善用AIGC搞定海量物料设计
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善用AIGC搞定海量物料设计
善用AIGC搞定海量物料设计
飞书用户84902024年3月16日修改
⏰ 剪存时间：2024-03-14 18:41:13 (UTC+8)
前言
2022年底ChatGPT发布，各行业一度陷入恐慌，其中AI生图技术的效果和速度令人们惊叹，以创意为核心竞争力的设计师群体首当其冲。
然而很快我们发现，AI在模仿和融合设计方面的能力非常惊人，在灵感激发和设计过程中善用AI工具能极大提高创意效率。在广告营销领域，国内外品牌纷纷将AIGC融入营销活动，用传统创作手段与AI技术碰撞出新的视觉效果甚至新的产品。
MEUX的运营设计师们在百度APP的渠道增长方向也进行了一次AI应用的突破，我们首次基于实际业务去学习使用AI， 借助AI能力生产海量的图片物料，通过网络广告位推送给用户，从而实现用户增长的目标。
不可能完成的任务？
网络广告投放的优势在于千人千面，这就需要持续供给大量的广告创意。过去这项工作全部由人工完成，设计师需要基于一些图片素材、用大家熟悉的PS、拍摄等方式进行创意设计。由于每周要供给几千个新物料，而耗时费力地制作精致美观的图片又未必能带来更高的收益，因此逐渐发展成数量级遇瓶颈且物料视效不优的局面。在控成本的情况下，想要把物料数量再提升一个量级、同时提高美观度，这几乎是不可能的事情。而如今的AI技术让我们看到了希望。
我们与产品和研发经过一段时间的研究，使用Stable Diffusion生产出了海量的图片物料，产能和画面质量都超越了传统人工生产模式。
从新手翻车到轻车熟路
对于百度APP的广告物料来说，使用AI生成可用的图片并没有想象中那么容易，我们在尝试Stable Diffusion的初期屡屡翻车。
在这个业务场景中，目标是向用户推广百度APP的搜索功能，我们需要基于搜索query（即用户搜索词）生成物料的底图，例如“家常肉丸子”、“如何给汽车加油”、“面霜推荐”、“麻辣小龙虾的做法”等等，内容类型包罗万象。
Stable Diffusion界面的上手难度略高于Midjourney，但基本原理相同，于是我们针对具体query，选择适合的大模型和Lora、扩充正反提示词并反复调参，这样可以顺利生成一些效果不错的图片。