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figma ai 的 visual search 可基于图片识别设计风格：先上传图片至画布，再右键启用 visual search 获取匹配资源及风格标签，接着导出 json 风格参数至样式库，最后可用 ai prompt 反向强化关键词描述。
如果您希望从图片中快速识别并提取设计风格，figma ai 的 visual search 功能可基于图像内容直接匹配相似的视觉特征。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、上传目标图片至 Figma 画布
Visual Search 需以图像为输入源，因此必须先将待分析的图片置入当前 Figma 项目中，确保其处于可被 AI 识别的上下文环境内。
1、在 Figma 编辑界面中，点击左侧工具栏的 “Image” 图标（矩形带山形轮廓）。
2、拖拽本地图片文件至画布任意位置，或点击后选择文件进行上传。
3、确认图片已成功渲染且未被遮罩、裁剪或过度缩放，以保障 AI 对整体构图与配色的准确感知。
二、启用 Visual Search 并触发风格分析
Figma AI 通过 Visual Search 对图片进行多维视觉编码，包括色彩分布、排版节奏、字体粗细倾向、间距比例及组件抽象层级等隐式风格信号。
1、右键点击已上传的图片，在弹出菜单中选择 “Search with Visual Search” 选项。
2、等待右侧面板加载完成，系统将自动展示匹配度最高的设计资源，包括社区插件、UI 套件、颜色方案及典型布局结构。
3、在结果列表中，点击任一匹配项右侧的 “View style attributes” 按钮，展开该资源所体现的显性风格标签（如 “Neo-Brutalism”、“Glassmorphism”、“Minimalist Sans Serif”）。
三、导出风格参数至本地文档或样式库
Visual Search 不仅返回相似资源，还支持将识别出的设计特征转化为可复用的结构化参数，便于跨项目复现风格一致性。
1、在风格属性面板中，勾选需导出的维度，例如 “Primary Color Palette”、“Typography Scale”、“Corner Radius Range”。
2、点击面板顶部的 “Export as JSON” 按钮，生成包含 HEX 值、字体族名、行高比值等字段的标准配置文件。
3、将导出的 JSON 文件导入至 Design Token 管理工具（如 Tokens Studio），或粘贴至 Figma 的本地样式集（Local Styles）中手动创建对应文本/颜色/效果样式。
四、使用 AI Prompt 进行风格关键词反向强化
当 Visual Search 返回结果不够聚焦时，可通过自然语言提示进一步约束 AI 对风格的理解边界，提升提取精度。
1、在 Figma AI 输入框中键入指令，例如：“Extract the dominant visual style from this image and describe it using three design terminology keywords”。
2、确保光标位于含图片的画布帧（Frame）内，或已选中该图片图层后再提交请求。
3、AI 将输出类似 “Duotone Gradient, Asymmetrical Grid, Variable Font Weight Shift” 的精炼风格描述，并附带每项术语对应的图层定位锚点。
