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商业设计大脑的三大挑战

可控的视觉生成过程

机器如何学习设计

组成一，设计框架。

组成二，元素中心。

组成三，行动器。

组成四，评估网络。

视觉设计的四个层次

最基础的：临摹拓展。

第二层：场景表达。

第三层：创意洞见。

最后一层：创造趋势。

商业设计大脑的三大挑战

在开始做事情之前，我们遇到了三个比较严峻的挑战。

• 第一个挑战，缺少标注数据。今天所有的人工智能都基于大量的结构化标注数据，设计这件事情连数据都没有完成在线化，更别说标准化、结构化的数据了。
• 第二个挑战，设计不确定性。设计是个很不确定的东西，比如今天你让机器设计一个高端大气的Banner广告，它就蒙圈了。
• 第三个挑战，无先例可循。在整个行业里过去一年做下来发现，没有一些现成的技术或者框架可以参考。比如AlphaGo把围棋AI论文发完之后，全世界围棋AI照这个方法都可以做到先进的水平。我们过去一年来都是自己一路摸索中走过来的，这一年走来我们给人工智能做的定义是，我们做的是可控的视觉生成。可控，就是根据商业的需求、业务的需求，智能地进行控制。它解决的是视觉从无到有的问题。

可控的视觉生成过程

这是机器人从诞生的第一版到最近一版的发展历程。2016年9月，勉强完成一张图片的拼合，没有什么美感可言。第二张是去年圣诞节前做的广告，稍微看起来精致一点，整个设计还是非常简单。第三张是两个月前的进展，基本上可以根据这个商品输入主体的氛围，找到最符合的背景氛围，整个设计细节和结构，看起来更稳定一点。

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我们现在大概学会几百种常规的设计手法，并且每天都在学习中。这是我们目前的设计能力和设计效果，青云给它定的评级是P4，意味着它还只是个助理设计师。我们今年目标是做到P5，还有很长的路要走。

机器如何学习设计

下面和大家详细解释一下这个机器背后的学习设计逻辑。

我们要让机器学习设计，首先必须要让机器理解感知设计是什么。以这样一张非常常见的广告为例，在机器的眼里是有一堆像素点组成的。如果今天以像素为单位让机器去理解设计，对设计的可控性非常弱，所以在前期技术方案选择中没有走像素级生产，而是走向了元素级生产。

四个组成部分：设计框架、元素中心、行动器、评估网络

组成一，设计框架。

还是以这个广告为例，首先通过人工标注的方式，让机器理解这张设计有哪些元素组成，比如它的商品主体，花的背景，蒙版。往上一层，我们通过设计的经验知识，定义一些设计的手法和风格。手法指的是这些元素为什么可以这么构成，这个知识在设计脑子里机器是不知道的，所以会有手法这一层做输入。最上面这一层是风格，当这些元素构成之后，它从美学或者视觉角度看是一个什么感受。让机器知道它是用什么组成的，为什么可以这么组成，以及它组成后的效果。这个过程将一个设计问题转化成数据问题，这就是设计数据化。

下一步是准备设计的原始文件，比如一系列花朵和设计方法，输入到深度学习系列网络。这个网络有一个很大特点：具备一定记忆功能。因为设计是个步骤很复杂的过程，经常有好几十步才能完成一个设计。

经过这层神经网络学习之后，我们会得到一个设计框架。从技术上理解，它是一堆空间特征和视觉特征构成的模型。设计师的视角来理解的话，它相当于设计师脑子里面在做一组设计之前大概的框架印象，比如今天你接到一个任务要做一个花朵风格，思考这个设计大概会怎么做，然后从一堆文件里提取出了特征模型出来。

组成二，元素中心。

因为我们做的是元素级生成，所以必须准备一个元素的库。我们会通过收集一些版权图库，以及自己造设计元素的方式，输入到一个元素的分类器。这个分类器会把这些元素分布到各个类型里，比如背景、主体、修饰，也会完成图片库的提取。

组成三，行动器。

接下来，就是设计的具体过程。比如今天我们接到一个设计任务，要为这样一件衣服设计一个花朵风格的广告。这时候会有一个行动器，负责把前面准备好的底料放到设计框架里。这个过程和下围棋很像，左边是棋盘，右边是下围棋的棋子。行动器就是把元素放到棋盘里，这是整个行动器的生成原理。

它很像设计师实际在做设计的过程，如设计师要做一个花朵的时候，也在软件里面会不断去调每个位置、每个像素、每个角度。同时，整个过程也是一个强化学习的过程，行动器会在不断试错中更智能。

组成四，评估网络。

设计成品出来之后，我们要告诉机器人，从设计的角度是好还是不好。我们有一个设计评估网络，最终实现的效果就是给它输入任何一个设计成品，它能打个分。技术原理是，我们通过人工输入大量历史上投放过的一些设计图评分，它从这里训练出一个打分的模型出来。同时，专家也会人工干预打分，完成双向反馈。

这套框架并不是只能做Banner广告，Banner广告是我们找到的第一个最适合落地的业务场景。我们把它定义为是一个通用的设计智能，理论上，它可以设计一切的数字内容。只要是通过元素或者像素组成的图像，理论上都是可以完成的。

预告一下我们最新的实践。前两张图是机器完成的服饰搭配，根据用户输入的服饰商品进行组合搭配，生成类似杂志的搭配效果图。另外，我们也正在训练机器完成页面模块的设计，比如大量的营销活动页面，我们现在正在训练它完成复杂的排版设计。

正在攻克的三个难题

目前，我们已经完成了框架搭建，以及数据的自我学习成长。接下来我们决心攻克的三个难题，也是让机器变得更加强大的关键突破点。

• 第一，让机器能够自主生成元素。我们目前的元素是靠设计师来提供，一方面是为了保证版权，另一方面，保证它的质量足够高。我们希望能做到，要求机器造一个花朵时，它自己能生成出来，这也是目前计算机视觉生成的一个非常火的话题。
• 第二，提高认知理解。现在机器还不太理解语义，只能根据需求或者任务生成一个结果，并不了解其中的关系。我们下一步要做的事情是，当用户输入了“清凉一夏”的文案时，机器人能理解“清凉”这个词代表了什么意思，并且理解这张照片代表了“清凉一夏”的理念，图文之间有一定的关系。
• 最后一个，设计的迁移。比如今天通过大量专家数据训练了几百种常规数据手法之后，它能够完成主流的设计要求了。当这些手法很相似时，就可以完成风格迁移。我们会进一步探索AI，不再根据需求完成使命，而是通过自我学习和演化之后有新的东西出来。

AI+Design 拥抱新时代

今天人工智能设计真的来了，它不以任何意志为转移的趋势走来了，它离我们很近。当一个新的浪潮打过来的时候，我们应该学会的是拥抱它，而不是掉头就跑，边跑边骂不靠谱。

视觉设计的四个层次

最基础的：临摹拓展。

给你一个东西，照着它拓展一份出来，很明显这一定是机器第一步取代的工作。而且目前已经做到一大半了，证明这是一个没法回避的问题。

第二层：场景表达。

今天你给它一个东西，它能理解，能表达对。比如今天你根据情人节，这些品牌能够找到一种合适的设计手段，去表达出情人节的温馨，这种手绘的方式会稍微难一点，也就是我们前面讲到的语义这一层。

第三层：创意洞见。

它能够有一些启发性的东西出来。天猫品牌里面经常有把猫头和品牌创意做联合的事情，这是机器不可能做到的事情，或者在我有生之年没有指望它能做到的。

最后一层：创造趋势。

这一般是设计大师做的事情。它能定义明年、未来几年的设计趋势走向，这是更高的设计能力。比如今年“三八”女王节，天猫用了一种全新的设计手段，用这种很轻的质感、很细腻的方式来表达商品。它能够代表一个新的趋势和未来，代表一个新的手段，这件事情一定是人来做的。

回到今天机器和人之间的差异和对比，如果今天我们搞设计人机大战的话，机器最擅长的是数据、计算、学习。数据上，可以完成巨量素材库，训练成长速度，不断地完成闭环。它的学习速度之快，一个晚上可以完成几十万次的学习训练，是人不吃不喝也赶不上的。而人类设计师的特征，首先在情感层面，我们理解共情，情绪上有表达，这是机器很难做到的。另外两层，创意和创造，设计师能够创造出一些新的东西，做组合迁移，组合创意，美学趋势。如果真正人机对战的话，设计师还是应回归创造、创意，以及理解用户的层面。

拥抱这个AI时代，对我们来说有没有什么新的工作方式呢。比如今天有顾客让你做一个设计，以前是一对一的给他一个成品，一对一的完成一个设计任务。有了设计AI之后，就可以将一个设计手段输入给机器，教会机器做执行和生成。这样，你就可以不止为一个客户服务，而是为成千上万的客户服务。

人工智能设计是个不可阻挡的时代，是未来。但是它也刚刚来，我们也刚刚走出第一步。我们还有大量的时间，希望接下来和设计同行一起努力，继续把这件事情做好。

优设目前已经邀请了「鹿班智能设计平台」的负责人乐乘来优设做一期线上公开课，大家有什么想问的可以随时反馈给主编@3年2班程远 喔。

之前优设的合作伙伴「特赞」也采访过乐乘，大家可以先看看：双11期间有1.7 亿个BANNER，都来自阿里的“鹿班”AI设计系统

［关于UCAN］

UCAN是阿里巴巴的年度设计盛会，聚焦用户体验设计。4月27—28日，由阿里巴巴用户体验设计委员会举办的UCAN2017用户体验设计论坛在阿里巴巴西溪园区举行，本届主题是“新设计×新商业”。围绕“无界、融通、超距、生长”等概念，重新定义用户体验在新商业环境中的蜕变和价值，不断把设计领域、设计概念向外延展，与技术、能源和商业产生新的化学反应。

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1. UCAN 2017回顾！8分钟看完设计大咖们的尖端干货
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