一小时1200张图！当电商设计师把AI画画加入实战，效果太炸了！

编者按:人工智能绘画一直是2022年的热门话题，但实战案例仍然很少。本文作者将人工智能绘画的成果融入到双11的电子商务设计中，不仅效果爆炸，而且效率极高。

前段时间，一个朋友突然问我关于 AI 我们通常使用的问题 AI 为什么？恰好我们在双十一大促中应用了。 AI 为了创作，在这里简单谈谈 AI 创作。

首先，让我们来看看最受欢迎的两个 AI 绘画工具 Midjourney 和 stable diffusion 一些生成的图片效果。

由 Midjourney 完成

由 stable diffusion 完成

是不是很震惊？

事实上，只需输入一段文字描述，再加上艺术风格和艺术家的名词，就可以实时快速地生成精美的绘画。当然，prompt 提示关键词就是 AI 绘画中最有价值的部分。

关于 AI，在 2022 年的进化是一个巨大的话题，也是一个非常有争议的话题。

如今 AI 涉及各个领域；在绘画领域，AI 应用程序的发展也越来越成熟。相应地，作为一名设计师，如何发展？ AI 应用于商业设计领域是我们最关心的问题。

目前，市场上很少有人会 AI 应用于商业设计领域的案例，因此尝试将案例应用于商业设计领域 AI 电子商务推广设计领域的首次应用也是我们最大的挑战。通过大量的在线信息和研究，针对 AI 我们选择了现有的工具进行研究和使用 Midjourney、Stable Diffusion 和 runway 等几个工具。

详细介绍人工智能绘画工具：

在风格方面，我们希望尝试促进设计的艺术化，尽可能摆脱常规的设计形式，具有强烈的展示感和用户的视觉疲劳。在确定了风格后，我们开始了具体的操作。

一、从 0 到 1 的 AI 工作流

第一，使用简单 PS 合成我们定义的风格图，如下所示

然后，使用此效果图 stable diffusion 反向生成关键词，包含图中元素的相关描述词。

第三，使用这些关键字进行训练 AI 艺术模型包。

为了赋予 AI 更强的艺术，我们将 200 多张艺术化 3D 提供风格参考图 AI，得到一个 AI 经过深入学习的艺术模型包，这个模型包就有了我们最初定义的风格。

再次使用艺术模型包，通过关键字进行调整 Steps、method 和 CFG scale 重新测试后生成 30 图片，基本上有我们想要的艺术效果，下一步就是让它调整色调，判断产品，将产品融入场景。

描述产品内容、细节、环境氛围、色彩感觉和构图，然后通过这些生成的描述进行适当的删除调整测试，修改产品和部分细节关键字。

最后，通过调整大致生成 20 经过一些微调，基本上可以使用图片。

基于 AI 无限可能性，我们使用新训练的模型包和开源模型包进行比较测试，生成其他场地。

根据实际文案和产品布局的需要，选择更合适的空间感和元素 3D 后期合成艺术模型包生成的图片，完成数字会场视觉。

可以发现，通过 3D 在理解艺术需求时，艺术模型包生成的风格和细节更加智能和成熟。此时 AI 就效率而言，它可以达到大规模生产艺术效果的无限可能性。在获得我们想要的风格化图片后，添加相应的产品和主题，可以直接在线使用。

二、AI 加入技术对业务的影响

目前大促会场主视觉设计，AI 随着技术的加入，沟通成本大大降低，输出效率和准确性大大提高，粗略统计，同等条件和要求，AI 可以达到计算能力 3 秒/张 ，1 约小时可输出约 1200 张高质量的设计方案。

会场商详细到达率 环比同期增长20.5% 4.3pt；首页包站日均点击率环比提升 149%；包站日均点击率 环比增长2.11% 74.4%。

三、可能性更大

为了获得更多的可能性，上述关键字也在 midjourney 也许是因为尝试 midjourney 与 stable diffusion 的 prompt 不同的是，产生的结果缺乏艺术感，但整体效果仍然很好。

通过修改关键字，还生成了数字视觉草稿，也许是 prompt 不够准确，虽然效果不错，但构图并不十分合适。

1. 对于 AI 未来的发展

网上一直有两个争论，AI 是辅助画家还是替代画家？画家 AI 工具应该抵制还是接受？网上关于替代的评论假设是指 Novel ai、stable diffusion 这类 AI 它取代了许多草案的需求，从而衍生出未来 AI 它将取代人类工作的想法。从生产力的角度来看，我们可以想象画家控制它 AI 绘画工具将对整个行业产生积极影响，并在艺术领域进行创新。技术的发展可以解放生产力，生产工具可以颠覆生产关系，AI 这种影响也将是革命性的，但取代人类画家并非如此 ai 这里提出的目的 AI 是否取代这个话题主要是针对公众的“ai 对是否会取代人类画家的论点进行了浅浅的分析。

三、资源共享

AI 工具网页链接：

① Disco Diffusion： https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion

教程链接共享： https://www.bilibili.com/video/BV1b541X7M/

② Midjourney： https://discord.com/channels/662267976984297473/@home

教程链接共享： https://www.bilibili.com/video/BV16d4y1A7ZQ

Midjourney 社区： https://www.midjourney.com/app/

③ Stable Diffusion： https://www.bilibili.com/video/BV1rd4y1k7oQ(这是本地配置的集成包，需要 window 系统的 N 卡只能用。谢谢你用爱发电。 UP 主）

教程链接共享： https://space.bilibili.com/250989068

④ DALL·E： https://labs.openai.com/waitlist

⑤ Tiamat： https://tiamat-ai.feishu.cn/share/base/shrcn2uxl8wNiveykIFYqWSzsPf

⑥ 网页端的 Runway 人工智能工具： https://app.runwayml.com

关于版权

针对 Ai 培训和图片使用，如果是因为绘画风格问题，版权不能申请特定风格的版权，100TB 训练数据被压缩成一个 4GB 甚至 1GB 的模型，从 AI 原理上看底层生成，Ai 绘画方法不能算是缝合，而是创造了新的图像，这是一种变化，也是技术发展不可避免的事情。目前 SD 开源模型的授权协议是 Creative ML OpenRAIL-M license，允许商用和非商用在非有害目的的条件下使用。已经开源的自我部署 Stable Diffusion，也就是说，你用的是自己的 GPU 生成图片的资源（Output）的着作权，Licensor（Stability.ai）claims no rights。你自己定义图片中的作权和如何对外授权。Stability.ai 不受约束，也不会分享你的作权和收入。

最后

当版权问题达成共识时，AI 绘图可能成为划时代的辅助工具。AI 绘图可以确定是一种不可阻挡的趋势，技术不断进化，趋势发展迅速，未来 AI 你是接受还是抵制？

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