揭秘天猫双11背后:AI设计师鹿班为20万客户设计600万张海报

简介: 还记得去年双11,秋裤厂商带着“五彩斑斓的黑”需求找设计师的故事吗? 现在,已经有超过20万客户把这个AI设计师鹿班带回家。 今年,鹿班除了为天猫淘宝平台提供服务之外,还通过阿里云全面为各行业客户输出AI设计能力。

还记得去年双11,秋裤厂商带着“五彩斑斓的黑”需求找设计师的故事吗?

现在,已经有超过20万客户把这个AI设计师鹿班带回家。

今年,鹿班除了为天猫淘宝平台提供服务之外,还通过阿里云全面为各行业客户输出AI设计能力。2018天猫双11期间,已累计为20万企业、商家设计近600万张图片,你打开天猫看到的各种海报和活动商品图片几乎都出自鹿班。

某淘宝商家表示,“我们有400多个产品,仅靠自己无法完成这么多图片,所以过去在双11这样的重要活动节点,图片设计环节基本都是放弃的。但今年双11,鹿班完成了所有图片的设计。”

据了解,鹿班已经达到了高级设计师的水准,每秒可以提供几十种方案,每秒设计8000张不同的海报……当然,这些能力都要归功于背后的人工智能技术。

 ●  设计知识图谱:鹿班的知识图谱是图片效果的数据底座

鹿班将各类成图设计,通过内容、视觉、结构几大维度进行标注和分析,建立对于构图、配色、搭配和文案几个方面在设计元素级别的认知。通过对千万套营销设计图片的全方位分析,建立了国内最大的营销类图片的知识图谱库。

在知识图谱的底层构建过程中,利用无向图进行建模,利用关系型数据库和NoSQL数据库混合搭建存储设施。通过数据同步,将经过后处理的数据,同步到算法依赖的ES索引上。

1c3a3e0eeaed6e8acd439025145d70c03f6cd2a3

 ●  智能设计深度学习算法:基于图像的人工智能深度学习算法是鹿班的大脑

基于深度学习的智能设计算法,鹿班改变了传统的图片设计流程。用户可以仅通过输入想达成的设计风格和图片尺寸,即可由鹿班代替人工完成素材分析、抠图、配色、排版等耗时耗力的设计工作。

鹿班还建立了智设算法执行的流水线。将复杂多变的设计需求,抽象为需求特征提取、规划、行动、量化、合成可视化等过程。这套流程,目前应用于线上透明图Bannar设计、全画幅Bannar设计等应用场景。除了提高了业务迭代速度,同时也降低了算法模块之间的耦合性,降低了算法服务的运维成本。

47094aafa8473804ac4ce2388fb9dd41c9ac1d4c

 ●  图像协议和图像渲染能力:基于GPU加速的图像生成方案是鹿班的效率保证

鹿班在图像工程底层建立了一套描述图片的DSL语言。使用该DSL语言,可以将图片通过分层的方式,描述起主要构成和视觉上的各类细节,从而建立程序之间操作图片的协议基础。

配合基于GPU的图像渲染技术,鹿班可以实现每秒上万张的图片设计和生成。使用户在短时间内完成大量bannar图、海报和会场图的制作工作。

同时,面对越来越复杂的图层描述,GPU方案也拥有比CPU方案更高的效率。这样的效率提升,对特定复杂设计效果的图像合成十分重要。

据了解,鹿班目前可以为企业、商家和设计师提供一键智能生成设计图片、拓展尺寸、拓展颜色等设计服务。

976ebe8fde79fe70ae7749217c5a80f506557a15

目前,鹿班可以提供一键智能生成设计图片、智能排版、拓展尺寸、拓展颜色等设计服务,用户只需任意输入想达成的风格、尺寸,就能实时生成多套符合要求的设计解决方案。

相关文章
|
2月前
|
数据采集 人工智能 算法
AI 大模型助力客户对话分析评测
【10月更文挑战第22天】《AI大模型助力客户对话分析》解决方案清晰地概述了从客户对话数据中提取洞察的流程,包括数据收集、预处理、模型训练、意图识别、质量评估和决策支持等环节。然而,方案在具体实施方法、模型选择、性能评估和业务决策转化等方面描述较为简略,缺乏详细的操作步骤和工具推荐。此外,示例代码较为简略,部署过程中存在多渠道数据整合、模型训练参数设置等困惑。建议增加具体实施步骤、示例代码和注释,并加强与客户的沟通和反馈机制,以提高方案的可操作性和实际应用能力。
|
2月前
|
人工智能 Serverless
AI 大模型助力客户对话分析 ——实践操作
参与《AI大模型助力客户对话分析》项目,基于阿里云社区操作路书,从架构设计到部署测试,逐步学习并应用大模型进行AI质检。过程中虽有控制台跳转等小挑战,但整体体验流畅,展示了AI技术的便捷与魅力,以及阿里云平台的先进性和社区支持。最终实现的AI质检功能,能够有效提升企业客户服务质量与效率。
55 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI大模型助力客户对话分析
该AI大模型解决方案利用NLP和机器学习技术分析客户对话,提升服务质量和用户体验。方案实践原理清晰,涵盖数据处理、模型训练等步骤,适合技术背景不同的用户。阿里云提供详尽的部署引导和文档,降低学习成本。Python脚本实用,但需注意环境配置。方案能满足基本对话分析需求,特定场景下需定制化开发。
97 29
|
1月前
|
人工智能 Serverless API
电销行业的福音|AI大模型助力客户对话分析
本文介绍了如何利用AI大模型助力电销行业的客户对话分析,通过对象存储、智能对话分析技术和通义千问大模型,实现从客户语音和聊天互动中识别意图、发现服务质量问题,提升用户体验。方案部署简单,按量计费,帮助企业快速从海量对话数据中提取有价值的信息。
【AI销售助手】告别低成交率,让客户主动找上门!
在销售行业,90%的沟通未能促成交易,令销售人员头疼。AI销售助手应运而生,它不仅帮助寻找潜在客户,还能自动发送产品信息,并监测客户的查看情况。通过深入了解客户需求,销售人员可以制定更有效的策略,显著提升成交率。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
评测:AI 大模型助力客户对话分析
该评测报告详细介绍了Al大模型在客户对话分析中的应用,涵盖了实践原理、实施方法、部署体验、示例代码及业务适应性。报告指出,该方案利用NLP和机器学习技术,深度解析对话内容,精准识别用户意图,显著提升服务质量与客户体验。实施方法清晰明了,文档详尽,部署体验顺畅,提供了丰富的引导和支持。示例代码实用性强,但在依赖库安装和资源限制方面需注意调整。整体上,该方案能够满足基本对话分析需求,但在特定行业场景中还需进一步定制化开发。
|
2月前
|
存储 人工智能 Serverless
AI大模型助力客户对话分析评测文章
在数字化时代,企业面临客户对话数据处理的挑战。阿里云推出的AI大模型助力客户对话分析方案,通过整合多种云服务,实现对话数据的自动化分析,提升服务质量和客户体验。本文将详细介绍该方案的优势与实际应用效果。
|
2月前
|
人工智能 Serverless
参与评测「AI 大模型助力客户对话分析」
本文介绍了作者参与《AI大模型助力客户对话分析》项目的实践与感受,通过阿里云提供的解决方案,从架构设计到具体实施,最终成功部署了AI质检应用,感受到了AI技术的魅力和便捷性。项目分为四步执行,虽然过程中遇到了一些小挑战,但总体上顺利完成了部署,实现了对话记录的质检与分析,有助于提高企业客户的服务效率。
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
阿里云AI大模型助力客户对话分析——全方位提升服务与体验
随着数字化转型的推进,企业愈发重视客户互动数据的价值。阿里云推出了一套基于AI大模型的客户对话分析解决方案,通过自动化手段分析大量客户对话数据,提取有价值信息,优化服务流程,提升客户体验。本文将结合技术文档和实际体验,全面评测这一解决方案。
77 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI 大模型助力客户对话分析评测
《AI大模型助力客户对话分析》解决方案通过先进的AI技术实现高效客服对话分析。方案详细阐述了利用自然语言处理和机器学习技术解析客户对话的方法,并提供了具体实施步骤。然而,在技术细节、案例研究和定制化指导方面仍有改进空间,建议增强技术文档、增加案例研究并提供更多的定制化支持。
57 2