ddu官网客户案例：某车企使用Z-Image-Turbo经历

背景与挑战：智能座舱UI设计的效率瓶颈

在智能汽车快速发展的今天，某国内头部新能源车企（以下简称“该车企”）正面临一个日益突出的设计难题——智能座舱人机交互界面（HMI）的视觉资产生成效率低下。随着车型迭代周期从18个月压缩至9个月，传统设计流程已无法满足高频、多样化的UI/UX原型需求。

此前，该车企的设计团队依赖设计师手动绘制或基于现有素材拼接生成中控屏界面、主题皮肤、动态壁纸等视觉内容。这一过程不仅耗时（单套主题平均需3-5天），且风格难以统一，导致多车型间品牌识别度弱化。更关键的是，在用户调研阶段需要快速输出多种风格选项进行A/B测试，传统方式严重拖慢了产品验证节奏。

核心痛点总结： - 设计资源紧张，人力成本高 - 风格一致性差，品牌调性难把控 - 原型迭代慢，影响整车开发进度 - 多语言、多文化适配难度大

为突破瓶颈，该车企启动“AI赋能设计”专项，目标是构建一套自动化、可复用、高质量的图像生成系统，用于智能座舱UI元素的批量产出。

技术选型：为何选择Z-Image-Turbo？

项目初期，团队评估了Stable Diffusion WebUI、Midjourney API、DALL·E 3以及阿里通义实验室开源的Z-Image-Turbo等多个方案。最终选定Z-Image-Turbo WebUI作为核心技术底座，原因如下：

| 维度 | Z-Image-Turbo优势 | |------|------------------| |生成速度| 支持1步极速生成，实测1024×1024图像仅需1.8秒（T4 GPU） | |中文支持| 原生支持中文提示词，无需翻译桥接，降低使用门槛 | |本地部署| 可私有化部署，保障数据安全，符合车规级信息安全要求 | |二次开发能力| 开源架构清晰，易于集成定制逻辑 | |质量稳定性| 在UI类图像生成任务中细节还原度优于同类模型 |

尤为关键的是，Z-Image-Turbo由社区开发者“科哥”进行了深度优化和WebUI封装，提供了开箱即用的图形界面与模块化API接口，极大降低了工程落地难度。

实施路径：从模型接入到业务闭环

1. 系统集成与环境搭建

该车企采用容器化方式将Z-Image-Turbo部署于内部GPU服务器集群，具体步骤如下：

# 拉取镜像并启动服务 docker pull registry.cn-wulanchabu.aliyuncs.com/ddu/z-image-turbo:v1.0 docker run -d --gpus all -p 7860:7860 \ -v /data/outputs:/app/outputs \ --name z-image-turbo \ registry.cn-wulanchabu.aliyuncs.com/ddu/z-image-turbo:v1.0

通过Nginx反向代理实现HTTPS访问，并与企业LDAP系统对接，确保权限可控。

2. 定制化Prompt模板引擎开发

为保证输出风格统一，团队基于Z-Image-Turbo的Python API开发了一套Prompt模板引擎，预设品牌规范参数：

from app.core.generator import get_generator class HMIGenerator: def __init__(self): self.generator = get_generator() self.brand_style = { "color_palette": "科技蓝+月光白", "typography": "无衬线字体，圆角矩形UI元素", "lighting": "柔和渐变光效，低饱和阴影" } def generate_dashboard(self, theme="day", language="zh"): prompt = ( f"智能汽车中控屏幕主界面，{theme}模式，" f"显示速度表、导航地图、音乐播放器、车辆状态，" f"{self.brand_style['color_palette']}为主色调，" f"{self.brand_style['typography']}，" f"{self.brand_style['lighting']}，" "高清UI设计稿，矢量质感，无文字内容" ) negative_prompt = "低质量，模糊，多余元素，英文文本" return self.generator.generate( prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, width=1024, height=600, # 符合主流中控屏比例 num_inference_steps=40, cfg_scale=8.0, num_images=1 )

该引擎支持按车型、季节、节日等维度自动替换变量，实现一键生成系列化主题。

3. 与设计工作流整合

将生成结果接入Figma插件和Adobe XD协作平台，设计师可通过插件直接调用API获取候选素材，再进行微调和组件化封装。此举将原始设计周期从5天缩短至4小时。

应用成果：三大核心场景落地

场景一：多语言UI预览图自动生成

针对出口车型，需为不同市场提供本地化UI示意图。过去需人工重绘界面文字，现在通过禁用文字生成+后期叠加文本层的方式，实现高效输出：

**Prompt示例**： "车载导航界面，显示路线指引，城市街景背景，科技感UI，无任何可见文字" **后处理流程**： 1. AI生成无文字图像 2. 使用OpenCV定位UI区域 3. 动态叠加目标语言文本（如德语、阿拉伯语） 4. 输出PDF手册配图

每月节省约120人时的设计工时。

场景二：节日主题皮肤快速上线

春节期间，需在OTA更新中推送新春主题。利用Z-Image-Turbo结合预设Prompt库，3小时内完成整套皮肤生成：

主界面：红金配色，祥云纹样，灯笼元素
音乐界面：国风乐器背景，梅花飘落动画帧
空调界面：暖色调粒子效果，温度数字艺术化

“以前春节主题要提前两个月准备，现在可以做到‘热点响应式’更新。” —— 该车企数字体验部负责人

场景三：用户个性化主题实验

在APP端上线“AI主题生成器”，允许车主输入关键词（如“星空”、“极光”、“赛博朋克”），实时生成专属中控屏壁纸并下载安装包。首月参与用户超8万人次，NPS提升11个百分点。

性能优化与问题应对

尽管Z-Image-Turbo表现优异，但在实际应用中仍遇到若干挑战：

问题1：复杂UI结构失真

早期生成的界面存在按钮错位、图标变形等问题。解决方案： - 引入ControlNet辅助控制布局 - 在Prompt中加入“网格对齐”、“对称分布”等约束词 - 设置CFG值为8.5~9.0以增强提示词遵循度

问题2：品牌色彩偏差

AI偶尔偏离标准色值。对策： - 在负向提示词中添加“非Pantone 2945C蓝色” - 后期使用色彩校正算法批量调整HSV通道 - 建立颜色映射表自动替换

问题3：长周期运行稳定性

连续生成千张图像后出现显存泄漏。修复措施： - 修改app/main.py中的模型缓存策略 - 增加定时重启机制（每2小时轮换Worker） - 监控日志自动告警异常进程

效益分析：从效率到体验的全面升级

| 指标 | 改造前 | 改造后 | 提升幅度 | |------|--------|--------|----------| | 单主题设计周期 | 5天 | 4小时 | 97% ↓ | | 年度可发布主题数 | 6套 | 48+套 | 700% ↑ | | 设计人力投入 | 3人全职 | 1人兼职维护 | 66% ↓ | | 用户主题满意度 | 72% | 89% | +17pp | | OTA更新响应速度 | ≥7天 | ≤1天 | 85% ↑ |

更重要的是，AI生成的内容成为用户社交分享的重要素材，带动品牌传播声量增长3.2倍。