阿里高手教你省时省力,用AI完成大促设计,让你成为设计达人!

Midjourney教程8个月前更新 1AiBox
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阿里高手教你省时省力,用AI完成大促设计,让你成为设计达人!

自从Disco Diffusion在Github开源后,AIGC能力进入了快速发展期。随后,各类AI工具的发布引发了相关领域的研究和应用浪潮。同时,基于Stable Diffusion的快速迭代使得AI在电商行业的应用逐步扩大。

本文以大促会场设计为例,介绍了我们设计师如何在营销活动设计中构建AI工作流和多元化的AIGC能力应用。让我们一起来探索吧!

 

一、大促会场设计中的AIGC 应用思路

1. 选择合适的工具

考虑到和「会场设计」强主题/强氛围画面的相关性,我们通过对各类 AIGC 能力的研究,最终确认了两个具有实用价值的工具——MidjourneyStable Diffusion来应用到我们的工作流中。对比两者的优劣势,来确定后续的AIGC介入点:

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2. 「人在回路」的 AIGC 工作流

在项目中,虽然我们的设计流程循序渐进且标准化,但依旧很难绝对避免「高创意成本」的 KV 画面被推翻反复,或是「高执行成本」的视觉素材要快速拓展。

因此,这两个工具(Midjourney、StableDiffusion)相对应的可以去辅助做到「创意提案」丰富度和「素材设计」精确化,从而节约反复提案确认的时间,并且极大幅度降低出新方案的边际成本,缓解设计师面对「急着要」或是「改方向」的压力和焦虑感。

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之后我们针对性地进行了模拟应用,经过多个场景的尝试,选择合适的工具,建立 AIGC 工作流,可以辅助创意视觉更高效的输出:

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不同主题活动的画面创意生成

 

二、AI 实战应用

在进行了可行性的测试和介入流程初步判断之后,我们开始在一些实际工作场景中探索应用的更多可能性。

1. AI 介入一场完整的大促活动设计

在一场活动中,我们把需要产出的视觉素材分成了 8 类,做了更细致的 AIGC 生产分工,之后针对不同的画面需求类型,采取了不同的流程手段:

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类型一、3D 场景合成类创意

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整体 3D 场景的合成流程

类型二、故事情景合成类创意

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强主题故事情景类的局部创意提取、合成流程

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强结构画面需求的边缘控制生成、合成流程

类型三、平面构成类创意

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通过生成丰富元素合成画面的流程

来看看最终产出的内部 kv 画面、元素包、以及上线的各类页面场景应用吧:

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活动内部 kv 主视觉画面设计

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活动元素创意设计

 

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活动会场页面

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活动会场页面

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活动会场页面

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活动投放海报&弹窗

 

2. 更多实战案例

在各个不同行业领域的营销设计项目中,AIGC 也可以快速、低成本的辅助完成大量创意画面的生成,以进行高效的提案和确认:

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家装活动中,辅助 kv 画面创意生成

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家装活动中,辅助 kv 画面创意生成

 

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服饰活动中,辅助超现实元素创意生成

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家装活动中,辅助系列化画面创意生成

 

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淘宝系列化公仔形象创意生成

 

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淘宝系列化拟人店铺创意生成

 

三、更高精度的 AIGC 能力

从长线的设计储备和提效来看,Stable Diffusion 具备更高精确度的设计生产能力,如模型训练、ControlNet 结构控制等等。

1. 视觉风格模型

为了应对更多的临时需求及快速响应,我们尝试在会场设计场景中,建立对应活动的风格模型训练及应用流程,以快速生成所需风格的画面,进行后续的合成设计:

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风格训练及应用流程

训练储备不同视觉风格表现的 SD 模型,套用 controlnet 结构控制插件,即可快速生成各类风格下的「大促点位所需结构」的画面:

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训练风格储备及 ControlNet 结构控制应用示例

 

2. 快速实现生成的 AI 数据元素库

完成风格模型训练储备后,生成的各类符号容器、背景氛围、装置素材等等的元素也可以进行提前储备,预设对应的参数数据,来高效应对各类营销设计需求,随需取用:

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四、我们用 AI 能做什么?

基于现阶段的 AIGC 能力,在会场设计中,AIGC 能够辅助我们:

1. 大量创意发散

我们能用 AI 生成大量的定制化灵感图、画面素材,提供更多的创意发散可能性,以准备更多高质量的方向和提案;

2. 低成本的输出

我们能用 AI 更快的做出高完成度的设计稿,创意时间成本可减少 50%左右,极大降低出新方案的边际成本,以应对各种项目变化;

3. 设计技能整合

我们能用 AI 高效整合各类设计手段,比如 3D 建模、渲染、插画、动态等等,有更丰富的设计表现手法可以多选择性的呈现;

4. 大促风格统一

我们能用 AI 训练更准确的风格模型,改变以往活动主视觉物料分发制作模式,提高各场景活动的风格一致性。

五、未来的 AIGC

如同一些划时代意义的设计软件横空出世一般,AI 最终也会成为设计师手中更高效更有力的工具。也许 AI 设计的未来会是一个右脑思维变得越来越重要的领域:丰富的,细致的,个性的感受和语言能力,决定了设计师使用 AI 的能力上限——这就好像我们要训练自己的替身,让「ta」成为自己最得力的设计伙伴,AI也最终会成为这部分人希望它成为的样子。

未来「人在回路」也许会有一种更规则化的运行模式——通过精细化的人为调参和局部重构,控制从0-1的画面生成和细节深挖,形成一种人机互助设计的模式,这也是我们之后可以去探索,如何借助AI工具做更高效、规范、垂直的设计机制。

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