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當UI設計遇上人工智能

發布者:乾學教育 發布時間:2018-5-23 90瀏覽

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在今年UCAN大會開場,阿里巴巴集團UED委員會委員長楊光發布的智能設計平臺——魯班,便出自樂乘的團隊。此平臺是通過人工智能算法和大量數據訓練機器學習設計。通過一段時間的學習,此平臺從去年“雙十一”前就已經在阿里內部大規模投入使用,目前其設計水平已經非常接近專業設計師設計的效果。在大會上,樂乘介紹了阿里智能設計實驗室的實踐全過c程。

用AI做設計

我們團隊現在叫人工智能設計實驗室,做的事情很簡單,用AI做設計。人工智能現在這個概念太火了,有一個數據證明它有多火:去年人工智能這個領域的創業公司開業速度超過了肯德基的開店速度。不可否認,這里一定有泡沫成分,也有很多概念的炒作。我們先拋開高大上的詞,把這個事情拆解一下。

現在講的人工智能都是通過算法、數據和強大的計算能力來完善服務場景,這是人工智能的四個要素。今天我們團隊做的就是用算法、數據、計算、場景來解決商業領域的事情,這樣使得這件事情看起來比較靠譜、容易落地。

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UI設計

為什么我們團隊會想要做這個事情呢,這不是YY出來的想法,而是從廣泛的業務場景里找到的一個機會。以一個廣告Banner為例,我們把它歸類為“大量低質易耗”的設計,這樣的設計,設計師花一天做出來,在線上投放時間也只有一天。而且是重復的,改改字就可以了,非常適合被機器所取代。

今年UCAN的主題是新設計x新商業,新商業里非常大的概念,是要通過新的技術、互聯網的手段,完成人、貨、場的重構,人是消費者,貨是商品的服務,場景就是連接人和商品之間的手段。在新的時期下,需要找到一種新的方式做設計。

我們團隊的使命是基于算法數據和前臺業務需求,打造一個商業設計大腦。這個大腦能理解設計,能為商業的產品去服務,做出合理的設計。

商業設計大腦的三大挑戰

在開始做事情之前,我們遇到了三個比較嚴峻的挑戰。

第一個挑戰,缺少標注數據。今天所有的人工智能都基于大量的結構化標注數據,設計這件事情連數據都沒有完成在線化,更別說標準化、結構化的數據了。

第二個挑戰,設計不確定性。設計是個很不確定的東西,比如今天你讓機器設計一個高端大氣的Banner廣告,它就蒙圈了。

第三個挑戰,無先例可循。在整個行業里過去一年做下來發現,沒有一些現成的技術或者框架可以參考。比如AlphaGo把圍棋AI論文發完之后,全世界圍棋AI照這個方法都可以做到先進的水平。我們過去一年來都是自己一路摸索中走過來的,這一年走來我們給人工智能做的定義是,我們做的是可控的視覺生成。可控,就是根據商業的需求、業務的需求,智能地進行控制。它解決的是視覺從無到有的問題。

可控的視覺生成過程

這是機器人從誕生的第一版到最近一版的發展歷程。2016年9月,勉強完成一張圖片的拼合,沒有什么美感可言。第二張是去年圣誕節前做的廣告,稍微看起來精致一點,整個設計還是非常簡單。第三張是兩個月前的進展,基本上可以根據這個商品輸入主體的氛圍,找到最符合的背景氛圍,整個設計細節和結構,看起來更穩定一點。

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UI設計

下面通過一段視頻看一下團隊最新的進展。

我們現在大概學會幾百種常規的設計手法,并且每天都在學習中。這是我們目前的設計能力和設計效果,青云給它定的評級是P4,意味著它還只是個助理設計師。我們今年目標是做到P5,還有很長的路要走。

機器如何學習設計

下面和大家詳細解釋一下這個機器背后的學習設計邏輯。

我們要讓機器學習設計,首先必須要讓機器理解感知設計是什么。以這樣一張非常常見的廣告為例,在機器的眼里是有一堆像素點組成的。如果今天以像素為單位讓機器去理解設計,對設計的可控性非常弱,所以在前期技術方案選擇中沒有走像素級生產,而是走向了元素級生產。

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UI設計

四個組成部分:設計框架、元素中心、行動器、評估網絡

組成一,設計框架。

還是以這個廣告為例,首先通過人工標注的方式,讓機器理解這張設計有哪些元素組成,比如它的商品主體,花的背景,蒙版。往上一層,我們通過設計的經驗知識,定義一些設計的手法和風格。手法指的是這些元素為什么可以這么構成,這個知識在設計腦子里機器是不知道的,所以會有手法這一層做輸入。最上面這一層是風格,當這些元素構成之后,它從美學或者視覺角度看是一個什么感受。讓機器知道它是用什么組成的,為什么可以這么組成,以及它組成后的效果。這個過程將一個設計問題轉化成數據問題,這就是設計數據化。

下一步是準備設計的原始文件,比如一系列花朵和設計方法,輸入到深度學習系列網絡。這個網絡有一個很大特點:具備一定記憶功能。因為設計是個步驟很復雜的過程,經常有好幾十步才能完成一個設計。

經過這層神經網絡學習之后,我們會得到一個設計框架。從技術上理解,它是一堆空間特征和視覺特征構成的模型。設計師的視角來理解的話,它相當于設計師腦子里面在做一組設計之前大概的框架印象,比如今天你接到一個任務要做一個花朵風格,思考這個設計大概會怎么做,然后從一堆文件里提取出了特征模型出來。

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組成二,元素中心。

因為我們做的是元素級生成,所以必須準備一個元素的庫。我們會通過收集一些版權圖庫,以及自己造設計元素的方式,輸入到一個元素的分類器。這個分類器會把這些元素分布到各個類型里,比如背景、主體、修飾,也會完成圖片庫的提取。

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組成三,行動器。

接下來,就是設計的具體過程。比如今天我們接到一個設計任務,要為這樣一件衣服設計一個花朵風格的廣告。這時候會有一個行動器,負責把前面準備好的底料放到設計框架里。這個過程和下圍棋很像,左邊是棋盤,右邊是下圍棋的棋子。行動器就是把元素放到棋盤里,這是整個行動器的生成原理。

它很像設計師實際在做設計的過程,如設計師要做一個花朵的時候,也在軟件里面會不斷去調每個位置、每個像素、每個角度。同時,整個過程也是一個強化學習的過程,行動器會在不斷試錯中更智能。

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組成四,評估網絡。

設計成品出來之后,我們要告訴機器人,從設計的角度是好還是不好。我們有一個設計評估網絡,最終實現的效果就是給它輸入任何一個設計成品,它能打個分。技術原理是,我們通過人工輸入大量歷史上投放過的一些設計圖評分,它從這里訓練出一個打分的模型出來。同時,專家也會人工干預打分,完成雙向反饋。

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這套框架并不是只能做Banner廣告,Banner廣告是我們找到的第一個最適合落地的業務場景。我們把它定義為是一個通用的設計智能,理論上,它可以設計一切的數字內容。只要是通過元素或者像素組成的圖像,理論上都是可以完成的。

預告一下我們最新的實踐。前兩張圖是機器完成的服飾搭配,根據用戶輸入的服飾商品進行組合搭配,生成類似雜志的搭配效果圖。另外,我們也正在訓練機器完成頁面模塊的設計,比如大量的營銷活動頁面,我們現在正在訓練它完成復雜的排版設計。

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正在攻克的三個難題

目前,我們已經完成了框架搭建,以及數據的自我學習成長。接下來我們決心攻克的三個難題,也是讓機器變得更加強大的關鍵突破點。

第一,讓機器能夠自主生成元素。我們目前的元素是靠設計師來提供,一方面是為了保證版權,另一方面,保證它的質量足夠高。我們希望能做到,要求機器造一個花朵時,它自己能生成出來,這也是目前計算機視覺生成的一個非常火的話題。

第二,提高認知理解。現在機器還不太理解語義,只能根據需求或者任務生成一個結果,并不了解其中的關系。我們下一步要做的事情是,當用戶輸入了“清涼一夏”的文案時,機器人能理解“清涼”這個詞代表了什么意思,并且理解這張照片代表了“清涼一夏”的理念,圖文之間有一定的關系。

最后一個,設計的遷移。比如今天通過大量專家數據訓練了幾百種常規數據手法之后,它能夠完成主流的設計要求了。當這些手法很相似時,就可以完成風格遷移。我們會進一步探索AI,不再根據需求完成使命,而是通過自我學習和演化之后有新的東西出來。

AI Design 擁抱新時代

今天人工智能設計真的來了,它不以任何意志為轉移的趨勢走來了,它離我們很近。當一個新的浪潮打過來的時候,我們應該學會的是擁抱它,而不是掉頭就跑,邊跑邊罵不靠譜。

視覺設計的四個層次

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最基礎的是臨摹拓展。給你一個東西,照著它拓展一份出來,很明顯這一定是機器第一步取代的工作。而且目前已經做到一大半了,證明這是一個沒法回避的問題。

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第二層,場景表達。今天你給它一個東西,它能理解,能表達對。比如今天你根據情人節,這些品牌能夠找到一種合適的設計手段,去表達出情人節的溫馨,這種手繪的方式會稍微難一點,也就是我們前面講到的語義這一層。

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第三層,創意洞見。它能夠有一些啟發性的東西出來。天貓品牌里面經常有把貓頭和品牌創意做聯合的事情,這是機器不可能做到的事情,或者在我有生之年沒有指望它能做到的。



最后一層,創造趨勢。這一般是設計大師做的事情。它能定義明年、未來幾年的設計趨勢走向,這是更高的設計能力。比如今年“三八”女王節,天貓用了一種全新的設計手段,用這種很輕的質感、很細膩的方式來表達商品。它能夠代表一個新的趨勢和未來,代表一個新的手段,這件事情一定是人來做的。

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回到今天機器和人之間的差異和對比,如果今天我們搞設計人機大戰的話,機器最擅長的是數據、計算、學習。數據上,可以完成巨量素材庫,訓練成長速度,不斷地完成閉環。它的學習速度之快,一個晚上可以完成幾十萬次的學習訓練,是人不吃不喝也趕不上的。而人類設計師的特征,首先在情感層面,我們理解共情,情緒上有表達,這是機器很難做到的。另外兩層,創意和創造,設計師能夠創造出一些新的東西,做組合遷移,組合創意,美學趨勢。如果真正人機對戰的話,設計師還是應回歸創造、創意,以及理解用戶的層面。

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擁抱這個AI時代,對我們來說有沒有什么新的工作方式呢。比如今天有顧客讓你做一個設計,以前是一對一的給他一個成品,一對一的完成一個設計任務。有了設計AI之后,就可以將一個設計手段輸入給機器,教會機器做執行和生成。這樣,你就可以不止為一個客戶服務,而是為成千上萬的客戶服務。

人工智能設計是個不可阻擋的時代,是未來。但是它也剛剛來,我們也剛剛走出第一步。我們還有大量的時間,希望接下來和設計

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