百度實(shí)戰(zhàn)案例！如何利用AIGC搞定海量物料設(shè)計(jì)？

前言

2022 年底 ChatGPT 發(fā)布，各行業(yè)一度陷入恐慌，其中 AI 生圖技術(shù)的效果和速度令人們驚嘆，以創(chuàng)意為核心競(jìng)爭(zhēng)力的設(shè)計(jì)師群體首當(dāng)其沖。

然而很快我們發(fā)現(xiàn)，AI 在模仿和融合設(shè)計(jì)方面的能力非常驚人，在靈感激發(fā)和設(shè)計(jì)過(guò)程中善用 AI 工具能極大提高創(chuàng)意效率。在廣告營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外品牌紛紛將 AIGC 融入營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，用傳統(tǒng)創(chuàng)作手段與 AI 技術(shù)碰撞出新的視覺(jué)效果甚至新的產(chǎn)品。

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MEUX 的運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)師們?cè)诎俣?APP 的渠道增長(zhǎng)方向也進(jìn)行了一次 AI 應(yīng)用的突破，我們首次基于實(shí)際業(yè)務(wù)去學(xué)習(xí)使用 AI，借助 AI 能力生產(chǎn)海量的圖片物料，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)廣告位推送給用戶，從而實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)的目標(biāo)。

一、不可能完成的任務(wù)？

網(wǎng)絡(luò)廣告投放的優(yōu)勢(shì)在于千人千面，這就需要持續(xù)供給大量的廣告創(chuàng)意。過(guò)去這項(xiàng)工作全部由人工完成，設(shè)計(jì)師需要基于一些圖片素材、用大家熟悉的 PS、拍攝等方式進(jìn)行創(chuàng)意設(shè)計(jì)。由于每周要供給幾千個(gè)新物料，而耗時(shí)費(fèi)力地制作精致美觀的圖片又未必能帶來(lái)更高的收益，因此逐漸發(fā)展成數(shù)量級(jí)遇瓶頸且物料視效不優(yōu)的局面。在控成本的情況下，想要把物料數(shù)量再提升一個(gè)量級(jí)、同時(shí)提高美觀度，這幾乎是不可能的事情。而如今的 AI 技術(shù)讓我們看到了希望。

我們與產(chǎn)品和研發(fā)經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的研究，使用 Stable Diffusion 生產(chǎn)出了海量的圖片物料，產(chǎn)能和畫(huà)面質(zhì)量都超越了傳統(tǒng)人工生產(chǎn)模式。

二、從新手翻車(chē)到輕車(chē)熟路

對(duì)于百度 APP 的廣告物料來(lái)說(shuō)，使用 AI 生成可用的圖片并沒(méi)有想象中那么容易，我們?cè)趪L試 Stable Diffusion 的初期屢屢翻車(chē)。

在這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，目標(biāo)是向用戶推廣百度 APP 的搜索功能，我們需要基于搜索 query（即用戶搜索詞）生成物料的底圖，例如“家常肉丸子”、“如何給汽車(chē)加油”、“面霜推薦”、“麻辣小龍蝦的做法”等等，內(nèi)容類(lèi)型包羅萬(wàn)象。

Stable Diffusion 界面的上手難度略高于 Midjourney，但基本原理相同，于是我們針對(duì)具體 query，選擇適合的大模型和 Lora、擴(kuò)充正反提示詞并反復(fù)調(diào)參，這樣可以順利生成一些效果不錯(cuò)的圖片。

但也有不少 query 難度較大，對(duì)于 AI 生不出來(lái)的，嘗試用圖生圖、Controlnet 等插件，攻克一個(gè)個(gè) badcase。當(dāng)我們經(jīng)過(guò)幾個(gè)小時(shí)的研究終于獲得一盤(pán)相對(duì)靠譜的麻辣小龍蝦的時(shí)候，激動(dòng)之余也感受到駕馭 AI 是有一定門(mén)檻的，也發(fā)現(xiàn)對(duì)于中國(guó)本土事物，市面上的 AI 大模型大多水土不服，想要生成正確的圖像仍有一定難度。

在了解了 AI 的能力現(xiàn)狀之后，業(yè)務(wù)方開(kāi)始嘗試小規(guī)模生產(chǎn)，選擇一批 AI 相對(duì)擅長(zhǎng)的 query，由設(shè)計(jì)師選定適合的大模型并撰寫(xiě)完整的提示詞，再由產(chǎn)品和研發(fā)如法炮制生成上千張圖片后投放到線上，看上去似乎解決了量產(chǎn)的問(wèn)題。

但是，百度的搜索 query 量級(jí)巨大，有幾十萬(wàn)個(gè)，我們初期研究的十幾個(gè) query 只是九牛一毛，用這種手工作坊的方式逐個(gè)定制提示詞顯然是不現(xiàn)實(shí)的。

三、手自一體發(fā)動(dòng)量產(chǎn)

幾十萬(wàn)個(gè) query，似乎又是一個(gè)不可能完成的任務(wù)。

我們重新從 query 的分類(lèi)入手，由設(shè)計(jì)師針對(duì)一些高收益的垂類(lèi)提煉相應(yīng)的提示詞模板，每套模板不包含畫(huà)面主體提示詞，僅用來(lái)穩(wěn)定控制畫(huà)面的色彩和視角、物體的質(zhì)感、人物的情緒等等，再由研發(fā)批量添加主體提示詞、接入 Stable Diffusion 批量生圖。

設(shè)計(jì)師在撰寫(xiě)調(diào)試提示詞模板時(shí)，需要針對(duì)不同垂類(lèi)的特點(diǎn)做差異化定制，一方面要確保圖片內(nèi)容正確、另一方面要控制風(fēng)格與這類(lèi) query 相匹配。比如，針對(duì)「生產(chǎn)制造」類(lèi)，選用“Realistic_Vision_V5.0.safetensors”等寫(xiě)實(shí)畫(huà)面的大模型，添加“工業(yè)”、“機(jī)械”、“光滑”等提示詞，體現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的特征；而針對(duì)「醫(yī)美」類(lèi)，選用“braBeautifulRealistic_v40”等擅長(zhǎng)繪制亞洲美人的大模型，使用“女孩”、“青春活力”等正向詞來(lái)呈現(xiàn)健康美麗的人像，用“變形”、“扭曲”等反向詞避免人體畸形。

用這樣的提示詞模板有了第一批量產(chǎn)圖片后，我們?cè)儆^察圖片效果問(wèn)題做進(jìn)一步調(diào)優(yōu)。

比如「旅游出行」類(lèi)，第一版提示詞模板量產(chǎn)出來(lái)的圖片看上去還不錯(cuò)，但是數(shù)據(jù)表現(xiàn)不理想，我們通過(guò)觀察分析發(fā)現(xiàn)整體色調(diào)偏暗、視角不佳，在廣告投放場(chǎng)景中不吸睛。于是我們?cè)谡蛟~和反向詞中都加入了控制色彩和視角的提示詞，將畫(huà)面色調(diào)從灰暗調(diào)至鮮艷、視角從遠(yuǎn)景鳥(niǎo)瞰拉到中景平視，把好看的風(fēng)景送到用戶面前，更容易吸引用戶點(diǎn)擊。

搞定了底圖的量產(chǎn)方式，還有另一個(gè)構(gòu)成要素——模板，模板用于承載文案和引導(dǎo)按鈕等元素，套在底圖上組成圖片物料。其中的文案要展示中文，但目前的AI無(wú)法生成，因此需要由設(shè)計(jì)師制作，但同樣的問(wèn)題是，為幾十萬(wàn)個(gè)query定制化地設(shè)計(jì)模板也是不現(xiàn)實(shí)的。

因此，我們?nèi)匀皇菑?query 分類(lèi)入手，針對(duì)每個(gè)垂類(lèi)設(shè)計(jì)比較通用的模板樣式，再由研發(fā)用技術(shù)手段批量套用到底圖上。

仍然以「旅游出行」類(lèi)為例，我們根據(jù)垂類(lèi)特點(diǎn)設(shè)計(jì)了兩種模板：對(duì)于地標(biāo)建筑類(lèi)辨識(shí)度高的圖片，搭配上下結(jié)構(gòu)的模板、主要用畫(huà)面中的主體吸引用戶；而大場(chǎng)景自然風(fēng)光類(lèi)圖片通常沒(méi)有明顯視覺(jué)焦點(diǎn)，適合搭配居中結(jié)構(gòu)的模板、用大字文案快速抓住用戶眼球促進(jìn)轉(zhuǎn)化。用這個(gè)思路還可以繼續(xù)細(xì)分?jǐn)U充模板樣式，套用到 AI 生成的各類(lèi)底圖上，在量產(chǎn)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意多變。

四、道阻且長(zhǎng)，行則將至

在量產(chǎn)投放過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)，物料數(shù)量與數(shù)據(jù)效果不一定正相關(guān)，而底圖畫(huà)面的精美度與數(shù)據(jù)效果也并不總是正相關(guān)，因此我們也在積極地研究提升數(shù)據(jù)的方法，設(shè)計(jì)師針對(duì)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)，從視覺(jué)方面和用戶視角思考更多解法。

比如通過(guò)拆解物料要素可見(jiàn)，文案也十分重要，特別是對(duì)于相對(duì)抽象的 query，例如「教培類(lèi)」“雅思培訓(xùn)班”，圖片很難直觀體現(xiàn)內(nèi)容，主要靠大字文案吸引點(diǎn)擊，一方面我們?cè)谀０宓奈陌笜邮缴献龈有涯康脑O(shè)計(jì)，另一方面文案的內(nèi)容也需要具有一定情緒激勵(lì)作用，例如“雅思不過(guò)關(guān)？培訓(xùn)機(jī)構(gòu)怎么選？”更能打中用戶痛點(diǎn)并且更有互動(dòng)感，但目前 AI 生成的文案在這方面表現(xiàn)不佳，因此文案也是未來(lái)可研究的一個(gè)子方向。我們從用戶視角輸出方法，不斷提高 AI 自動(dòng)化程度和生產(chǎn)質(zhì)量，為業(yè)務(wù)帶來(lái)增長(zhǎng)收益。

同時(shí)，設(shè)計(jì)師也在主導(dǎo)通過(guò) AB 實(shí)驗(yàn)持續(xù)摸索“好物料”的特點(diǎn)，提煉底圖、模板、文案的設(shè)計(jì)要點(diǎn)，將適合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的經(jīng)驗(yàn)沉淀到 AIGC 量產(chǎn)上。

結(jié)語(yǔ)

一切都才剛剛開(kāi)始，我們看到目前的 AI 能力還無(wú)法實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化，現(xiàn)階段需要由設(shè)計(jì)師使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)跟 AI 對(duì)話，并通過(guò)分析實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和一次次的數(shù)據(jù)驗(yàn)證反推出相應(yīng)的解法再操控 AI，不斷摸索人機(jī)協(xié)作的方式去落地應(yīng)用。

當(dāng)下，設(shè)計(jì)師掌握 AI 工具已成為一項(xiàng)新的基礎(chǔ)能力，我們也要具備更強(qiáng)的業(yè)務(wù)思維，才能用新工具發(fā)揮出更大的商業(yè)價(jià)值。同時(shí)我們也會(huì)持續(xù)關(guān)注 AI 的發(fā)展，應(yīng)用最新的技術(shù)能力做更多嘗試，在 AI 的浪潮中將更多的不可能變成現(xiàn)實(shí)。

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