04 GAN XINRAN / COURSE PROJECT ← 返回作品集
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INTERACTION INTERFACE DESIGN · TEAM OF 2

从观看苏绣到理解与创作

“绣韵”是一项交互界面设计课程作业。我们以苏州代表性文化之一的苏绣为切入点,将分散的纹样知识、学习内容与新中式服饰应用,组织成一条从认识到创作的数字体验。

课程题目交互界面设计
项目形式两人小组课程作业
参与方式平均分工 · 全流程共同参与
核心产出研究、架构、流程与高保真界面
绣韵 APP 核心界面展示
XIÙ YÙN · SU EMBROIDERY DIGITAL EXPERIENCE
职责与材料说明

两人小组平均分工,共同参与选题、研究、架构、原型与界面设计。课程问卷的原始记录现无法核验,因此只展示定性判断,不引用具体比例或宣称验证效果。

01 / CONTEXT

文化内容很多,
用户却缺少一条进入路径

苏绣的纹样、针法、历史与服饰应用分散在博物馆、文章、视频和商品页面中。对年轻用户而言,困难不只是“找不到资料”,而是很难从认识纹样自然走向使用纹样。

01

信息分散

纹样来源、寓意与工艺知识分布在不同载体,检索和理解成本高。

02

学习被动

传统文化内容常停留在图文浏览,缺少识别、收藏和持续探索的反馈。

03

应用断层

用户喜欢纹样,却难以预判它放在现代服饰上的位置、尺寸与效果。

设计命题

如何把文化知识与轻量创作连接起来,让用户从“看见苏绣”逐步走到“使用苏绣”?

02 / RESEARCH & INSIGHT

不把问卷当结论,
把它转成可验证的设计方向

绣韵用户旅程图与视觉规范
课程调研后整理的用户旅程与视觉规范

课程阶段的问卷与资料收集指向一个共同需求:用户既想系统了解纹样,也希望看到传统纹样与当代服饰的结合方式。由于样本原始记录已无法复核,本案例不使用人数或百分比证明方案有效。

  1. 先建立兴趣用推荐、3D 藏品和短视频降低文化内容的进入门槛。
  2. 再提供理解工具通过分类、搜索、识别与详情解释,帮助用户建立纹样认知。
  3. 最后连接个人表达让收藏的纹样进入服饰模拟与定制,形成完整使用闭环。

03 / INFORMATION ARCHITECTURE

围绕“认识—沉淀—应用”,
重组四个核心模块。

01发现与学习

首页推荐、3D 藏品与短视频教程负责建立兴趣。

02纹样探索

分类、搜索、详情与扫描识别帮助理解纹样背景。

03数字收藏

将喜欢的纹样与衍生内容保存到数字绣谱。

04服饰应用

在纹样实验室中生成或选择纹样,并模拟服饰效果。

核心判断:不按“文化资料、AI 功能、服饰功能”分成孤立入口,而按用户兴趣逐步加深的任务顺序建立连续路径。

04 / KEY DECISIONS

三个交互判断,
把文化内容变成可操作体验

DECISION 01

让首页承担“策展”,而不是堆满功能入口

用户首次进入时未必有明确目标,因此首页先以 3D 藏品、教程和主题推荐建立兴趣,再把搜索和分类作为深入入口。视觉内容负责吸引,稳定导航负责承接。

  • 用主题内容降低陌生文化的理解压力
  • 推荐与教程对应不同探索深度
  • 底部导航保持发现、纹样、定制、收藏的稳定位置
绣韵首页、定制坊与纹样界面
DECISION 02

把“扫描识别”设计成知识入口

扫描不是终点。识别实物刺绣后,结果继续解释纹样类别、针法、地域与文化寓意,并可进入相关推荐或收藏,使线下偶遇转化为线上持续学习。

  • 结果页回答“它是什么”和“为什么这样绣”
  • 相关纹样继续扩展用户的知识网络
  • 收藏让一次识别沉淀为个人资料
绣韵扫描识别与纹样学习相关设计展板
DECISION 03

AI 生成之后,必须允许用户继续调整

关键词生成纹样只解决“得到一个图案”,并没有解决“是否适合这件衣服”。方案继续提供服饰选择、纹样位置、尺寸、角度与针法效果调整,让 AI 成为创作起点,而不是一次不可控的结果。

  • 关键词组合连接传统意象与个人偏好
  • 服饰预览提前暴露比例和位置问题
  • 针法模拟补足平面纹样缺少的工艺感
绣韵 AI 纹样生成与服饰模拟相关设计展板

05 / OUTPUT

从调研到高保真,
形成一套可讲清的课程方案

最终产出覆盖用户旅程、信息架构、视觉规范、低保真流程与核心高保真界面。以下保留课程展板作为过程证据,点击可查看原图。

06 / REFLECTION

文化类产品的价值,
不在于功能多,而在于关系顺

这次课程让我认识到,技术与文化元素不能只是并列标签。扫描、AI、3D 和虚拟试衣只有放进明确的用户路径里,才会从展示噱头变成体验工具。若继续推进,我会优先验证纹样详情的理解度、生成到服饰调整的完成率,以及用户是否愿意持续维护数字绣谱。

01承认协作边界

共同完成的成果明确写成团队协作,不以模糊职责放大个人贡献。

02研究数据可追溯

无法核验的问卷不使用精确数字,后续项目应保存原始数据与分析过程。

03先验证主闭环

比起继续增加功能,更应先验证学习、收藏与服饰应用能否自然衔接。