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智東西4月14日?qǐng)?bào)道，在剛剛落幕的GTIC 2023中國(guó)AIGC創(chuàng)新峰會(huì)上，計(jì)算美學(xué)（Nolibox）聯(lián)合創(chuàng)始人黃晟昱發(fā)表了名為《AIGC驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)創(chuàng)意生產(chǎn)機(jī)制革新》的主題演講。
黃晟昱向在場(chǎng)嘉賓介紹了設(shè)計(jì)中的技術(shù)演化。他指出，當(dāng)下AI等新興技術(shù)正在經(jīng)歷爆炸式的發(fā)展增長(zhǎng)，設(shè)計(jì)行業(yè)正在面臨著飛速增長(zhǎng)的設(shè)計(jì)創(chuàng)意市場(chǎng)需求與高效率及高品質(zhì)設(shè)計(jì)之間的矛盾。從行業(yè)趨勢(shì)上來(lái)看，設(shè)計(jì)創(chuàng)意的過(guò)程及方式會(huì)隨著機(jī)器的進(jìn)化呈現(xiàn)出多元化的趨勢(shì)?？傊?，AIGC時(shí)代，設(shè)計(jì)行業(yè)面臨著生產(chǎn)力變革。
黃晟昱認(rèn)為，目前實(shí)現(xiàn)AIGC驅(qū)動(dòng)下可控的設(shè)計(jì)創(chuàng)意生產(chǎn)，面臨著“人和機(jī)器在設(shè)計(jì)創(chuàng)意中的語(yǔ)言不可通約性”“復(fù)雜設(shè)計(jì)創(chuàng)意需求的獲取與分析困難”“設(shè)計(jì)生成創(chuàng)意難以迭代及落地”等三重困境。但這些困難可以通過(guò)保證設(shè)計(jì)資產(chǎn)的可量化性、設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的可歸納性、設(shè)計(jì)行為的可模擬性等三方面來(lái)解決，從而實(shí)現(xiàn)從“設(shè)計(jì)認(rèn)知”到“機(jī)器認(rèn)知”的轉(zhuǎn)化。
黃晟昱指出，在AI可直接創(chuàng)作的背景下，人和機(jī)器設(shè)計(jì)角色將發(fā)生變化。一方面，將從過(guò)去的由人主導(dǎo)、以人機(jī)交互方式進(jìn)行設(shè)計(jì)變?yōu)槿藱C(jī)協(xié)創(chuàng)。另一方面，設(shè)計(jì)領(lǐng)域還將出現(xiàn)一種訓(xùn)練機(jī)器的設(shè)計(jì)師，他們通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
最后，黃晟昱介紹了設(shè)計(jì)美學(xué)的未來(lái)愿景，即通過(guò)構(gòu)建面向未來(lái)的智能設(shè)計(jì)，讓設(shè)計(jì)工具更包容、設(shè)計(jì)更簡(jiǎn)單、設(shè)計(jì)創(chuàng)意更普惠。
以下為黃晟昱的演講實(shí)錄：
作為最后一個(gè)出場(chǎng)的演講者，其實(shí)我的壓力蠻大的。大家今天聽(tīng)了一天的技術(shù)干貨，包括前沿的大模型研究、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用分享等，接下來(lái)，我給大家分享一些好玩的東西。我相信，藝術(shù)和設(shè)計(jì)一直都是大家很關(guān)注的內(nèi)容，這也是我們團(tuán)隊(duì)，包括計(jì)算美學(xué)這家公司在這幾年一直以來(lái)深耕的領(lǐng)域。
我今天演講的主題是《AIGC驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)創(chuàng)意生產(chǎn)機(jī)制革新》，勢(shì)必涉及到設(shè)計(jì)創(chuàng)意的機(jī)制和流程。今天的演講，我將分三個(gè)章節(jié)跟大家做一個(gè)拆解。
第一章節(jié)，我想聊一下設(shè)計(jì)中的技術(shù)演化、技術(shù)革新及其影響。其中包括技術(shù)如何來(lái)影響藝術(shù)家？如何影響設(shè)計(jì)師的創(chuàng)作行為？設(shè)計(jì)工具如何在一次次的技術(shù)迭代中不斷演進(jìn)？
第二章節(jié)，基于設(shè)計(jì)與技術(shù)之間的相互糾纏，以及我們?cè)贏I設(shè)計(jì)基礎(chǔ)領(lǐng)域近三年的研究，我想聊一下，如何實(shí)現(xiàn)AIGC支持下的設(shè)計(jì)生成技術(shù)的路徑，包括怎么來(lái)解構(gòu)設(shè)計(jì)量化的數(shù)據(jù)和語(yǔ)言？如何構(gòu)建機(jī)器可理解的美學(xué)評(píng)估模型？
最后一個(gè)章節(jié)，我希望能夠帶著大家了解一下我們發(fā)布的幾款產(chǎn)品，我們?nèi)绾伟袮IGC轉(zhuǎn)化為可以落地的設(shè)計(jì)創(chuàng)意類(lèi)生產(chǎn)力工具，以及未來(lái)是不是每個(gè)普通人都將擁有自己的設(shè)計(jì)創(chuàng)作能力。
一、設(shè)計(jì)行業(yè)面臨生產(chǎn)力變革，創(chuàng)意形式及手段呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)
首先，我來(lái)講一下設(shè)計(jì)與技術(shù)的演進(jìn)，從時(shí)代背景來(lái)說(shuō)，以ChatGPT為代表的新興技術(shù)爆發(fā)，其實(shí)極大地影響了設(shè)計(jì)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)和供需關(guān)系。
生成式AI使技能變得更加民主和普惠，而技能的民主普惠將會(huì)導(dǎo)致設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)工作模式的變化。從行業(yè)趨勢(shì)來(lái)看，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在設(shè)計(jì)創(chuàng)作領(lǐng)域，無(wú)論是工業(yè)設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì)、服裝設(shè)計(jì)，越來(lái)越多的設(shè)計(jì)師開(kāi)始使用人機(jī)協(xié)同的技術(shù)和方式來(lái)推動(dòng)設(shè)計(jì)創(chuàng)作手段的多樣性。設(shè)計(jì)創(chuàng)意的過(guò)程也隨著機(jī)器的進(jìn)化呈現(xiàn)出多元化的趨勢(shì)。
我們可能會(huì)有一個(gè)疑問(wèn)，在AI都能進(jìn)行自主設(shè)計(jì)創(chuàng)意的過(guò)程當(dāng)中，人類(lèi)應(yīng)該發(fā)揮什么樣的作用？如何順應(yīng)環(huán)境的發(fā)展合理使用人工智能技術(shù)，協(xié)同進(jìn)入到現(xiàn)有的不同垂類(lèi)的設(shè)計(jì)行業(yè)工作流，從而不讓AI取代人類(lèi)，而只是輔佐設(shè)計(jì)師發(fā)揮更大的設(shè)計(jì)創(chuàng)意力量，以及把這種能力賦能給普通人。
回顧一下歷史，其實(shí)早在70年前的建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)學(xué)者便思考將能夠運(yùn)算和思考的機(jī)器帶入到設(shè)計(jì)產(chǎn)品當(dāng)中。數(shù)據(jù)和運(yùn)算在設(shè)計(jì)領(lǐng)域并不是這幾年才興起的新鮮話題。
每一次運(yùn)算的進(jìn)步，其實(shí)都伴隨設(shè)計(jì)范式的引進(jìn)。比如上世紀(jì)60年代提出建筑控制論、宇宙結(jié)構(gòu)學(xué)；扎哈·哈迪德（Zaha Hadid）大師提出的參數(shù)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)；很早之前MIT發(fā)布的生成設(shè)計(jì)；再到目前流行的數(shù)字建造、網(wǎng)站的響應(yīng)自適應(yīng)布局設(shè)計(jì)，這些都是技術(shù)和設(shè)計(jì)之間不斷迭代的標(biāo)志。
2010年以后，設(shè)計(jì)行業(yè)逐漸進(jìn)入到設(shè)計(jì)人工智能的時(shí)代，尤其是今年，AIGC理念的爆火，將會(huì)誕生一些新的生產(chǎn)方式。
除此之外，我還梳理了一下設(shè)計(jì)與計(jì)算的研究發(fā)展歷程以及設(shè)計(jì)與計(jì)算的應(yīng)用發(fā)展歷程。在1.0階段，大家很熟悉的Adobe、AUTOCAD等計(jì)算機(jī)輔助圖形設(shè)計(jì)工具誕生。這個(gè)圖形在上世紀(jì)90年代已經(jīng)在全球范圍之內(nèi)普及，這些基于機(jī)器視覺(jué)及圖形學(xué)，設(shè)計(jì)動(dòng)作會(huì)被轉(zhuǎn)化為量化規(guī)則，早年間設(shè)計(jì)師通過(guò)手繪、印刷方式進(jìn)行創(chuàng)作。
到了2.0時(shí)代，比較有代表性的是阿里的魯班設(shè)計(jì)系統(tǒng)、AutoDraw等輔助智能設(shè)計(jì)工具，它們基于大量的數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提升設(shè)計(jì)師的工作效率和能力，自動(dòng)生成banner、簡(jiǎn)單的海報(bào)。
在3.0時(shí)代，微軟收購(gòu)OpenAI之后，推出了Microsoft?Designer，我們也推出了圖宇宙和畫(huà)宇宙兩款智能產(chǎn)品。這兩款產(chǎn)品以機(jī)器為主導(dǎo)進(jìn)行直接設(shè)計(jì)創(chuàng)意，并在整個(gè)設(shè)計(jì)流程里輔助設(shè)計(jì)師，并且賦能給普通人。
二、突破AIGC驅(qū)動(dòng)下設(shè)計(jì)生產(chǎn)困境，實(shí)現(xiàn)“設(shè)計(jì)認(rèn)知”到“機(jī)器認(rèn)知”轉(zhuǎn)化
談起我們做這件事情的初衷，其實(shí)在2019年，我們就在清華大學(xué)發(fā)起了一個(gè)跨學(xué)科的研究性項(xiàng)目。當(dāng)時(shí)設(shè)計(jì)學(xué)、藝術(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)、數(shù)學(xué)等不同領(lǐng)域的學(xué)者希望在一起做一件激動(dòng)人心的事，彼時(shí)，在這些學(xué)者看來(lái)，沒(méi)有什么比讓機(jī)器學(xué)會(huì)設(shè)計(jì)創(chuàng)造這件事更讓人激動(dòng)。
2021年，我們進(jìn)行了產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化，聯(lián)合成立了計(jì)算美學(xué)，2022年我們分別發(fā)布了面向超級(jí)創(chuàng)作的生產(chǎn)工具以及智能設(shè)計(jì)平臺(tái)。
縱觀設(shè)計(jì)學(xué)所關(guān)注的人工智能研究，我們通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的平面、產(chǎn)品、服裝、建筑、室內(nèi)體驗(yàn)、UI設(shè)計(jì)等進(jìn)行分析，做了一些關(guān)鍵詞的聚類(lèi)分析及檢索。這其中包括中文研究領(lǐng)域相對(duì)比較火的專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)工程、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、參數(shù)化設(shè)計(jì)等。除此之外，我們還關(guān)注國(guó)外目前研究的主流方向和趨勢(shì)，例如使用大模型或者智能設(shè)計(jì)產(chǎn)品構(gòu)建良好的用戶(hù)體驗(yàn)。
那么，具體而言，如果想實(shí)現(xiàn)比較可控的、可編輯的智能設(shè)計(jì)，而不僅僅是用Stable Diffusion生成一張簡(jiǎn)單的圖像，那么我們前期需要做哪些準(zhǔn)備？
首先第一步，我們需要構(gòu)建設(shè)計(jì)認(rèn)知到機(jī)器認(rèn)知的基礎(chǔ)概念。我簡(jiǎn)單做一個(gè)類(lèi)比，智能設(shè)計(jì)之于設(shè)計(jì)行業(yè)正如自動(dòng)駕駛之于交通行業(yè)，這兩者的結(jié)果都很相似。人們提供一個(gè)設(shè)計(jì)需求，完成一個(gè)交付，就跟人們打車(chē)從初始點(diǎn)到終點(diǎn)，完成旅行一樣自然。
但相比較而言，駕駛行為是一種結(jié)構(gòu)較強(qiáng)的行為，而設(shè)計(jì)是一種結(jié)構(gòu)性較弱的行為，它具有很強(qiáng)的不確定性。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，設(shè)計(jì)一般沒(méi)有最優(yōu)解，如果把設(shè)計(jì)抽象成一類(lèi)大家比較熟悉的函數(shù)關(guān)系，那么函數(shù)往往不是唯一。
舉一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子，當(dāng)我們打開(kāi)全球最大的設(shè)計(jì)素材庫(kù)、同時(shí)也是一家社交網(wǎng)站的Pintrest去搜熊貓的logo。在不同的語(yǔ)義環(huán)境和文化下，人們可能會(huì)檢索到不同風(fēng)格表達(dá)的方式，但很難說(shuō)哪個(gè)logo更受人喜歡?？赡苡脩?hù)A喜歡左上角的，用戶(hù)B喜歡潮酷一點(diǎn)的，這其實(shí)是大千世界影射下設(shè)計(jì)行為復(fù)雜性的典型縮影。
為了實(shí)現(xiàn)AI驅(qū)動(dòng)下可控的設(shè)計(jì)生產(chǎn)，需要解決幾點(diǎn)問(wèn)題。首先要解決人和設(shè)計(jì)創(chuàng)作當(dāng)中語(yǔ)言的不可通約性；第二，要解決復(fù)雜設(shè)計(jì)創(chuàng)意需求的獲取難與分析的問(wèn)題；第三，要解決設(shè)計(jì)創(chuàng)意的生成方案難以迭代的問(wèn)題。我們使用生成式產(chǎn)品做內(nèi)容創(chuàng)作，當(dāng)我對(duì)整體的畫(huà)面很滿意，但是需要對(duì)局部細(xì)節(jié)進(jìn)行很多微調(diào)的時(shí)候，目前很多直接生成創(chuàng)意內(nèi)容的工具沒(méi)有辦法去滿足。所以，我們提出通過(guò)把握“設(shè)計(jì)認(rèn)知”到“機(jī)器認(rèn)知”轉(zhuǎn)化的三要素來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。
首先，是要保證設(shè)計(jì)的資產(chǎn)具備可量化性，這個(gè)可量化性，其實(shí)是針對(duì)整個(gè)設(shè)計(jì)創(chuàng)意領(lǐng)域中，非線性思維比較活躍的領(lǐng)域數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。
第二塊是要保證設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的可歸納性，這個(gè)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)有點(diǎn)類(lèi)似于炒菜，當(dāng)所有的菜品都備齊了，我需要知道菜譜，而這個(gè)菜譜正是不同的設(shè)計(jì)師基于自己的行業(yè)知識(shí)所產(chǎn)出的先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。
第三個(gè)環(huán)節(jié)，是要保證設(shè)計(jì)行為的可模擬性，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是設(shè)計(jì)師在做設(shè)計(jì)的過(guò)程中，機(jī)器怎么基于資產(chǎn)的量化以及經(jīng)驗(yàn)的歸納去進(jìn)行模擬，這個(gè)過(guò)程我們稱(chēng)為設(shè)計(jì)生成的算法可控。
因此，我想把這三個(gè)最關(guān)鍵的要素跟大家一塊兒分享一下，首先什么是設(shè)計(jì)資產(chǎn)的可量化性？當(dāng)大家去一些國(guó)內(nèi)知名的素材網(wǎng)站下載各類(lèi)平面設(shè)計(jì)素材的時(shí)候，這些確實(shí)是設(shè)計(jì)資產(chǎn)。但是，從機(jī)器進(jìn)行設(shè)計(jì)創(chuàng)造的角度來(lái)說(shuō)，機(jī)器并不理解這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器只認(rèn)識(shí)這張圖片的尺寸大小，但沒(méi)有辦法知道里面的元素所代表的人類(lèi)主觀情感是什么。除此之外，機(jī)器也不知道這張圖片是賽博朋克風(fēng)、波譜藝術(shù)風(fēng)還是潮流潮酷風(fēng)？更適合哪些人群？這兩種元素搭配在一起有哪些情感傾向？而這些其實(shí)都是設(shè)計(jì)師基于常年的一些判斷去積累的主觀評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)。
所以我們要做的事情，就是把這些停留在數(shù)字空間里的死亡狀態(tài)下的設(shè)計(jì)資產(chǎn)，讓機(jī)器能夠從主觀的角度去理解它。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，我們構(gòu)建了全球第一款可商用的視覺(jué)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集，我們花了很大工夫自己搭建了標(biāo)注工廠。
目前，標(biāo)注工廠以專(zhuān)業(yè)的設(shè)計(jì)師專(zhuān)家系統(tǒng)為主，這其中包括大量普通設(shè)計(jì)類(lèi)學(xué)生和設(shè)計(jì)師從業(yè)者對(duì)于不同元素、視覺(jué)內(nèi)容排版、布局等一系列因素的主觀考量。
我們積累了近20萬(wàn)套結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)及模型、近3萬(wàn)張可調(diào)用的設(shè)計(jì)元素、100萬(wàn)條設(shè)計(jì)美學(xué)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上，我們搭建了自己的美學(xué)推薦及評(píng)估系統(tǒng)，這其中包括了以風(fēng)格標(biāo)簽、情感標(biāo)簽在內(nèi)的超過(guò)1000萬(wàn)次的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。
跟今天很多嘉賓提到的大模型相比，這個(gè)規(guī)?？赡懿⒉凰愫艽?。但是對(duì)于設(shè)計(jì)創(chuàng)意或者平面設(shè)計(jì)來(lái)說(shuō)，之前沒(méi)有人做過(guò)這類(lèi)事情。所以，我們希望通過(guò)構(gòu)建未來(lái)面向機(jī)器可理解的美學(xué)數(shù)據(jù)集來(lái)貢獻(xiàn)我們自己第一步的基礎(chǔ)設(shè)施。
其次，我想講一下設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的可歸納性如何實(shí)現(xiàn)？在設(shè)計(jì)領(lǐng)域，有一句大家經(jīng)常說(shuō)的話：我在買(mǎi)一個(gè)設(shè)計(jì)師的服務(wù)，而不是買(mǎi)設(shè)計(jì)師給我服務(wù)一個(gè)月或者一周，我買(mǎi)的是設(shè)計(jì)師走過(guò)的路、旅過(guò)的游、讀過(guò)的書(shū)、看過(guò)的電影，以及最終設(shè)計(jì)方案帶給我的藝術(shù)感受。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，設(shè)計(jì)師做設(shè)計(jì)的過(guò)程是一個(gè)非線性思維活動(dòng)的過(guò)程，所以我們需要對(duì)設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行歸納。在這個(gè)層面上，我們通過(guò)設(shè)計(jì)信息表達(dá)模型來(lái)完成不同元素之間設(shè)計(jì)師的陣列，搭建了面向平面設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)師框架，還基于自研的設(shè)計(jì)語(yǔ)言，為設(shè)計(jì)問(wèn)題的重構(gòu)及設(shè)計(jì)知識(shí)的推廣和遷移等關(guān)鍵技術(shù)提供了非常有力的理論和技術(shù)方案的基礎(chǔ)。
再往下走，在設(shè)計(jì)行為具體內(nèi)容上，我們對(duì)圖形、文字、色彩、布局、風(fēng)格等設(shè)計(jì)構(gòu)成要素進(jìn)行了圖譜構(gòu)建，同時(shí)基于已有的數(shù)據(jù)集，結(jié)合已經(jīng)量化好的設(shè)計(jì)師的先驗(yàn)知識(shí)，把基礎(chǔ)創(chuàng)意概念和可視化的視覺(jué)表達(dá)進(jìn)行了關(guān)系映射，為機(jī)器提供非?？煽?、有效接近人類(lèi)審美的設(shè)計(jì)作品，提供了一系列的基礎(chǔ)。
最后是如何保證設(shè)計(jì)行為的可模擬性。因?yàn)槲覀兿嘈?，無(wú)論Stable Diffusion、ChatGPT給我們帶來(lái)怎樣的沖擊和發(fā)展，未來(lái)主流的設(shè)計(jì)生產(chǎn)方式一定還是人機(jī)協(xié)創(chuàng)。
在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，我們需要把人類(lèi)和機(jī)器在整個(gè)設(shè)計(jì)鏈路流程當(dāng)中的分工達(dá)到一種最優(yōu)的配置，其實(shí)也就是明確人機(jī)協(xié)同視覺(jué)設(shè)計(jì)方案過(guò)程當(dāng)中的生成路徑，以及評(píng)估和決策路徑。因?yàn)槿祟?lèi)仍然有決定權(quán)去說(shuō)，這個(gè)設(shè)計(jì)可能適不適合我的輸出和使用。目前，機(jī)器通過(guò)學(xué)習(xí)只能是越來(lái)越接近決策者對(duì)于設(shè)計(jì)的判斷。
三、針對(duì)性搭建底層系統(tǒng)，推動(dòng)創(chuàng)意生產(chǎn)商業(yè)化落地
實(shí)現(xiàn)可控的AI設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)。第一，我們要構(gòu)建一套統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)元語(yǔ)言來(lái)打通人和機(jī)器之間溝通的不可通約性，讓機(jī)器聽(tīng)得懂設(shè)計(jì)師的話；第二，進(jìn)行多通道、多模態(tài)創(chuàng)意信息捕捉研究，基于DH需求模型，機(jī)器可以通過(guò)各種媒介來(lái)抓取人們的各種行為，成為它創(chuàng)意的來(lái)源；第三，進(jìn)行多技術(shù)耦合設(shè)計(jì)生成技術(shù)研究，設(shè)計(jì)生成算法方法集、目標(biāo)導(dǎo)向的約束優(yōu)化規(guī)則集。
最后一步很關(guān)鍵，也就是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同下設(shè)計(jì)美學(xué)評(píng)估及決策。這里面涉及到美學(xué)評(píng)估方法、聯(lián)想推薦、包括反向基于人類(lèi)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)產(chǎn)出的學(xué)習(xí)。
我們還梳理了一整套流程，即解構(gòu)設(shè)計(jì)師不同系列的非線性復(fù)雜設(shè)計(jì)行為，到進(jìn)行統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化的描述，再到設(shè)計(jì)知識(shí)的推理及遷移，以及最終統(tǒng)一化的映射表達(dá)、可視化的表達(dá)，從而產(chǎn)生方案。
因此，我們也針對(duì)性地搭建了三個(gè)非常底層的系統(tǒng)，其中包括設(shè)計(jì)資產(chǎn)量化系統(tǒng)、人工智能AIGC設(shè)計(jì)生成引擎、云端協(xié)同可基于AIGC進(jìn)行二次創(chuàng)作的專(zhuān)業(yè)引擎，這三個(gè)底層系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)從創(chuàng)意內(nèi)容生產(chǎn)到具體商業(yè)化應(yīng)用AIGC全鏈路設(shè)計(jì)服務(wù)，有望成為未來(lái)產(chǎn)品運(yùn)作的核心。
四、人和機(jī)器設(shè)計(jì)角色將發(fā)生變化，人機(jī)協(xié)創(chuàng)成為新趨勢(shì)
那么就會(huì)有人問(wèn)了，AI可以直接進(jìn)行創(chuàng)作了，那么設(shè)計(jì)師還要做什么？人和機(jī)器在設(shè)計(jì)創(chuàng)意角色當(dāng)中會(huì)有怎樣的變化？
在進(jìn)行AI設(shè)計(jì)研發(fā)的過(guò)程中，我們始終關(guān)注設(shè)計(jì)師與機(jī)器之間協(xié)同分工的比例，并量化了不同的分布，通過(guò)不斷的試錯(cuò)來(lái)調(diào)整人機(jī)協(xié)創(chuàng)比例，來(lái)提升設(shè)計(jì)創(chuàng)意的效率以及多樣性。因此我們內(nèi)部產(chǎn)生了一個(gè)新的訓(xùn)練機(jī)器的設(shè)計(jì)師崗位，這可能是未來(lái)構(gòu)建通用型智能設(shè)計(jì)模型底層必須要走的路徑。
人類(lèi)以前通過(guò)命令機(jī)器去完成一些事情，現(xiàn)在通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器來(lái)達(dá)成自己的設(shè)計(jì)創(chuàng)意目標(biāo)。以前，我們關(guān)注的更多是設(shè)計(jì)師在軟件使用操作方面怎么樣？現(xiàn)在我們更加關(guān)注設(shè)計(jì)師的原創(chuàng)能力如何？設(shè)計(jì)師訓(xùn)練機(jī)器進(jìn)行設(shè)計(jì)創(chuàng)意的思路如何？這都將成為未來(lái)從業(yè)者關(guān)注的重點(diǎn)。
在AIGC時(shí)代，設(shè)計(jì)創(chuàng)作成本無(wú)限趨于零，原有的供需關(guān)系已經(jīng)被打破，原來(lái)以為高品質(zhì)的價(jià)格等于良好的設(shè)計(jì)，但是現(xiàn)在以非常低成本的價(jià)格也能產(chǎn)出很fancy的效果。設(shè)計(jì)技能逐漸從專(zhuān)業(yè)化轉(zhuǎn)向到全民化。門(mén)口賣(mài)煎餅果子的老太太都可能利用我們的這個(gè)產(chǎn)品快速生產(chǎn)新的設(shè)計(jì)，這是非常有可能的。
大模型產(chǎn)品機(jī)會(huì)空間廣大，這在今天很多嘉賓的分享中也有體現(xiàn)。但是，大模型目前只拘泥于少數(shù)巨頭。對(duì)于垂類(lèi)行業(yè)的創(chuàng)意者而言，應(yīng)該關(guān)注專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用層，因?yàn)檫@其中可能有非常多的潛在機(jī)會(huì)，未來(lái)的巨頭也將會(huì)從中出現(xiàn)。
以設(shè)計(jì)行業(yè)為例，從創(chuàng)意內(nèi)容到設(shè)計(jì)應(yīng)用，我們相信AIGC將會(huì)驅(qū)動(dòng)整個(gè)設(shè)計(jì)創(chuàng)意自主化加速，從而解放行業(yè)生產(chǎn)力。正如設(shè)計(jì)界非常著名的學(xué)者所說(shuō)的，設(shè)計(jì)，在人人設(shè)計(jì)的時(shí)代。同時(shí)，在這些技術(shù)基礎(chǔ)之上搭建什么樣的產(chǎn)品來(lái)服務(wù)現(xiàn)有的社會(huì)、企業(yè)及市場(chǎng)的需求，這將關(guān)系到全球平面設(shè)計(jì)市場(chǎng)、全球設(shè)計(jì)服務(wù)市場(chǎng)以及全球創(chuàng)意市場(chǎng)的市值。
我們相信，在未來(lái)10年，AIGC至少賦能10億人進(jìn)行設(shè)計(jì)創(chuàng)造。按照今年最新的數(shù)據(jù)，全球的設(shè)計(jì)從業(yè)者為9600萬(wàn)人，將近1億人，相當(dāng)于80個(gè)人當(dāng)中就有一個(gè)設(shè)計(jì)師。最新的傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)公司，以Adobe為例，它的市值就比較高，我認(rèn)為，全球設(shè)計(jì)市場(chǎng)的工具類(lèi)市場(chǎng)，肯定有非常大超過(guò)3000億美元的巨頭出現(xiàn)。
五、B端、C端雙重布局，構(gòu)建面向未來(lái)的智能設(shè)計(jì)體
我們希望讓每個(gè)人享受好設(shè)計(jì)，每個(gè)人享受好創(chuàng)意，每個(gè)人享受好的工具，所以我們?cè)诔闪赡甓嗟臅r(shí)間相繼推出兩款產(chǎn)品，也是AIGC超級(jí)生產(chǎn)工具。一款是高品質(zhì)的智能設(shè)計(jì)引擎，它涵蓋了目前整個(gè)非線性設(shè)計(jì)創(chuàng)意活動(dòng)的兩個(gè)鏈路。
第一個(gè)是如何激發(fā)設(shè)計(jì)師的靈感，然后在靈感的基礎(chǔ)上進(jìn)行繪制以及草圖和素材的積累？第二個(gè)是如何成為商業(yè)化的設(shè)計(jì)應(yīng)用？舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，比如今天大會(huì)的背景PPT、大會(huì)的視覺(jué)體系，這些創(chuàng)意內(nèi)容的組合輸出都需要保證嚴(yán)謹(jǐn)性。在商業(yè)化的設(shè)計(jì)應(yīng)用上，我們推出了圖宇宙和畫(huà)宇宙，圖宇宙和畫(huà)宇宙將成為面向全球的AI設(shè)計(jì)創(chuàng)意綜合平臺(tái)，同時(shí)真正成為一款以機(jī)器設(shè)計(jì)為主導(dǎo)的設(shè)計(jì)工具，并重新定義什么是未來(lái)的設(shè)計(jì)生產(chǎn)工具?；诖?，我們的NoliHub設(shè)計(jì)量化引擎及設(shè)計(jì)模型平臺(tái)也會(huì)向上述兩個(gè)產(chǎn)品提供強(qiáng)大的底層模型集數(shù)據(jù)支持。
再簡(jiǎn)單介紹一下圖宇宙和畫(huà)宇宙，它們區(qū)別于現(xiàn)有娛樂(lè)化的AIGC包括AI繪畫(huà)產(chǎn)品，我們更側(cè)重于把我們的能力，尤其做設(shè)計(jì)工具操作系統(tǒng)的能力賦能到不同的設(shè)計(jì)創(chuàng)意垂類(lèi)行業(yè)當(dāng)中，因此我們?cè)谌ツ暝缙诰投ㄏ蜥槍?duì)Stable Diffusion模型進(jìn)行重構(gòu)，并基于垂類(lèi)行業(yè)的訓(xùn)練和調(diào)整，同時(shí)搭配上我們自研的國(guó)產(chǎn)AIGC的無(wú)線畫(huà)板功能，相當(dāng)于我們提供了非常完善的、針對(duì)設(shè)計(jì)創(chuàng)意的工作流。
在我們看來(lái)，單一生成圖像并不能解決整個(gè)復(fù)雜的設(shè)計(jì)創(chuàng)意工作，它必須要搭配摳圖替換、圖像超分辨率、文本生成圖像等其他公民進(jìn)行重新規(guī)劃和設(shè)計(jì)。
我們目前提供B端和C端兩個(gè)版本的產(chǎn)品，C端產(chǎn)品為個(gè)人用戶(hù)提供基于無(wú)線畫(huà)板以及AIGC功能合成集。目前C端產(chǎn)品已經(jīng)積累了來(lái)自用戶(hù)產(chǎn)出的海量AI創(chuàng)意內(nèi)容，C端產(chǎn)品也因此成為國(guó)內(nèi)最大的AI繪畫(huà)社區(qū)。
除此之外，在B端產(chǎn)品上，我們是第一家實(shí)現(xiàn)對(duì)B端需求進(jìn)行大規(guī)模定制的公司。目前，B端產(chǎn)品作為面向?qū)Ｓ脠?chǎng)景的AIGC專(zhuān)業(yè)化的工具，應(yīng)用于服裝、游戲、工業(yè)設(shè)計(jì)等非常細(xì)分且專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域。這些也是垂類(lèi)用戶(hù)跟我們共創(chuàng)的產(chǎn)品結(jié)果。
在我看來(lái)，我們提供多樣化的AIGC模塊更多是為了構(gòu)建未來(lái)面向AIGC模型的專(zhuān)業(yè)操作系統(tǒng)，而這個(gè)操作系統(tǒng)會(huì)隨著有新的垂類(lèi)行業(yè)專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景玩家的加入而不斷更新，從而使我們的AI繪畫(huà)超越簡(jiǎn)單的娛樂(lè)化功能，而真正成為不同行業(yè)領(lǐng)域新的生產(chǎn)方式。
目前，我們通過(guò)部署層、模型層、技術(shù)層、功能層到整個(gè)無(wú)線創(chuàng)作畫(huà)板空間的產(chǎn)品層構(gòu)建了第一步創(chuàng)意內(nèi)容的生產(chǎn)。第二步，我們將基于設(shè)計(jì)自研的SVG畫(huà)板引擎，構(gòu)建未來(lái)的高品質(zhì)智能設(shè)計(jì)平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)將包含技術(shù)創(chuàng)意內(nèi)容一鍵設(shè)計(jì)、海報(bào)生成、自適應(yīng)響應(yīng)式的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)、一鍵多尺寸的視覺(jué)海報(bào)延展、各類(lèi)智能化設(shè)計(jì)的組件等功能，同時(shí)還會(huì)基于AI營(yíng)銷(xiāo)文案進(jìn)行相應(yīng)填充，包括全局配色，相似風(fēng)格的生成等。這些都狠狠切在目前傳統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域當(dāng)中的痛點(diǎn)。
我們希望，未來(lái)設(shè)計(jì)行業(yè)將告別繁瑣的模板，所有的設(shè)計(jì)基于自然語(yǔ)言的描述一鍵生成。我們也希望助力更多的企業(yè)、商家以及個(gè)人，讓他們以非常低成本的價(jià)格獲取高品質(zhì)的設(shè)計(jì)服務(wù)。
我們相信，基于設(shè)計(jì)認(rèn)知模型，通過(guò)中臺(tái)的量化平臺(tái)及管理模塊，前臺(tái)的三個(gè)產(chǎn)品矩陣可以給大家?guī)?lái)更好的設(shè)計(jì)體驗(yàn)。我們希望基于人機(jī)協(xié)創(chuàng)，構(gòu)筑面向未來(lái)的設(shè)計(jì)智能體，把非線性的創(chuàng)意思維轉(zhuǎn)為線性的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，從而形成機(jī)器和美學(xué)的共同進(jìn)步，我們也希望構(gòu)建面向未來(lái)的智能設(shè)計(jì)體，讓設(shè)計(jì)工具更包容，設(shè)計(jì)過(guò)程更簡(jiǎn)單，設(shè)計(jì)創(chuàng)意更普惠。謝謝各位！
以上是黃晟昱演講內(nèi)容的完整整理。
