一小時1200張圖！當電商設計師把AI畫畫加入實戰，效果太炸了！

編者按：AI畫畫一直是2022年的熱門話題，但至今仍鮮有實戰案例。本文作者把AI繪畫的成果融入了雙11的電商設計中，不僅效果炸裂，而且效率極高。

前段時間，有個朋友突然問我關于 AI 的問題，我們一般會用 AI 來干嘛？剛好，我們在雙十一大促中就應用了 AI 進行創作，這里就淺聊下 AI 創作。

首先，我們來看看時下最流行的兩個 AI 繪畫工具 Midjourney 和 stable diffusion 生成的一些圖片效果。

由 Midjourney 完成

由 stable diffusion 完成

是不是很震撼？

其實，只需要輸入一段文字描述，加上藝術風格和藝術家的名詞，即可實時快速生成精美的繪畫。當然，prompt 提示關鍵詞便是 AI 繪畫中最有價值的部分。

關于 AI，在 2022 年的進化是巨大的，也是當下爭議非常大的一個話題。

如今 AI 已經涉及到各個領域；在繪畫領域，AI 的應用發展的也已經越來越成熟，相對應的，作為設計師，如何將 AI 應用到商業設計領域是我們最關注的問題。

目前來看，市面上鮮有將 AI 應用到商業設計領域的案例，因此，嘗試將 AI 首次應用電商大促設計領域也是我們最大的挑戰。通過網上大量資料和研究學習，針對 AI 現有的幾個工具進行了研究和使用，我們挑選了 Midjourney、Stable Diffusion 和 runway 等幾個工具。

關于AI繪畫工具的詳細介紹：

在風格上，我們希望嘗試大促設計藝術化，盡可能擺脫陳列感強、用戶視覺疲態的常規化設計形式。風格確定后我們就開始具體的操作了。

一、從 0 到 1 的 AI 工作流

首先，簡單用 PS 合成一張我們定義好的風格圖，如下

然后，用這張效果圖在 stable diffusion 反向生成關鍵詞，關鍵詞中會包含圖中元素的相關描述詞。

第三，應用這些關鍵詞訓練出 AI 藝術化模型包。

為了賦予 AI 更強的藝術化，我們將 200 多張藝術化 3D 風格的參考圖提供給 AI，得到一個 AI 通過深度學習后的一個藝術化模型包，這時這個模型包便具備了我們最初定義的風格化。

通過關鍵詞，再次使用藝術化模型包，調整 Steps、method 和 CFG scale 等重新測試后生成 30 張圖，就基本具備了我們想要的藝術化效果，接下來便是讓它調整色調和判定產品，將產品融入到場景中。

從產品內容、細節、環境氛圍、色彩感覺和構圖等進行描述，然后我們通過這些生成的描述詞，進行適當的刪減調整測試，將產品和部分細節關鍵詞修改。

最后，通過調整后大概生成了 20 張圖，再經過一些微調就基本可用了。

基于 AI 的無限可能性，我們利用新訓練的模型包和開源模型包進行對比測試，針對其他的會場進行了生成。

根絕實際文案和產品布局需要，選擇空間感和元素更適合的 3D 藝術化模型包生成的圖進行后期合成，完成數碼會場視覺。

可以發現，通過 3D 藝術化的模型包生成的風格和細節在理解藝術化需求上更加智能和成熟，在這個時候 AI 在效率上已經可以居于無限可能大量生產藝術化的效果了。獲得我們想要的風格化圖片后，增加大促相應的產品和主題，就可以直接在線上使用了。

二、AI 技術的加入對業務帶來的影響

當前大促的會場主視覺設計，AI 技術的加入，使得溝通成本大幅降低，輸出效率和精準度大幅提升，粗略統計，同等條件及要求的前提下，AI 的算力可以達到 3 秒/張 ，1 小時約可輸出約 1200 張高質量設計方案。

會場商詳到達率 20.5%，環比同期提升 4.3pt；首頁包站日均點擊率環比提升 149%；包站日均點擊率 2.11%，環比提升 74.4%。

三、更多可能性

為了更多可能性，將上述得到的關鍵詞也在 midjourney 上嘗試，可能是因為 midjourney 與 stable diffusion 的 prompt 不太一樣，生成的結果缺少了藝術化的感覺，但是整體效果還是不錯的。

通過修改關鍵詞，對數碼的視覺稿也進行了生成，可能是 prompt 不夠準確，盡管效果不錯，但是構圖上不是很合適。

1. 對于 AI 未來的發展

網上一直有這么兩個爭論，AI 到底是輔助畫師還是取代畫師？畫師對于 AI 工具應該是抵制還是接受？網上關于取代的言論，假設指的是 Novel ai、stable diffusion 這類 AI 代替了許多的約稿需求，并以此衍生出了對未來 AI 會取代人類工作的設想，從生產力的角度看，可以想下假設畫師駕馭了 AI 繪畫這個工具后對整個行業的正向影響，對藝術領域的創新將會是超前的。技術的發展可以解放生產力，生產工具顛覆生產關系，AI 的影響也將會是革命性的，但取代人類畫師并不是 ai 的目的，這里提出 AI 是否取代的話題，主要也是對大眾對于“ai 是否會取代人類畫師”這一論點作出淺淺的分析。

三、資源分享

AI 工具網頁版鏈接：

① Disco Diffusion： https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion

教程鏈接分享： https://www.bilibili.com/video/BV1b5411X7MM/

② Midjourney： https://discord.com/channels/662267976984297473/@home

教程鏈接分享： https://www.bilibili.com/video/BV16d4y1A7Zq

Midjourney 社區： https://www.midjourney.com/app/

③ Stable Diffusion： https://www.bilibili.com/video/BV1rd4y1k7oQ
（這個是本地配置的整合包，需要 window 系統的 N 卡才可使用，感謝用愛發電的 UP 主）

教程鏈接分享： https://space.bilibili.com/250989068

④ DALL·E： https://labs.openai.com/waitlist

⑤ Tiamat： https://tiamat-ai.feishu.cn/share/base/shrcn2uXL8wNiveykIFYqWSzsPf

⑥ 網頁端的 Runway 人工智能工具： https://app.runwayml.com

關于版權

1. 針對 Ai 的訓練和圖片的使用，假如是因為畫風問題，在版權上是無法對某一種特定風格申請版權的，100TB 的訓練數據壓縮成一個 4GB 甚至 1GB 的模型，從 AI 的底層生成原理上看，Ai 的作畫方式也不能算是縫合，而是創造了全新的圖像，這是一種變革，而且也是技術的發展不可避免的事情。
2. 目前 SD 開源模型的授權協議是 Creative ML OpenRAIL-M license，在非有害目的的條件下，允許商用和非商用。自己部署已經開源的 Stable Diffusion，也就是說用的是自己的 GPU 資源，所生成圖片（Output）的著作權，Licensor（Stability.ai）claims no rights。圖片著作權和如何對外授權都歸你自行定義，Stability.ai 不做約束，也不會共享你的著作權和收益。

最后

當版權的問題達成共識后，AI 作圖便有可能成為劃時代的輔助工具。AI 作圖已經可以確定是一股不可阻的潮流，技術不斷進化，趨勢發展迅猛，未來對于 AI 你是接受還是抵觸呢？

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