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进击!百度UH 自动化AI设计系统

2018-12-11 17:15| 发布者: admin| 查看: 528| 评论: 0

摘要: 百度作为拥有业界领先的 AI 人工智能技术的企业,也不断向外界展示 AI 的落地成果,覆盖了营销、医疗、制造等等行业。其实在百度内部也酝酿着新技术的革新。 这次百度教育 UE 团队(百度 EDUX)带来了他们在内部落地 ...
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百度作为拥有业界领先的 AI 人工智能技术的企业,也不断向外界展示 AI 的落地成果,覆盖了营销、医疗、制造等等行业。其实在百度内部也酝酿着新技术的革新。

这次百度教育 UE 团队(百度 EDUX)带来了他们在内部落地的自动化 AI 设计系统 V1.0,随着业务的增长,产品群越来越大,合作方越来越多,作为整个产品落地必要的 UI 环节,肩负的工作量也非常巨大,尤其是日常运营 Banner 的设计工作,以往都是以人工的方式进行产出的,如何尝试新技术的赋能,利用自动化和 AI 来帮助完成设计师的工作呢。

进击!百度UH 自动化AI设计系统

△百度 UH 自动化 AI 设计系统

今天很高兴邀请到百度 UH(UI Hatch)系统负责人张林玉,百度阅读 UI 负责人吴凯,百度 EDUX 总负责人狄涛进行介绍。

进击!百度UH 自动化AI设计系统

记者:请先介绍一下 UH 系统的背景?

UH 系统负责人张林玉:一个产品线的端非常多,如 NA、PC、WAP 等,不同的设计师会负责不同的模块,每位设计师都有各自的思路,会对相同的元素进行不同的理解,最后产出不同的方案,所以我们一直以规范进行约束,但还是有一些细节设计的表现会大相径庭,导致输出的质量参差不齐,一个优秀的设计图会让你感受到美观、愉悦和安全感,但是质量较差的图很容易造成多次学习的成本,如果是同一个产品使用的多端图片在质量上不达标、不统一,也会阻碍品牌认知的统一性,对产品造成负面影响。

从手动进行设计和配置到自动化进行设计和配置,不仅仅是可以统一控制产出的质量,还可以节省更多的人力成本,也是使用新技术赋能,主动求变,主动求新的尝试。

记者:谁来使用这个产品?

张林玉:这个系统操作简单方便,输出率高,我们定位的使用者是 PM 和运营的同学,当然设计师自身也可以使用。

记者:为什么V1.0 的UH系统只采用了针对Banner的设计?

张林玉:
1、产品层面:根据我们的产品特性,用户进入百度阅读产品首先注意到的就是页面的顶部 Banner,它承载着重要的信息,是用户和产品内容的桥梁。
2、设计层面:Banner 的信息容量较小,所以我们可以针对标题、配图、及背景逐一进行设计排版,很容易控制元素,进行配置。
3、成本层面:Banner 一般制作成本高,使用时限少,一般做一套 Banner 需要花设计师整天的时间,但是推广只使用 1-2 天。

进击!百度UH 自动化AI设计系统

记者:是否存在难解决的问题?

张林玉:在前期 Demo 版本测试中,确实出现了很多问题。

1、最初的规范需要设计师才能看懂,虽然制定了规范,但是规范自己没有执行力,使用者因为看不懂,最后输出的图形面目全非;
2、最初的模版需要使用者手动上传,已经迭代到新的模板,但是使用者如不能及时手动上传,会造成不能同步,出图混乱;
3、最初的系统使用上比较复杂,所以就需要培训,培训的成本较大。

所以最后的 UH 自动化 AI 设计系统 V1.0,必须操作步骤简单,学习成本尽可能低,设计师控制线上更新模板,并且实时同步,解决出图质量和规范的问题。

进击!百度UH 自动化AI设计系统

△V1.0操作界面

记者:UH 系统都有哪些关键点?

百度阅读 UI 负责人吴凯:我们有以下几个方面都需要攻克

1、自动统计

系统自动抓取产品线,各端 Banner 尺寸,进行统一归纳管理;

2、大数据赋能

各端收集 Banner 点击和转化大数据,给出最好的设计元素配置组合;

3、模版建立

设计师根据大数据收集,进行底层模版的制作;

4、人工智能算法学习

根据大数据和心智模型(实验阶段),来分析用户的喜好趋势,对模版进行管理,持续对系统进行训练;

5、语义理解

选择不同产品线和端,会自动判断语义理解,自动给出匹配的文案,供使用者选择;

6、维护优化

设计师定期对系统的底层模版进行维护和优化;

7、线上解决

只需简单几步,使用者可以在系统内选择给任何产品线,任何端输出最终图形。

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记者:PM 和运营使用 UH 系统产出的图形质量如何?

吴凯:我们目前输出的 Banner 质量已经可以达到线上使用的标准,百度阅读产品线已经在使用中了。(以下是吴凯现场进行的系统演示,输出的图形)

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△输出的 Banner 图

记者:在实际业务中使用效果如何?

EDUX总负责人狄涛:有了这个平台不仅仅帮助 PM 和运营,也可以帮助第三方合作方,还有设计师自身一起做出具有统一性、高质量、并且符合规范标准的 Banner,目前刚落地不到一个月,已经帮助解决了一条产品线 20% 的 Banner 需求,并且节省了近 30% 的人力,PM 和运营反馈非常好,尤其是之前的流程,Banner 的需求都需要排期,而现在 PM 和运营可以自己使用 UH 系统自助出图,可以达到高效高质的效果,你看到越简单的操作,背后是一套非常复杂的系统来承载,和我们产品设计的理念一样,做到简约而不简单。

记者:UH 系统后续的规划和发展?

狄涛:目前我们还有一些比较难攻克的难题,比如计算机的视觉生成,用户认知模型的训练等,百度的 AI 技术非常强大,我们还在不断的尝试新技术的赋能,来解决这些问题,后续会继续优化迭代 UH 的新版本,使之更易用,更智能,非常感谢 RD 同学给予的大力支持,没有 RD 的同学,我们这些想法也无法落地,V2.0 的系统将会继续打磨,尝试更有难度的 AI 设计生成。

记者:如果以后可以自动化生成图形了,那设计师还有生存空间吗?

狄涛:我们这里很多设计师,初期也很担心会被 UH 系统取代,其实目前 UH 系统的底层依然需要设计师制作和设计模版,为什么会是这样,是因为设计师这群人最大的不同在于「审美」,这个也是后天未必能学到的,「审美」的能力是天赋,是发现美,懂得美,把控美的天赋,这个天赋不是能计算出来的,设计的技术系统可以实现,但是审美的标准还是需要设计师来制定,所以说对于设计师来说目前不必太担心,至于哪天「审美」也能被计算出来了,那各行各业都会进化了,我们要学会拥抱变化,利用新技术给予我们更多的思考时间,去做更多的创新。

非常感谢各位的介绍,这个系统确实可以带来一些新的启发,也让我们感受到了百度的技术实现能力,自动化AI设计一定是个未来趋势,各行各业的智能化转型也悄然来临。

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团队介绍:

百度 EDUX 团队成立于 2017 年,是百度优秀 UX 团队之一,负责百度教育多款优秀产品,常年在 Apple Store 教育类,图书类排名前几,每日服务的用户也多达千万级别。为百度教育贡献了大量的优秀产品设计。这几年在总负责人狄涛的带领下在业界享有极高的专业美誉度。

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