编者按：AI画画一直是2022年的热门话题，但至今仍鲜有实战案例。本文作者把AI绘画的成果融入了双11的电商设计中，不仅效果炸裂，而且效率极高。
前段时间，有个朋友突然问我关于 AI 的问题，我们一般会用 AI 来干嘛？刚好，我们在双十一大促中就应用了 AI 进行创作，这里就浅聊下 AI 创作。
首先，我们来看看时下最流行的两个 AI 绘画工具 Midjourney 和 stable diffusion 生成的一些图片效果。
由 Midjourney 完成
由 stable diffusion 完成
是不是很震撼？
其实，只需要输入一段文字描述，加上艺术风格和艺术家的名词，即可实时快速生成精美的绘画。当然，prompt 提示关键词便是 AI 绘画中最有价值的部分。
关于 AI，在 2022 年的进化是巨大的，也是当下争议非常大的一个话题。
如今 AI 已经涉及到各个领域；在绘画领域，AI 的应用发展的也已经越来越成熟，相对应的，作为设计师，如何将 AI 应用到商业设计领域是我们最关注的问题。
目前来看，市面上鲜有将 AI 应用到商业设计领域的案例，因此，尝试将 AI 首次应用电商大促设计领域也是我们最大的挑战。通过网上大量资料和研究学习，针对 AI 现有的几个工具进行了研究和使用，我们挑选了 Midjourney、Stable Diffusion 和 runway 等几个工具。
关于AI绘画工具的详细介绍：
在风格上，我们希望尝试大促设计艺术化，尽可能摆脱陈列感强、用户视觉疲态的常规化设计形式。风格确定后我们就开始具体的操作了。
一、从 0 到 1 的 AI 工作流
首先，简单用 PS 合成一张我们定义好的风格图，如下
然后，用这张效果图在 stable diffusion 反向生成关键词，关键词中会包含图中元素的相关描述词。
第三，应用这些关键词训练出 AI 艺术化模型包。
为了赋予 AI 更强的艺术化，我们将 200 多张艺术化 3D 风格的参考图提供给 AI，得到一个 AI 通过深度学习后的一个艺术化模型包，这时这个模型包便具备了我们最初定义的风格化。
通过关键词，再次使用艺术化模型包，调整 Steps、method 和 CFG scale 等重新测试后生成 30 张图，就基本具备了我们想要的艺术化效果，接下来便是让它调整色调和判定产品，将产品融入到场景中。
从产品内容、细节、环境氛围、色彩感觉和构图等进行描述，然后我们通过这些生成的描述词，进行适当的删减调整测试，将产品和部分细节关键词修改。
最后，通过调整后大概生成了 20 张图，再经过一些微调就基本可用了。
基于 AI 的无限可能性，我们利用新训练的模型包和开源模型包进行对比测试，针对其他的会场进行了生成。
根绝实际文案和产品布局需要，选择空间感和元素更适合的 3D 艺术化模型包生成的图进行后期合成，完成数码会场视觉。
可以发现，通过 3D 艺术化的模型包生成的风格和细节在理解艺术化需求上更加智能和成熟，在这个时候 AI 在效率上已经可以居于无限可能大量生产艺术化的效果了。获得我们想要的风格化图片后，增加大促相应的产品和主题，就可以直接在线上使用了。
二、AI 技术的加入对业务带来的影响
当前大促的会场主视觉设计，AI 技术的加入，使得沟通成本大幅降低，输出效率和精准度大幅提升，粗略统计，同等条件及要求的前提下，AI 的算力可以达到 3 秒/张 ，1 小时约可输出约 1200 张高质量设计方案。
会场商详到达率 20.5%，环比同期提升 4.3pt；首页包站日均点击率环比提升 149%；包站日均点击率 2.11%，环比提升 74.4%。
三、更多可能性
为了更多可能性，将上述得到的关键词也在 midjourney 上尝试，可能是因为 midjourney 与 stable diffusion 的 prompt 不太一样，生成的结果缺少了艺术化的感觉，但是整体效果还是不错的。
通过修改关键词，对数码的视觉稿也进行了生成，可能是 prompt 不够准确，尽管效果不错，但是构图上不是很合适。
1. 对于 AI 未来的发展
网上一直有这么两个争论，AI 到底是辅助画师还是取代画师？画师对于 AI 工具应该是抵制还是接受？网上关于取代的言论，假设指的是 Novel ai、stable diffusion 这类 AI 代替了许多的约稿需求，并以此衍生出了对未来 AI 会取代人类工作的设想，从生产力的角度看，可以想下假设画师驾驭了 AI 绘画这个工具后对整个行业的正向影响，对艺术领域的创新将会是超前的。技术的发展可以解放生产力，生产工具颠覆生产关系，AI 的影响也将会是革命性的，但取代人类画师并不是 ai 的目的，这里提出 AI 是否取代的话题，主要也是对大众对于“ai 是否会取代人类画师”这一论点作出浅浅的分析。
三、资源分享
AI 工具网页版链接：
① Disco Diffusion： https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion
教程链接分享： https://www.bilibili.com/video/BV1b5411X7MM/
② Midjourney： https://discord.com/channels/662267976984297473/@home
教程链接分享： https://www.bilibili.com/video/BV16d4y1A7Zq
Midjourney 社区： https://www.midjourney.com/app/
③ Stable Diffusion： https://www.bilibili.com/video/BV1rd4y1k7oQ
（这个是本地配置的整合包，需要 wendow 系统的 N 卡才可使用，感谢用爱发电的 UP 主）
教程链接分享： 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 的训练和图片的使用，假如是因为画风问题，在版权上是无法对某一种特定风格申请版权的，100TB 的训练数据压缩成一个 4GB 甚至 1GB 的模型，从 AI 的底层生成原理上看，Ai 的作画方式也不能算是缝合，而是创造了全新的图像，这是一种变革，而且也是技术的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，在非有害目的的条件下，允许商用和非商用。自己部署已经开源的 Stable Diffusion，也就是说用的是自己的 GPU 资源，所生成图片（Output）的著作权，Licensor（Stability.ai）claims no rights。图片著作权和如何对外授权都归你自行定义，Stability.ai 不做约束，也不会共享你的著作权和收益。
最后
当版权的问题达成共识后，AI 作图便有可能成为划时代的辅助工具。AI 作图已经可以确定是一股不可阻的潮流，技术不断进化，趋势发展迅猛，未来对于 AI 你是接受还是抵触呢？
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