关系 用户 信息 做设计的过程就是处理设计关系的过程。而无论交互设计还是视觉设计，在设计过程中需要反复考虑的是这 7 种设计关系：生意介质关系、路径联动关系、系统构成关系、同类并列关系、分级从属关系、归组收纳关系、Z 轴层级关系。在这里强调关系这个词，是因为设计这件事从来都不是孤立的。这个道理虽然很容易明白，但是在我们大部分常规设计工作中，接到的设计任务往往是经过拆解后的局部。陷入局部，忽略这个局部与其他因素之间的关系，是设计开始变得糟糕的重要原因。说到设计方法，我们现在已经有一些比较成熟的思维框架，比如斯坦福设计学院的 Design Thinking Process、双钻模型、体验地图、用户体验五要素框架等，但有了这些框架之后，在具体的设计问题中，还是没有一种行之有效的方法可以直接的指导、改善不同职级、不同经验的设计师的设计产出。基于这样的现状，我尝试梳理了我的设计方法论，从宏观的设计关系出发，侧重眼于微观的设计层面，希望用一种简单的方式抓住这 7 个词，为设计工作提供一点建议和帮助。往期干货：研究腾讯设计人才白皮书后，总结了这5点职场趋势从去年开始关注腾讯 CDC 每年一度的设计人才调研报告。阅读文章 > 一、生意介质关系为什么设计师容易自嗨？或者容易被别人认为设计师在自嗨，所以不得不连续不断不遗余力的进行自证，自证设计的价值？很多时候是因为没有处理好设计的生意介质关系。设计区别于艺术的一个根本点在于，设计是一种服务，而非自我表达。这种服务并不是说设计师作为乙方需要服务好你的需求方，而是说任何设计都始于明确的目标，并服务于一种生意以及参与到这个生意中的用户。这种服务的第一属性要求我们放下设计师的自嗨，分析生意和用户，分析当下遇到的问题，并在困难中寻找最佳设计方案。所以从这个角度来看，任何一个设计都是困难的。如果你觉得没有困难，那只能说明你想的过于简单，或者没有在从事真正意义上的设计工作。为什么说任何一个设计都是困难的？因为设计关乎用户的的认知、预期与习惯。用户认知的形成取决于用户过去的经验，过去这个用户或者说这类用户在使用类似产品时建立起来的基本认知，带着这个基本认知以及用过过去养成的操作习惯甚至思维习惯，用户看到你的产品界面时，首先会产生一个认知，在这个认知的基础上形成一个对这个界面状态的潜在预期。好的设计能够引导、管理用户的这种认知和预期，进而促使用户产生实际的操作行为。而差的设计往往不能帮助用户直观的建立基础认知，以至于不能产生我们想要的用户预期，甚至产生了完全错误的预期。当用户操作之后发现与自己的预期不相符的时候，体验痛点就产生了。所以说，设计是一种介质。一种连接生意和用户的介质，一种复杂与简单之间的介质，一种边界模糊的、还在不断进化的介质。要做好这种介质，需要设计师具备好的分析能力、逻辑思维与转化能力、想象与创造能力，而这三种能力合起来，可以简单概括为我们常说的洞察力。去洞察自己的洞察力吧。这样才能处理好生意与用户之间的设计关系，让设计成为一种好的介质。二、路径联动关系交互设计设计的是什么？设计的是用户行为。可用户行为是虚的，那实际上设计的是什么呢？设计的是一个个状态以及状态与状态之间的联动关系。这是一种设计关系，视觉设计考虑的点线面之间的关系，不同元素之间的组织关系，交互设计考虑的是不同信息之间的组织关系，不同状态之间的交互联动关系。在这个过程中，需要有好的用户洞察，充分理解用户场景与业务诉求，管理用户预期，及时给予合理的界面反馈。时间是线性的，我们的工作是线性的，用户在你的产品中花费的时间是线性的，所以用户在使用产品的过程中所接触到的一个个界面与交互也是线性的。在这个线条中我们需要考虑到你当前处理的这个点在整个用户路径中的关系，要如何处理才能使用户不在当前这个节点中断任务甚至退出程序。在这个线条中的每一个节点都与它的上一个节点与下一个节点存在路径联动关系。这种路径联动关系在交互设计的工作里常常以流程图的方式输出，容易理解，但同时也容易被忽视，尤其是对专职的视觉设计师而言。所以无论哪种形式的设计工作，对于路径联动关系的处理，都需要充分考虑流程的起点与终点，以及路径的汇合与分支。交互设计的思维不应该局限在交互设计这个工作或者交互设计师这个职位上，视觉设计师的工作同样需要具备交互思维。产品是一个复杂的系统，我们的日常工作是被拆分后的一个个节点。开始一个设计项目之后，只有充分考虑当前这个页面或者这个视觉物料在用户的时间线程里的前后联动关系。多问问自己，用户是从哪里来的，接触到你当前设计的这个界面/元素/物料之后，我们应该如何引导用户走到下一步。这个环节如果考虑的不够全面，就有可能形成断点。三、系统构成关系每一个科技产品都是一个有机的系统，它的迭代与成长呈现着基本的生命体征。每一个生命体的律动都可以表现出自然的美感。生命的发展与进化并不是被人为设计出来的，而现在我们人类希望自己设计和研发的产品能够不断进化，并且经久不衰的活下去。想想这有多难，首先我们要创造一个生命，其次我们还要希望他在短时间内根据达尔文的进化论在自然选择中不断进化，不断的在恶劣的竞争环境中存活、发展。每一个小的设计都从属于一个整体，是这个整体的一部分，并且带有这个整体的特征。我们常说的 DNA 也就是这个意思。每一个设计元素，都应该从属于一个设计语言，不管这个设计语言是显性的还是隐性的。假如说我们不在乎这个系统构成关系，或者说根本没有这个 DNA 的存在。在设计上对于其他竞品的我们认为好的、对数据有帮助的东西直接拿过来会有什么问题吗？如果我们觉得自己的手臂不够强壮，是不是直接可以移植健身教练的手臂到自己身上呢？那结果必定是丑陋的、畸形的。这也就是为什么我们在做设计规范与设计语言，为什么我们吹毛求疵的追求系统一致性。同样的，平面构成是设计基础课程，我们可以学到一些基础的构成一个画面的方式技巧。所以在设计草稿阶段需要从构图考虑，而不是从单个元素的刻画来进行。如果我们在做设计的时候忽略元素与元素之间的构成关系，最后整体的效果可能是不协调的、不自然的、美感缺失的。四、同类并列关系警察有两种，胖警察和瘦警察；讲笑话的表演有两种，相声和脱口秀；电影简单的说也有两种，故事片和纪录片。并列与类比是人们在对事物建立认知时的一个简单可用的方法，分类便于我们迅速理解世界，理解一个系统中不同功能、内容/信息之间的关系。同时，电影的类型化为电影产业带来了更多的观众，产品设计形态的类型化为互联网产品带来了更多的用户，信息的类型化帮助用户获取到了更多的信息。用户的时间碎片化了，大块的内容被切分成了小的信息单元，这样的背景下 Feed/信息流技术（算法匹配）发展起来。同时我们不能不看到这个懒惰的循环：碎片化催生了信息流，信息流让用户的时间更加碎片化。在这样的环境下，各种类型的信息被强行拆分塞进了用户的信息流。这些信息并列在一起，无论是新闻资讯、生活贴士、旅行攻略、还是一条机灵段子，无论是深度长文、番剧解说视频，还是一张吸引眼球的图片，通通都并列在一起，一起争夺用户短暂的注意力。归类的过程是强化共性搁置个性的过程。我们常常面对的困难也是该如何将功能或信息分类。这些信息本来是千差万别的，这种并列关系的处理在设计上的困难也是显而易见的。我们的困难是每当我们进入一个部分的设计时，总会觉得当前处理的这个问题是特殊的，并不那么容易对不必要的个性做出舍弃。五、分级从属关系如果一个团队有 100 个人一起做一件事情，那么怎么进行组织才能有效的完成这件事呢？如果一个系统有 100 个页面，那么这些页面如何能够更有序的组织在一起，才能完成业务目标并满足用户需求呢？如果一个页面有 20 个不同的字段与元素，那么界面中用户要阅读的内容、对下一步操作的引导等应该如何进行有效的组织？分级从属关系的建立可以帮助我们建立易于理解的设计框架。从信息架构的组织、导航的设计到单个页面、单个卡片的设计框架都需要清晰的传递分级从属关系。扁平化管理在互联网公司一度听上去非常洋气，但现在我们仍然无法确定扁平化管理一定优于层级化管理。扁平化的优点和缺点都很明显：他可以降低管理成本，但对公司结构架构能力和组织能力要求较高；他可以分权管理让更多的人参与决策，但这样的决策过程容易混乱；他可以更好的激励人才培养，但同时隐晦的层级关系也无法避免。扁平化设计更加凸显内容本身，避免信息传达上的不必要干扰，强调界面的效率。但值得强调的是，扁平化设计并非直接放弃了信息的层级关系，而是在用更简练的形式来表现层级关系。当扁平化成为一种设计趋势被无脑滥用的时候，扁平化本身的缺点就被无限放大了。在信息架构层面，明确的层级关系要比所谓的流行趋势重要的多。还以微信为例，他为什么要把朋友圈归到二级页面？为什么要在 IM 页单独设置一个聊天详情页而不把操作选项前置？为什么对于单条朋友圈的点赞与评论没有直接外露而收到一个单看上去表意并不明确的两个点的图标里？这看上去一点也不扁平，但似乎并没有影响到微信的易用性。六、归组收纳关系作为交互设计入门书籍的《简约至上》中谈到了删除、组织、隐藏、转移四个设计策略，介绍了非常实用的设计方法。几年前在装修房子的时候接触了一点室内设计的知识，小户型空间的收纳问题、动静分区问题、冰箱洗衣机放在什么位置会让生活更舒适的问题，这些问题的解决方法都与交互设计的设计方法相通。人们对简单的追求在不同的设计领域都非常相似。还有一个有趣的现象：世界是复杂的，人是复杂的，生意是复杂的，而大家在产品设计上的审美取向却是简单的。简单的体验简单的说就是在易懂的基础上易用，轻松，没有不必要的干扰和负荷，而这种简单体验的塑造建立在更有效的归组与收纳的设计关系处理上。卡片式布局、抽屉式菜单、发现页都是对信息和功能的归组收纳。在什么场景什么时机下适合隐藏、删除哪些内容，把哪些内容归位一组是更合适的，这些都需要设计师结合当前场景、结合其他几个设计关系的处理来综合考量。七、Z 轴层级关系设计的过程是处理信息关系的过程。人们有两只眼睛来感受广阔立体的空间，人们对信息的接收也从来都不是平面的。信息本身是立体的，而平面设计与互联网产品设计的媒介是平面的，设计师需要做的是把立体的信息通过平面的媒介完整的传递给用户。压感式触摸屏的技术发展带来了的新的交互手势；我们通过叠加与覆盖等设计方式在平面上制造层次的视觉误差来划分信息层级；我们利用信息与信息之间的大小对比、色彩关系来帮助用户更好的理解信息层级，降低视觉上的噪音与干扰。这都是在处理 Z 轴上的信息层级关系。信息与信息之间的关系是立体的，功能与功能之间的关系也是如此。所以无论扁平化的设计趋势如何，我们该处理的 Z 轴层级关系还是要处理。以上谈到的 7 种设计关系并不是相互独立的，相互之间存在交集，需要我们在设计过程中综合考虑灵活处理才可以形成结实、完整、成熟的设计方案。一篇文章篇幅有限，接下来我会分别对 7 种设计关系展开，并结合实例做进一步的分析与说明。欢迎关注作者微信公众号：「柴林的设计笔记」本篇来源：优设网原文地址：https://www.uisdc.com/design-relationship
数据 图表 关系 可视化图表是提升信息传递效率的一种有效方法，特别是在B端平台中经常遇到对统计的数据分析总结的呈现。我们设计师在设计图表的过程中，如果没有系统的可视化知识，会出现设计的图表虽然美观但图表不能很好的反应数据的情况。那么，在复杂的数据关系中如何设计和选用图表，如何在好看的同时提升信息传达效率，看完这篇文章希望对你的设计过程有所帮助。往期干货：如何做好视觉可视化设计？我总结了这72种图表类型视觉学习者（Visual learner）是那些用图像进行思考的人[1]，这些人将脑中的画面转述成词语去与他人进行沟通。阅读文章 > 一、为什么要数据可视化数据可视化就是用图表来表示数据信息，它所传达的信息包括你所拿到的数据源和你分析后的结果，再通过图形强化用户的理解和记忆。能让用户简洁明了的获取更多的信息，是我们可视化的最终目的。举个例子，同样一组数据，用表格的形式呈现是很难有所洞察的；如果将各个地区维度的数据聚合以柱图形式呈现，很容易就能看出各个地区间数据的差异，并从中洞察规律。关于如何设计好数据可视化图表，这边总结了三个步骤：选择适合的图表，强化视觉层次，图表响应式适配。1. 选择适合的图表数据可视化的图表种类繁多，当我们真的开始作图，往往会遇到一个困境：有这么多类型，要如何选择正确的图表呢？首要依据是考虑所要传达的信息意图，即所要制作的图表它的任务是什么，再通过分析数据关系来选择表达方式；第二层意图是图表传达内容，这时候我们就需要根据数据的特征去突出和强化。① 分析数据关系根据数据分析的方式来看，每一种图表都对应了一种数据关系。从数据的维度出发弄清呈现结构，再结合数据关系作出选择。了解图表的可能知道，一般图表的数据关系有构成、比较、分布，以商业数据为例，常见的还有流转关系。构成关系构成关系的图表表达的是部分和整体的关系，用于分析总体和各部分的占比比例，构成关系一般局部元素加起来为总数。如果只是想对比个别组成部分的大小，也可以使用比较关系的图表。常用图表：饼/环图、堆叠图、面积图等，如涉及到层级结构，还会用矩形树图或旭日图等特殊结构图表。关键词：“占比、比例、百分比”比较关系比较关系是基础分析中常用的一种图表类型。在一定的取值范围内，通过对两个或两个以上的指标分析，可以直观的看到变化和差距。对比分析包括趋势对比和分类对比两种形式，趋势对比用于表示一段时间内数据的变化，分类对比用于比较数据规模。常用图表：趋势对比常用图表有折线图、散点图等；分类对比常用条形图、柱状图、气泡图等。关键词：“增减、升降、涨跌、波动”分布关系利用空间分区来展示数据之间的分布关系，常用于体现两个或以上数据的相关性。常用图表：散点图、热力图、雷达图等关键词：“随着……而变化、A/B之间的相关性、交/并集”等关联与流转流转关系是 B 端数据常用的一种关系，它可以动态的体现相关路径下对象之间的关系、状态、数据量的流转变化等，以面积或颜色深浅展示了多个状态或对象之间的流动量或流动强度。常用图表：关系图、桑基图、漏斗图、进度图等关键词：“流程步骤、留存、转化、关系”② 分析数据特征按数据关系和分析目的选择好图表类型后，第二步是根据数据特征选择更加适合的展示方式。从数据分析的角度常见数据特征有：变量特征、维度特征、层级特征、流程特征。变量特征分辨一个指标通常有两类特征，按变量值是否连续可分为连续数据与离散数据两种。连续数据通常会统计一组数据的变化趋势，离散数据通常统计各分类下数量的变化。连续型数据：指在一定区间内可以任意取值的数据叫连续数据，其数值是连续不断的。如身高、体重等带有时间因素变量的数据等，通常用折线图体现变化趋势。离散型数据：指其数值只能用自然数或整数单位计算的数据。如当天销量、进店人数等表示分类类型的数据，用柱图表现更加体现变量的特征。维度特征多维度分析需要将多个变量在同一平面上直观的表示，可以选择使用极坐标系去展示多个维度变量。如果希望对比多组数据，可使用不同颜色进行分类根据分析视角选择图表：对于多维度变量的数据我们需要明确分析的视角，去找准对应的数据映射。如案例中多个班级的科目成绩的这组数据，如需要全局视角查看个班的综合素质，推荐使用雷达图；对比单科成绩的变化分布，则推荐使用堆积图。层级特征多层级数据由多个部分构成一个整体，又称树形结构数据。除了用结构树图表表现以外，还可以考虑以下两种图表类型：矩形树图：突出子层级占比大小。最初是用来显示计算机硬盘驱动器上文件的结构和大小，它以面积的形式突出展现各个子层级节点的占比，可帮助用户看到数据的层次结构以及各层级之间的关系。例如：上图显示了市场销售额的来源结构。长方形的大小取决于各国家的平均销售额，通过色调来区分不同类型，颜色的深浅代表分类下的子集，面积体现销售占比。对比一般结构树图表，它的优势在于可以有效利用空间。旭日图：突出细分层级关系。由多个圆环图嵌套而成，也称为径向树图，它既能像饼图一样表现局部和整体的占比，又能像矩形树图一样表现层级关系。常用于细分分析方法，将事物从大到小进行拆解。每个级别的数据通过 1 个圆环表示，离原点越近代表圆环级别越高。 旭日图在显示一个环如何被划分为多个层级时最有效，而矩形树图适合比较相对大小。流程特征流转关系是表达数据转化流程的重要类型，不仅包含统计意义上的数据总和，同时还表达了信息流转的路径；其中桑基图和漏斗图都可以表达路径中流量的变化，不同的是桑基图重点强调流量的强度和走向，漏斗图更加注重突出转化率和效果，根据不同的表达目的选用。2. 强化视觉层次选择合适的图表后，在信息传达上也需要正确的表达，展示形式美观的同时能够清晰的体现数据特点。① 强化数据特性使用图表正确的表达信息，需要设计师在强化数据特性的同时避免偏差趋势易感知：折线图数值如过于平均导致趋势平缓，有时候无法体现偏差；在强调数据趋势的场景下，推荐用动态取值范围让波动保持在一定范围内，放大波动占比更突出趋势。展示更准确：柱状图依靠柱体面积体现最终数值，使用动态范围截断将会导致数据解读不完整；始终将 y 轴从 0 开始，才能更准确的反映柱图中的值。② 色彩视觉传达除了在设计构图上优化以外，颜色的选择也是图表重要的的信息表达元素。颜色会影响我们对数据的感知，错误的取色会让信息读取产生误解。我们可以通过不同的分析目的设置意图色板，精确传达信息同时后续的项目在选用时也可以达到用色的统一。我们在之前的文章里有介绍过图表的取色模型，通过调整颜色 HSL 值的区间，可以得到以下三种意图色板：定性型-分类色板：用于区分不同的类型，又称为无序色板。适合区分没有内在顺序的类别定量分歧型-发散色板：通过两边互补色来体现，具有明亮的中间值，然后以不同的色调在刻度的两端变暗。通常用于可视化负值和正值定量顺序型-顺序色板：从亮到暗或相反的渐变。适合可视化从低到高的数字。那么我们要怎么样去使用这些色板呢？下面几个案例将带你了解其中的差异。定性型：使用色调来进行分类数据内在没有顺序差别时，建议使用色调值（H）进行区分；如定义国家、行业等类型。如果希望图表看起来更加专业，以下有几项分类色板的小建议：选取尽量少的色调：取色时无需使用整个色环，使用邻近色或互补色的取色方式显得更加专业。色板适度明暗交替：一些视障人士无法区分色相，主要靠颜色的明暗差异来识别，通过饱和度和暗度的调整，创造明暗交替的色板。定量型：使用深浅色板强调内在顺序如果在同一个分类下包含子类别，或者数据本身具有排名属性，那么建议使用连续色板来突出他们内在的顺序，使图表更加易读。顺序色板-选择合适的插值：根据数据的分布情况选择不同的的插值断点，突出数据的差异。如以下案例中，根据统计学概念设定不同的取值区间，左侧示例使用的是平均线性差值，反映的是数据的集中趋势；右侧示例使用的是中位数插值，能更好的体现数据分布的形态。发散色板-关注对比色的识别性：尽量避免红绿配色，如需使用绿色，偏黄或偏蓝的绿色更易分辨，对视障人士也更加友好。3. 图表中的响应式设计B 端图表可视化的数据一般是在网页或移动端上动态显示。不同于平面展示或汇报，在基础设计完成后还需要考虑到图表展示的环境，根据不同端去适配显示效果，以适应各种复杂情况。而动态显示带来的交互特性也让数据展示有了更多的可能性。① 布局框架适配在网页端显示时，有时候同一个图表需要考虑不同容器下的适配方式。根据数据相关性变化元素的适应形态，将非必要的的元素转化或隐藏，保留重要的图形元素去适应当前空间；元素隐藏后使用悬浮交互来保证信息的展示，保持图表的可读性同时也避免产生元素的重叠。如案例中的图表，在不同尺寸下通过改变和隐藏图表元素，以达到适配当前空间的效果。② 图表元素适配要适配移动端，网页端横向延展的显示方式需要适应移动端纵向空间的显示。除了呈现角度的改变外，还需要考虑手机屏幕的尺寸和图表元素的适配性，去兼容相关的交互操作。信息浮层：在图表中，信息卡元素是传达信息内容的重要组件，在网页端中悬浮展示，通常会占据很大空间；图表适配移动端后，信息浮层改动到图表上方常驻显示，并跟随手指的滑动变化响应数值，完整展示信息的同时也避免了页面抖动。坐标轴标签：过长的坐标标签在适配过程中会产生重叠，而省略也会造成信息展示的不完整。我们需要针对不同的坐标轴类型给出响应的规范。如文本类轴标签我们可以采用省略、换行、旋转等方式适配，避免信息的缺失。针对有连续型的数据类坐标轴我们可以使用抽样、转化单位等方式适配，精简空间避免堆叠。③ 极值适配因 B 端平台的特性，我们无法预知客户传入的数据量，可能会遇到因数据量过多，造成图表显示不佳，数据读取困难等问题。这种情况下，提前考虑数据极限场景，通过交互的形式变化的方式让用户获取完整信息，提升理解同时信息展示更灵活。缩放和平移：在数据范围过多时增加取值范围的缩略轴组件，通过限制展示范围让数据量显示可控。互动切换视图：如果折线的类别过多且无法省略的，建议分组查看。默认状态仅当前组折线高亮，其他数据以浅色显示，通过切换的方式查看其他组别的信息。悬浮鼠标高亮：在分类过多不好分辨时，可使用悬浮高亮的交互方式突出相关联的数据组。还有悬浮放大、点击下钻、联动图表等交互行为可以组成更加丰富的图表。因篇幅原因，在这篇文章就不做深入讲解了，以后可独立介绍。结语数据可视化在 B 端设计场景中发挥着重要作用。设计师在表达数据之美的同时更加准确，才能更直观地向用户传达数据的价值。使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据，确保用户能够更好的接收信息，才是可视化的关键。* 以上图表中均为虚拟数据，仅作为案例参考8000 字深度长文！B端数据可视化设计指南（信息图表篇）在如今的工作中（尤其是 B 端）越来越多的会开始出现数据可视化的身影，对于一部分小伙伴来说这个概念是较为陌生的，面对这道无形之中提升的“门槛”我们常常会表现的手足无措。阅读文章 > 想做好数据可视化？先掌握常见 5 类图表的特点和设计细节“数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以能够明确地、有效地传递信息。阅读文章 > 欢迎关注作者的微信公众号：「百度MEUX」本篇来源：优设网原文地址：https://www.uisdc.com/visual-chart
插画 关系 毛发 今天为大家分享一篇街头插画风格的设计教程。街头风格插画的用途广泛，一般街头hiphop、体育运动和电子竞技使用这类风格较多。本教程使用的软件是Adobe illustrator，建议同学们一起来做练习。AI插画教程：街头风格超级狮子首先我们现在网络上找一张感染力比较强的狮子照片，然后我们再用ai里的画笔工具进行绘制出外观。再用钢笔工具仔细勾勒出狮子的外形，注意扩展的时候封闭路径。钢笔勾勒出形状之后，我们可以看出毛发部分太过于繁密复杂，所以要简化复杂部分。前后的对比，可以看出比之前的简化了一些，提升了狮子的张力，使人印象更加深刻。线稿确定好了之后，我们就要考虑面的关系，在以前的教程中，我们学习了一些关于光影的基础，让我们再来熟悉一下光影关系。（拿一个球举例）我们假设光是从右上方来，那么哪些地方该加阴影，哪些地方该加高光呢？这里我们用个球来表示，用简单的几个色块表示球的光影关系。画面中出现的光影关系如下，分别有亮、灰、暗三个面，以及高光、反光和投影，这六个就是这类型插画的六大关系，也可以叫三大面五大调子的阉割版。完整的三大面五大调子还会有明暗交界线和中间调这两个，但做这类型的插画很少用到。感兴趣的可以自己去了解一下。在此类型的插画中，暗面和投影可以直接用线稿的黑色来代替，形成另一种风格。了解这些美术基础后我们就可以在填色稿的基础上绘制光影关系了。有许多同学可能想知道这个部分的毛发是怎么做的，其实就是用混合工具使用钢笔工具绘制出两条线，然后选中之后快捷键Ctrl Alt b就可以绘制出许多线最后我们再用直接选择工具调整毛发的疏密关系，提升毛发的质感。可能还是有些同学觉得不太好理解，可以看一下这篇文章里有具体怎么使用混合工具。——《一组案例带你看高级混合的妙用！》好，我们可以看出，分析狮子毛发的前后遮挡关系之后绘制投影以及高光，使我们的插画风logo更加的立体化，不再单薄。最后再选择搭配的字体，进行最后的调整，这样一个插画风的logo就制作完成啦。作者：大猫Sunjay，微信号：大猫设计
飞翔的企鹅
落霞与孤鹜
