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阿里的设计人工智能“鲁班”

最近几年,随着电商的兴起,从事电商美工的朋友越来越多。美工的很大部分工作量在于设计广告图,然后制作很多个不同尺寸的广告图。有时候遇到特卖节之类的,要做几十个不同尺寸的广告图。不同的尺寸广告,横的,竖的,正方形的,各种尺寸。

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经常用某宝的人应该开始慢慢发现,同一时间手机里的海报banner都是不一样的,如果说一个还要要用20分钟去设计,那“双11”期间的 1.7 亿个 banner,是要多少个设计师才能设计实现?

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可实际上都不是设计师设计的

阿里的设计人工智能“鲁班”

才是这么多banner的幕后“设计师”

“鲁班”的 logo

为神马叫“鲁班”?

顾名思义

“让天下没有难撸的banner ”!

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当然鲁班不仅是个伟大的工匠,

也发明了很多工具,

更让设计师更好地工作。

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在阿里内部有一个团队

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阿里智能设计实验室 Logo

阿里智能设计实验室

主要就是做人工智能设计

基于算法和大数据,为用户做大规模的、

个性化的商品推荐

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阿里巴巴AI设计项目负责人乐乘(吴春松)

来自阿里巴巴智能设计平台的设计师乐乘(吴春松),平时负责探索机器学习与电商广告设计的结合。他所在的团队开发了一套名为「鲁班」的系统,这套系统能根据用户的行为和偏好智能生成并投放广告。手机淘宝首页焦点图片就是机器生成的,还能根据用户点击结果自动调整。

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从纯商品个性化跨到广告资源位个性化,为了让「鲁班」达到这个效果,他们需要用海量的数据组合训练它,中间几个关键的技术点:

人工机器拆,让机器理解像素的单位分别代表什么

一般高质量的广告设计需要把商品图片抠出来,放到精美的设计主题里。以前当然都是设计师给商品抠图后再做设计,现在用机器做海量设计,就得让机器来做这个事情。让机器自动处理海量的商品自动抠图。

拆解设计元素的组成部分、空间布局,使机器学会按照风格组织元素

一张广告设计图片是像素组成的“信息”,不是“数据”。利用机器把商品、文字和设计主题进行在线合成,这样每张广告图片就带上了商品信息,可以根据消费者偏好进行个性化投放。所以鲁班产品上线初期,让设计师根据活动主题做了大批量风格的模板,事实证明了这种模式投放效果可以大幅提升点击率。

让机器能分辨「美」和「丑」

从长远发展角度发展必须让机器来做设计。大概是 16 年 8 月份开始的,有一位之前负责淘宝“拍立淘”(在淘宝内通过图片搜索找同款,随拍随找)产品开发的图像算法专家加入进来,主导整个智能设计的算法框架。

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做过电商的设计师们都知道

banner海报的设计基本组成是

—— 背景 + 商品 + 文字 ——


那么我们可以这样认为:

背景依据素材库营造不一样的氛围

商品依靠技术手段实现选品和快速抠图

文字使用数据库来实现文字标题

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那么智能海报,

“鲁班”的设计有哪些核心步骤呢?

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第一步,让机器理解设计是什么构成的:通过人工数据标注,对设计的原始文件中的图层做分类,对元素做标注。设计专家团队也会提炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起,我们把专家的经验和知识通过数据输入。这部分核心是深度序列学习的算法模型。

第二步,建立元素中心:当机器学习到设计框架后,需要大量的生产资料。我们会建立元素库,通过机器做图像特征提取,然后分类,再通过人工控制图像质量以及版权问题,我们买了有版权的图库,也是希望从一开始就避免版权方面的纠纷。

第三步,生成的系统:原理有点像 Alpha Go 下围棋。我们在设计框架上构建起虚拟画布,类似棋盘,生成的系统把元素中心的元素往棋盘放,在这里我们采用了“强化学习”,就好像你在家里放一台扫地机器人,让它自己跑,跑个几圈,它自己会知道哪里有障碍要避开。在强化学习的过程中,机器参考原始样本,通过不断尝试,得到一些反馈,然后从中学习到什么样的设计是对的、好的。

第四步,评估的系统:我们会抓取大量设计的成品,从“美学”和“商业”两个方面进行评估。美学上的评估由人来进行,这方面有专业众包公司;商业上的评估就是看投放出去的点击率浏览量等等。

“鲁班”的设计依据庞大的数据教会了机器「审美」,机器可以通过数字化寻求一个最合理的解决方案,达到设计师能够认可的效果。阿里不仅在让机器学习美学,同时也在积累着数百万级别的商业化经验。

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设计智能化

“鲁班”的最大优势是商业和技术两方面的比较好的结合产物。首先在技术深度方面,它有门槛很高的一套系统,另外在商业方面,它的确能通过“智能化”和“个性化”,实现商业价值最大化,颠覆传统方式。


说完了“鲁班”的腻害,

我们再来说说,

阿里妈妈创意中心研发的海量模板~

到底有多厉害呢???

不同尺寸的,只需要轻松一拉!

艾玛,1秒就完美排版啊!

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以前要手工10分钟到30分钟的排版更换,

现在只需要1秒!

简直太气人有没有?!


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