AIGC在快手电商设计中的应用

  

  

AIGC无疑是23年设计师必备神器之最，协助设计师高效的完成创作。

伴随新技术应用，大家也经常会听到一个问题，

这里想告诉大家的是“不必焦绿”。

 

 

作为快手电商的运营设计师，我们一直以来都在探索高质高效、灵活自由的设计创作方式。过去一年AIGC的出现为我们带来了创作的新思路，拓展设计师的创意边界、突破个人技能上限、交付高质高效的设计，下面与大家分享我们是如何将AI工具引入设计流程，帮助提质、提效的一些经验与思考。

 

 

总结过去一年AIGC在电商运营设计中的应用，归纳为

三个方面。

 

 

 

在创意类项目中，AI大语言模型的庞大资料库做为

，可以帮我们拓宽创意想象力的边界，并快速产出贴合业务需求的创意视觉设定。

 

 

首先，在前期

阶段，我们通过快手AI团队自主研发的大语言模型“快意大模型”作为外脑，帮助我们做高效的

，进行脑暴创意。

然后，在中期

阶段，广泛应用Midjourney、SD等绘图工具，帮助我们进行图形语言的

，极大提升执行落地效率。

 

下面结合实际案例

，介绍AI如何帮助我们，将复杂创意类项目拆解落地。

 

 

 

  

快手助农题材活动，寓意和场景都比较抽象，这里通过AI帮助我们进行前期的脑暴创意，把抽象的概念具像化。

在需求拆解分析后，我们通过快意大模型等AI文档工具，对抽象概念发散得到具象元素。

 

将关键词进行第一轮筛选整理，收敛为：

主视觉：

 场景：

  色调：

 氛围元素：

  

 

 

有了创意关键词，下一步进行视觉语言设定，通过MJ进行图形语言的发散。

 

  

金属质感的麦穗作为舞台中央主体。

 

 

大面积使用暗绿色调，金色点缀。

使用抽象概括的梯田造型穿插在奖杯周围，加入水流、山川，远景为星空。

 

通过关键词AI产出大批量主视觉场景创意概念，金麦穗奖杯+环绕式构图+梯田远景+星空，构成了整个创意设定。

 

 

 

根据AI的完整创意设定，在后期细化过程中，设计师通过建模，将主体和背景素材合成，最后加上光感，动效，完整的助农盛典活动的活动视觉就完成了。

 

 

 

 

AI的创意发散和快速视觉设定，帮助设计师极大缩短了

，时间成本从3Pd缩减至1.5Pd，并且

。

 

 

 

 

 

 

随着大模型不断进化，生成式AI

提升，我们也逐步应用AI将创意转化成精细化视觉表达，让创意高质量落地。

在对视觉品质有极高要求的S+级项目中，我们利用MJ、SD图形工具输出创意视觉过程中，通过不断训练模型，提升对整体品质的

，让AI在落地执行阶段 “懂我所想” ，达到视觉高质量落地的效果。

 

下面结合实际案例

，介绍AI如何帮助我们，提升设计品质。

 

 

 

 

快手女性主播的盛典活动，前期通过脑暴，与业务方不断沟通要传递的视觉感受，聚焦关键词，进行设计风格的定调。我们得出最符合

的情绪版关键词，具象特征描述：从形、色、质、构多维度定义风格基调。

将风格关键词和参考图喂图给Midjourney，尝试发散主视觉和场景感：我们得到初步的创意图形，在光感质感方向比较贴近预期，但和我们想要的整体感觉还有一些差距。

 

 

随后进行第二轮的收敛，通过精细化的关键词输入，如：

，和对局部造型的有效控制，如：通过SD中Controlnet的局部调优，产出更贴近预期的视觉方案。

 

 

场景塑造方面，我们为了营造舞台感、递进感，这里采用远、中、近三景叠加来更好提升整体氛围；根据确定的主体视觉风格做场景延展，保持相同的色调、质感，提供更具象的

以及

描述。

 

  

远景：通道深邃视觉感受，层层递进，沉浸式氛围感十足，关键词

。

  

  

中景：水晶和舞台的搭配，拔地而起的感觉，营造荣誉感，关键词

。

 

 

近景：直接使用主符号IP做为主体，营造品牌心智，同时与背景形成前后呼应。

 

 

最后设计师进行了合成处理和精细化打磨，加入了粒子动效以及Z轴上的纵深移动动画，增强整体的氛围感和空间感，提升视觉代入感和张力。

  

   

 

 

 

人像专题海报类设计，是直播电商应用场景多，且对品质要求极高的，提升这类专题海报的重点有2个方面，一是

，二是

 

 

我们通过AI图像辅助工具

，大幅提升主播人像处理效率，解决主播提供的人像素材质量参差，拍摄及修图成本高的问题。

包括无损提升图片大小、清晰度、对人脸智能锐化等。

 

 

 

 

将人像和主题符号做垫图，并按照我们设定的方向给出关键词，可以得到一些初步模特和场景的构成图。

 

 

模特和环境同步优化，达到最佳的匹配效果。

  

  

用我们训练好的人物质感图，就可以直接排版构图了，人物和背环境融合度高，且比合成更加自然，这样可以确定合成定版效果。

 

 

 

 

助农王盛典主播人像海报

 

 

 

我们通过控制对具象咒语多维细致描述，

的图可用性越来越高，基本可以到达到

加上对局部视觉元素的打磨，调整构成描述来延展多维场景，就可以生成高度符合预期且品质较好的复杂场景，助力设计师打造达人盛典高品质效果。

 

 

也逐渐沉形成可复用的经验，在更多项目中广泛应用：

 

 

 

 

先进生产力必然带来

，经过一年的实践，我们将AI应用渗透到设计工作流里，在电商高爆发高时效性的行业运营活动中，搭建了一个

，总结稳定的流程可以让我们有目标有计划地分配AI完成具体工作，做到流程上全面提效。

 

 

以电商

，在高频项目中，如何做到效率提升以及质量稳定的量产。

电商行业运营活动贯穿全年，细分行业遍布女装、男装、美妆、消电家居、生鲜食品等众多赛道，行业运营的特点是

、

、

，随着市场环境和消费者偏好实时变化。快速精准输出并确保营销内容生动鲜明，是对设计师的

。

 

 

我们需要借助AI完成的是，

以及质量的

 

 

 

针对每个行业特点，我们沉淀不同的模板，将模板进行元素拆解，把成本高、复杂度高的工作分别交给ai，拆解成流水线作业，实现提效。

例如【女装行业】，通常完成一个女装运营活动设计，必备素材是根据活动

，和符合主体氛围的

 

 

于是我们将设计所需元素拆解，把过去需要模特拍摄、场景搭建、图库购买、3d建模的高成本工作交给AI，提升效率。

 

 

 

 

将人物主体、场景需求分别输入颜色、构图、环境等关键词给MJ，加上咒语正负面描述，生成我们想要的素材。

 

 

选取最符合我们需求和审美的图片，PS调色处理，最后合成头图。

 

 

加上我们主题文案、利益点排版设计，这样就完成了一个女装换新季的需求，从原来素材挑选、采买等2-3天，到现在只需要0.5-1天。

 

 

单一行业设计效率得到提升之后，我们还要保证输出稳定性，应用于其他行业。

 

 

 

 

我们如何让效果实现

更好的覆盖全品类商业化营销需求？

根据行业和营销性质我们不断总结规律

通过

的方式，来保障不同同学，在众多项目中都能输出稳定效果。

 

 

 

首先我们要提取行业的表现特征，行业属性和营销诉求共同决定了表现特征，大体可以分为两大类设计语言

  

             

 

同一行业通常具备相对稳定的风格属性，通过调整优化风格描述，形成稳定风格特征。

每个运营活动时间不同、内容不同，通过变换场景元素，满足差异化需求。

 

 

我们不断训练，形成符合行业属性的风格后，通过

的方式生成图片素材。

逐渐形成质量稳定、风格一致的素材库，不同成员协作产出的效果也能统一。

 

 

我们将素材不断沉淀，形成电商素材库。

 

 

覆盖12种人群、春夏秋冬季节特征等。

 

 

覆盖春夏秋冬季节、多样化行业主题等。

 

 

在落地应用中，我们需要做的是选取适合主题的人物+场景氛围组合。

 

 

 

 

同样，其他行业活动类，通过单一元素不断积累沉淀，配合风格模板便捷应用。

 

 

    

 

 

 

 

 

 

 

当AI提效的生产流程足够稳定，满足商业化需求，那意味着可以落地成为

，逐步走向稳定化SOP的阶段，AI能力已经不是运营设计师的加分技能，而是必备技能。

 

 

首先判读可复用AI素材库，将特征描述快速微调复用，加上排版就可以快速出图，共3步，需要0.5天。

如果当前素材库不具备，则需要重新定义Prompt，共4步，需要1天。

 

 

 

经过一年的积累沉淀，以上2个AI路径，可以覆盖85%行业活动工作内容，且满足我们质效稳定的需求

剩下15%空间，则是设计师发挥更大价值的空间，用于AI模型库的训练、新的创新风格的探索、业务和用户需求的深度思考上。

  

 

  

   

以上是快手电商营销设计在工作中使用AIGC的一些心得和历程。

我们再来回答开头的问题：设计师会不会被AI取代？答案是不会！

AI是设计师强有力的工具，补足设计师短板，未来会是独立设计师创作最好的时代，披上外挂让自己内容产出

都得到提升，单兵作战能力越来越强，所以只会让设计师更强大，不会被取代。

  

  

  

AI为设计师带来便捷的同时，也带来了新的挑战，对我们的设计流程、能力模型也都有了新的要求。

1、持续学习能力：AI算力还在不断的迭代，我们要保持对AI的敏感度，具备持续学习的能力，熟练掌握好工具扩大自己的

2、解决问题能力：对设计师尤其是高阶同学来说，加深业务理解、设计思考、审美力、创意亮点挖掘等

，有了更高的要求。

3、产出质量保障：对模型的训练更加体系化，产出标准的一致性，

4、团队环境营造：开放创新的环境，让设计师不断探索

、

，应对市场变化。

  

  

  

随着技术的不断进步，我们期待AI能在更多设计领域，创造更大的价值！