。
我们可以利用骨骼识别技术实时捕捉用户经过的动作。
我们可以利用图像分类技术与实时翻译做实景翻译等。

经过一下午的HMW，大家收获了很多创意，但又显得疲惫不堪。于是，我们约着第二天的会议继续讨论。

HMW

第二日｜定义目标、评估创意、草图群策

定义

基于我们的业务目标是为访客提供提供可理解、好玩、易用的 MVP。我们从技术可行性和设计可用性上对HMW卡片进行打分，并将其放入二维坐标轴来评估，依靠群策，决定了第一款 MVP——「寻画作诗」，并申明了设计挑战：

基于滤镜技术与图片描述生成技术，为AI Lab的访客设计一款将访客上传的图片转换为水墨画（沙画）风格并匹配相关诗词的微信小程序，这款微信小程序是操作简单的、快速响应的、匹配精准的。并计划于一周后上线。交付物：交互原型。

草图

在申明了一致的目标之后，我们给所有小伙伴准备了纸笔，预备大家各自画出自己的理解。在经过一阵推拿之后，变成了设计师现场创作，团队成员对整体的流程有了一致的幻想。我们两位设计师按照大家的理解，一共产出了四套草图。主要区别在于：有无拓展屏、打印机等外接设备。

草图

决策

在四套草图的基础上，大家一起对四个不同的方案进行点评与决策，最后留下一个方案，交由设计师带回去细化。

原型

不到半天，核心流程涉及的界面就已经完成了。

原型

第三日｜原型验证

验证

我们将方案打印出来，再次邀请了干系人的决策者，同时让项目组一起来走查流程。收集到了一些调整意见。调整后便进入开发。

利益相关人评估

输出成果

寻诗作画微信小程序，陆续在 CVPR、TGPC等大会上亮相，并作了相应的产品功能迭代。

更多经验

这不是一次有预谋的 Design Sprint，而是在过程中发现了快速验证 MVP 的目的与 Design Sprint 不谋而合。而这一点，对应到 Design Sprint 的第一个阶段，我们察觉到了可以这么做，并引导了后面的创作过程。设计师当中除了我，还有一位应届生和一位实习生，在整个创作过程中，自己主动承担了 Master 的角色。是我的职业生涯中第一次组织并推进的项目。虽然项目很小，对自己却非常有意义。我们在尝试用新方法去做新领域的探索，整个过程中的开放讨论，共同决策与承担，都是工作中非常快乐的事情。

还有一件事，特别有启发。非设计师的小伙伴对于自己动手画原型、拼界面始终有些害羞。这是一开始没有料到的。这个话题可能会非常泛，在面对专业壁垒的时候，如何让对方轻松接受、活跃参与呢？嗯，这是一个值得深思的问题。