其他
淘宝设计+AI ，让世界多了百万插画师
火爆了大半年的AI，造就和颠覆了很多行业领域，最开始大家以为AI会最先替代插画师，结果现在却让摄影师、建筑设计师、产品设计师瑟瑟发抖。
AI功能不断迭代带来了源源不断的创意和业务模式，网络上甚至一度出现了“AI美甲”等非常接地气的实战产品。
然而目前主流AI领域始终有一个矛盾等待被解决，那就是在“像”和“想”之间的取舍，通过不同的工具，可以分别解决“像”和“想”的问题，但始终不能解决品牌IP在创作的时候一个重要的条件，如何在想像的基础上，还有源源不断的创造力。
拿天猫形象举例，首先用Midjourney试一试，经过七七八十一道工序，我们终于可以键入“Make an IP character about black colour cat ”
生成质量不错，好像不是特别像天猫啊...
再拿出祖传的垫图手法，返回的结果却变成了这样。
或者是这样的...
作为品牌设计师，这样的交付物显然没法说服业务和自己，整体画面除了有黑色和猫以外，其他的和“天猫”这个IP没有一点点关系。看来Midjourney在定制化IP表现上并不是一个很适合的工具，但在风格发散以及画面效果上还是可圈可点的。
那么我们试一下传说中的第二个AI神器stable diffusion。
在一番猛烈得安装和学习后，打开的IP大门可能是这样的结果。
stable diffusion在学习后的测试效果还是有的，但形体固化，几乎没有什么想象力在里面，同时动作也被圈死了。在其他丰富语言文字生成时，也并不是自己所期望的IP形态。那么接下来就要对天猫这个IP进行加强训练。
天猫潮玩模型训练：多层次模型训练升华AI创作
如何既保持天猫的基础形态的同时，又能够让天猫有开放性的动作状态呢？又能让画面具有较多想象力呢？比如先明确天猫的头是不能变的，身体是可以调整的姿态的，这样的话天猫的形体是否会变得更开放，同时也能保证天猫形象的准确度。
构建适用于IP模型的数据集是关键一环。搜集具有代表性的素材，同时注意保持数据的多样性，以确保模型能够全面理解并生成独特的数字内容。
在预期想法下，可以快速制作和搜集一些素材。
3.模型训练与优化
通过反复得训练和过程优化，我们能够不断提升IP模型的生成效果。同时密切关注训练过程中的细微变化，及时进行反馈和调整，是达到理想效果的关键。
第一阶段下，天猫初具自己原始的造型，没有惊喜甚至很多错的。
第二阶段下，天猫是对的方向，但还是看过类似的，没什么惊喜。
第三阶段下，天猫长高了，虽然画面有些表现力了，但是多少有点油腻了。没什么特别的。
第四阶段下，天猫形象创意度还不错，但背景空荡荡的？为了一次性生图，那继续调整看看。
经过不断地参数调整，短暂达到了预想的画面效果。来一张普通的合影看看。
消费级的AI创作工具：让每个人都开起AI“外挂”
上图左侧是日常情况下产出的基础内容，这个在网上能看很多。右边是经过调试后的稳定出图效果。可以看到“开挂前”“开挂后”的差别真的很大。
首先当我们使用SD时第一步就会遇到，这个词我该怎么填写？网络上会有各种教程，每个人的语言逻辑不同，那么文字逻辑也就不同了。比如下面这张图：
如果让所有人都开起AI“外挂”，单纯文字输入这一环节，就劝退所有人了，更别说模型搭配、硬件配置这些等。
在这样丰富的准备与调试之后，这个AI用起来能有多简单呢？我测试了几个关键词：
为了保证模型有更加泛化的视觉表现，就需要对模型进行加强融合。融入更多的元素，场景，风格等。这样才能保证模型在不同维度下，会有极具特殊表现。
让人人输入不同内容都能有好效果。
因此在今年双11上线的AI创作赢红包项目中（AIPK），用户只要通过简简单单的几个文字将想象化为现实，让脑海里的创意不再受绘画难度的限制，就能生成奇妙的创意画面。让画面创意生成简单操作，更加降低操作门槛。
使人人都能是自己的插画师。
那么在双11线上AIPK的模型背后，让日常产出的效果开放给百万甚至千万线上用户。面临的问题就是生图时间要极致压缩，所有数据都要压缩，采样方式要改，小模型数量要改，生图流程要改等等诸如此类的控制参数全盘改掉，目的就是为了快那2秒，0.5秒，使用户体验更好。
在AIPK的项目中有一些经验分享：
训练素材多选取不同颜色和角度的训练。例如拿历年双11品牌视觉海报
对训练数据进行详细标签注释，引导模型针对性地学习。例如国风文字统一
利用不同学习率、批次大小等参数对全局和细节的学习。例如多批次训练对比
巧妙利用controlnet强大功能，产生更多2代训练素材，提高模型的生成能力。例如用canny框定轮廓
在不断发展的技术面前，身为设计师更应该尝试并融入AI技术到自己的工作流程中，实现更高效、更创新的设计流程与效果，让AI赋予设计师更加宽广自由的表达空间。
说到这里，我们嘎嘎新的4090差不多也到位了，欢迎加入AI驱动的大淘宝设计团队。