輕松又高效！阿里高手如何用AI繪畫完成大促設計？

自從 Disco Diffusion 在 Github 開源后，AIGC 能力進入快速發(fā)展期，隨后各類 AI 工具的發(fā)布使相關(guān)領(lǐng)域都產(chǎn)生了不小的研究和應用浪潮。同時基于 Stable Diffusion 的快速迭代則使 AI 在「電商行業(yè)」的應用逐步擴大。

本篇以大促會場設計為例，介紹我們設計師如何在營銷活動設計中，構(gòu)建 AI 工作流與多元化的 AIGC 能力應用，來一起一探究竟吧~

更多AIGC應用范例：

一、大促會場設計中的AIGC 應用思路

1. 選擇合適的工具

考慮到和「會場設計」強主題/強氛圍畫面的相關(guān)性，我們通過對各類 AIGC 能力的研究，最終確認了兩個具有實用價值的工具——Midjourney、StableDiffusion來應用到我們的工作流中。對比兩者的優(yōu)劣勢，來確定后續(xù)的AIGC介入點：

2. 「人在回路」的 AIGC 工作流

在項目中，雖然我們的設計流程循序漸進且標準化，但依舊很難絕對避免「高創(chuàng)意成本」的 KV 畫面被推翻反復，或是「高執(zhí)行成本」的視覺素材要快速拓展。

因此，這兩個工具（Midjourney、StableDiffusion）相對應的可以去輔助做到「創(chuàng)意提案」豐富度和「素材設計」精確化，從而節(jié)約反復提案確認的時間，并且極大幅度降低出新方案的邊際成本，緩解設計師面對「急著要」或是「改方向」的壓力和焦慮感。

之后我們針對性地進行了模擬應用，經(jīng)過多個場景的嘗試，選擇合適的工具，建立 AIGC 工作流，可以輔助創(chuàng)意視覺更高效的輸出：

不同主題活動的畫面創(chuàng)意生成

二、AI 實戰(zhàn)應用

在進行了可行性的測試和介入流程初步判斷之后，我們開始在一些實際工作場景中探索應用的更多可能性。

1. AI 介入一場完整的大促活動設計

在一場活動中，我們把需要產(chǎn)出的視覺素材分成了 8 類，做了更細致的 AIGC 生產(chǎn)分工，之后針對不同的畫面需求類型，采取了不同的流程手段：

類型 1.3D 場景合成類創(chuàng)意

整體 3D 場景的合成流程

類型 2.故事情景合成類創(chuàng)意

強主題故事情景類的局部創(chuàng)意提取、合成流程

強結(jié)構(gòu)畫面需求的邊緣控制生成、合成流程

類型 3.平面構(gòu)成類創(chuàng)意

通過生成豐富元素合成畫面的流程

來看看最終產(chǎn)出的內(nèi)部 kv 畫面、元素包、以及上線的各類頁面場景應用吧：

活動內(nèi)部 kv 主視覺畫面設計

活動元素創(chuàng)意設計

活動會場頁面

活動投放海報&彈窗

2. 更多實戰(zhàn)案例

在各個不同行業(yè)領(lǐng)域的營銷設計項目中，AIGC 也可以快速、低成本的輔助完成大量創(chuàng)意畫面的生成，以進行高效的提案和確認：

家裝活動中，輔助 kv 畫面創(chuàng)意生成

服飾活動中，輔助超現(xiàn)實元素創(chuàng)意生成

家裝活動中，輔助系列化畫面創(chuàng)意生成

淘寶系列化公仔形象創(chuàng)意生成

淘寶系列化擬人店鋪創(chuàng)意生成

三、更高精度的 AIGC 能力

從長線的設計儲備和提效來看，StableDiffusion 具備更高精確度的設計生產(chǎn)能力，如模型訓練、ControlNet 結(jié)構(gòu)控制等等。

1. 視覺風格模型

為了應對更多的臨時需求及快速響應，我們嘗試在會場設計場景中，建立對應活動的風格模型訓練及應用流程，以快速生成所需風格的畫面，進行后續(xù)的合成設計：

風格訓練及應用流程

訓練儲備不同視覺風格表現(xiàn)的 SD 模型，套用 controlnet 結(jié)構(gòu)控制插件，即可快速生成各類風格下的「大促點位所需結(jié)構(gòu)」的畫面：

訓練風格儲備及 ControlNet 結(jié)構(gòu)控制應用示例

2. 快速實現(xiàn)生成的 AI 數(shù)據(jù)元素庫

完成風格模型訓練儲備后，生成的各類符號容器、背景氛圍、裝置素材等等的元素也可以進行提前儲備，預設對應的參數(shù)數(shù)據(jù)，來高效應對各類營銷設計需求，隨需取用：

四、我們用 AI 能做什么？

基于現(xiàn)階段的 AIGC 能力，在會場設計中，AIGC 能夠輔助我們：

1. 大量創(chuàng)意發(fā)散

我們能用 AI 生成大量的定制化靈感圖、畫面素材，提供更多的創(chuàng)意發(fā)散可能性，以準備更多高質(zhì)量的方向和提案；

2. 低成本的輸出

我們能用 AI 更快的做出高完成度的設計稿，創(chuàng)意時間成本可減少 50%左右，極大降低出新方案的邊際成本，以應對各種項目變化；

3. 設計技能整合

我們能用 AI 高效整合各類設計手段，比如 3D 建模、渲染、插畫、動態(tài)等等，有更豐富的設計表現(xiàn)手法可以多選擇性的呈現(xiàn)；

4. 大促風格統(tǒng)一

我們能用 AI 訓練更準確的風格模型，改變以往活動主視覺物料分發(fā)制作模式，提高各場景活動的風格一致性。

五、未來的 AIGC

如同一些劃時代意義的設計軟件橫空出世一般，AI 最終也會成為設計師手中更高效更有力的工具。也許 AI 設計的未來會是一個右腦思維變得越來越重要的領(lǐng)域：豐富的，細致的，個性的感受和語言能力，決定了設計師使用 AI 的能力上限——這就好像我們要訓練自己的替身，讓「ta」成為自己最得力的設計伙伴，AI也最終會成為這部分人希望它成為的樣子。

未來「人在回路」也許會有一種更規(guī)則化的運行模式——通過精細化的人為調(diào)參和局部重構(gòu)，控制從0-1的畫面生成和細節(jié)深挖，形成一種人機互助設計的模式，這也是我們之后可以去探索，如何借助AI工具做更高效、規(guī)范、垂直的設計機制。

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