「讓天下沒有難擼的banner 」!

阿里智能設計實驗室 Logo

可實際上都不是設計師設計的

阿里的設計人工智慧「魯班」

才是這麼多banner的幕後「設計師」

「魯班」的 logo

為神馬叫「魯班」?

顧名思義

「讓天下沒有難擼的banner 」!

當然魯班不僅是個偉大的工匠,

也發明了很多工具,

更讓設計師更好地工作。

原文網址:https://kknews.cc/tech/vmqea3l.html

阿里智能設計實驗室

主要就是做人工智慧設計

基於算法和大數據,為用戶做大規模的、

個性化的商品推薦

阿里巴巴AI設計項目負責人樂乘(吳春松)

來自阿里巴巴智能設計平台的設計師樂乘(吳春松),平時負責探索機器學習與電商廣告設計的結合。他所在的團隊開發了一套名為「魯班」的系統,這套系統能根據用戶的行為和偏好智能生成並投放廣告。手機淘寶首頁焦點圖片就是機器生成的,還能根據用戶點擊結果自動調整。

從純商品個性化跨到廣告資源位個性化,為了讓「魯班」達到這個效果,他們需要用海量的數據組合訓練它,中間幾個關鍵的技術點:

人工機器拆,讓機器理解像素的單位分別代表什麼

一般高質量的廣告設計需要把商品圖片摳出來,放到精美的設計主題里。以前當然都是設計師給商品摳圖後再做設計,現在用機器做海量設計,就得讓機器來做這個事情。讓機器自動處理海量的商品自動摳圖。

拆解設計元素的組成部分、空間布局,使機器學會按照風格組織元素

一張廣告設計圖片是像素組成的「信息」,不是「數據」。利用機器把商品、文字和設計主題進行在線合成,這樣每張廣告圖片就帶上了商品信息,可以根據消費者偏好進行個性化投放。所以魯班產品上線初期,讓設計師根據活動主題做了大批量風格的模板,事實證明了這種模式投放效果可以大幅提升點擊率。

讓機器能分辨「美」和「丑」

從長遠發展角度發展必須讓機器來做設計。大概是 16 年 8 月份開始的,有一位之前負責淘寶「拍立淘」(在淘寶內通過圖片搜索找同款,隨拍隨找)產品開發的圖像算法專家加入進來,主導整個智能設計的算法框架。

做過電商的設計師們都知道

banner海報的設計基本組成是

—— 背景 + 商品 + 文字 ——


那麼我們可以這樣認為:

背景依據素材庫營造不一樣的氛圍

商品依靠技術手段實現選品和快速摳圖

文字使用資料庫來實現文字標題

那麼智能海報,

「魯班」的設計有哪些核心步驟呢?

第一步,讓機器理解設計是什麼構成的:通過人工數據標註,對設計的原始文件中的圖層做分類,對元素做標註。設計專家團隊也會提煉設計手法和風格。通過數據的方式告訴機器這些元素為什麼可以放在一起,我們把專家的經驗和知識通過數據輸入。這部分核心是深度序列學習的算法模型。

第二步,建立元素中心:當機器學習到設計框架後,需要大量的生產資料。我們會建立元素庫,通過機器做圖像特徵提取,然後分類,再通過人工控制圖像質量以及版權問題,我們買了有版權的圖庫,也是希望從一開始就避免版權方面的糾紛。

第三步,生成的系統:原理有點像 Alpha Go 下圍棋。我們在設計框架上構建起虛擬畫布,類似棋盤,生成的系統把元素中心的元素往棋盤放,在這裡我們採用了「強化學習」,就好像你在家裡放一台掃地機器人,讓它自己跑,跑個幾圈,它自己會知道哪裡有障礙要避開。在強化學習的過程中,機器參考原始樣本,通過不斷嘗試,得到一些反饋,然後從中學習到什麼樣的設計是對的、好的。

第四步,評估的系統:我們會抓取大量設計的成品,從「美學」和「商業」兩個方面進行評估。美學上的評估由人來進行,這方面有專業眾包公司;商業上的評估就是看投放出去的點擊率瀏覽量等等。

「魯班」的設計依據龐大的數據教會了機器「審美」,機器可以通過數字化尋求一個最合理的解決方案,達到設計師能夠認可的效果。阿里不僅在讓機器學習美學,同時也在積累著數百萬級別的商業化經驗。

設計智能化

「魯班」的最大優勢是商業和技術兩方面的比較好的結合產物。首先在技術深度方面,它有門檻很高的一套系統,另外在商業方面,它的確能通過「智能化」和「個性化」,實現商業價值最大化,顛覆傳統方式。


說完了「魯班」的膩害,

我們再來說說,

阿里媽媽創意中心研發的海量模板~

到底有多厲害呢???

不同尺寸的,只需要輕鬆一拉!

艾瑪,1秒就完美排版啊!

以前要手工10分鐘到30分鐘的排版更換,

現在只需要1秒!

簡直太氣人有沒有?!

好方……