这篇文章分享了使用GPT Image 2图像生成模型制作App与Web界面概念稿的完整实践流程。作者以虚构的任务管理应用Today为例，采用每次一条完整提示词的方式，分别生成了移动端界面、SaaS仪表盘和产品落地页三类静态设计稿。文章指出，AI生成界面最容易出错的并非按钮美观，而是状态一致性：例如列表中三个任务均未完成，进度卡却显示已完成一项；日期标题写星期二，日期条却选中另一天。为此作者提出“先写状态，再谈布局”的方法论，在提示词中明确约束所有数据状态，三个空圆形复选框、“0 of 3 complete”、0%进度、无完成色段的浅色进度环，并用否定指令禁止模型自行添加完成任务或多余导航。移动端主例采用9:16画幅、奶油底色配深青点缀，包含日期标题、进度环、日期条、三张任务卡、Add task按钮和四项底部导航。桌面仪表盘改为16:9，导航改为侧栏、任务列表改为表格，并明确指定图表全部为零值示例数据，防止模型虚构看似真实的统计。落地页则让价值说明先于操作入口，含主标语、CTA按钮、产品预览和三张权益卡片。验收环节要求逐字检查文案、清点元素数量、核对日期与完成状态，再审视对齐与视觉细节；个别文字出错时可通过图生图模式做单项修订。作者强调交付物仅是静态概念图，不是代码或可编辑组件，正式设计仍需在专业工具中重建图层、字体并测试响应式与无障碍表现。
事件分析
这篇实践记录揭示了AI图像生成在UI设计领域的应用现状与真实短板。当前主流图像模型已能产出视觉接近成品的界面图，但语义一致性仍是薄弱环节，数值、勾选状态、日期对应关系等离散逻辑细节容易失控，根源在于扩散类模型对符号逻辑的建模能力天然有限。文中“先写状态、再列元素、最后谈布局”的提示词结构，实质是将软件工程的规格说明思维移植到图像生成，显示提示词工程正从文案生成向精确视觉控制深化。对设计行业而言，静态概念图降低了前期视觉讨论的门槛，但无法替代可编辑组件与工程实现，文中反复强调需在专业工具中重建元素也印证了这一边界。后续值得关注的方向包括：图像模型与Figma等设计工具的深度集成、原生支持结构化UI输出的模型能力，以及多模态模型直接生成可交互界面的演进路径。
核心观点：AI生成界面稿的真门槛不是画得好看，而是状态语义一致性，提示词工程正从文案技巧进化为设计新基本功。
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