AIGC赋能电商-广告创意的效率提升

      随着人工智能技术的不断发展，AIGC在广告创意领域的应用场景越来越广泛。无论是图片创意、视频创意、文案创意等方向都有不同的价值产出，AIGC不仅能够提高广告创意的生产效率，还能通过创意为业务带来收益的提升，本文将探讨

-通过AIGC在商品广告智能创意上带来效率提升的相关应用案例，并提供过程及思考实例，展示设计师如何利用AIGC技术提升设计效率，批量生成高质量的广告创意素材，在业务场景应用并带来效率提升的方法。



在AIGC创意制作方向已有近一年的研究和探索，通过与业务目标相结合，运用Stable Diffusion结合LORA的形式，通过AIGC能力解决广告智能创意商品图的批量化生成能力，通过建设电商平台商品图创意模型矩阵，生产效率带来千倍级增长，通过多个类目商品模型，生成创意千万+，

。本文将聚焦于AIGC电商模型场景生成，介绍我们通过AIGC应用于商品图创意生成上的探索与实践。

      广告创意的重要组成部分包含“商品图、商品文案、商品价格信息”三个维度。而占比最大的就是商品图；在电商平台内，对于商品图创意设计面临的最大挑战是要覆盖千万个SKU，覆盖面较广，要考虑适合多种商品类型的最佳创意方案。在广告业务内为了保障可以为“无设计团队的商家”生成更多的创意，以往的生成方式是通过设计师人工制作模版，与研发团队结合进行创意生成批量覆盖多个商品；而电商场域下商品类型繁多，上百个模版要覆盖成百上千万级别的商品。达到覆盖率高的目标，以往只能从

的方式解决，通用模版易造成商品图

，体验不佳等问题，因此无法覆盖多类目商品，覆盖率一直提升有限；对于想覆盖多个品类且每个商品图创意都要具有差异化及多样性的目标来看，对

。

       设计师的思考：“AI时将带给我们“人工+智能”的全新协作方式”需要跳出专业壁垒，看清生产力变革的本质，设计师的能力不能仅限于设计专业，还需要具有跨模态、跨领域、跨文化的设计，优秀设计师的天赋和能力优势会被放大，相对而言价值也将会凸显。面对新的变革，作为设计师首先要有敏锐的行业洞察力，多维度分析相关能力为业务甄别

，以解决业务痛点问题，最终带来高价值产出。

      回归业务目标，落地阶段我们经过测试发现通过

模型的形式更适用解决业务现状问题，它的优势可以一个模型通过Prompt输出不同场景，单个场景模型匹配商品，可以保障每个商品的背景都有很大差异，可解决模版同质化的问题，且生产效率、裂变效率更高。可为商家广告创意做更多的创新及体验优化。因此我们经过反复验证沉淀，从

的形式进行

，最终选定了最合适的方案落地业务当中，并带来了效率提升及收益提升。

     

为了解决广告图片创意制作人工生产模版化问题，京东广告设计部门提出以下解决方案

    首先，我们

，让单场景模型可匹配多类目商品，达到创意的多样性及覆盖率提升，同时为保障商品与背景的衬托关系、布局合理、我们采用了规则匹配策略，保障最终生成效果，并通过审核模型把控创意质量；生成质量上，通过AIGC生成效果媲美海报级拍摄效果。

     其次，我们将单个模型训练通过设计师专业的定向研究及场景模型的设计方案。沉淀了训练模型高效的方法并快速裂变，建设了商品模型类目矩阵；且保障单个模型的泛化性及多样性，基于算法后链路模型匹配与线上打通，实现货品千人千面、样式千人千面，生产效率带来指数级增长。

     此外，对于商业化设计团队来讲，面对具有挑战性的目标，需从全局视角选择可持续且可裂变的方法，从成本、体验、效率出发，AIGC的工具很多，要从底层能力甄别，选择最「合适」的才最重要。

AIGC在业务中真正价值在于通过如果运用AIGC为业务赋能，可以是设计的提效，也可以是产品能力的智能化提效。经过验证，在商品图创意上结合AIGC的优势，是可以带来效率上的指数级增长，从而在成本和效率上，

AIGC飞速发展，对于设计而言、视觉、交互、体验、品牌、创意等方向都有着不同程度的创新变革，对于设计师视角仅将AIGC视为辅助工具完成图像生产的是局限的。AIGC在设计执行之外有着巨大的潜力。设计师需要深入理解AIGC的深层次价值，探索其在解决实际业务问题中的应用。通过利用AIGC，能够从日常的重复性工作中解放出来，更加专注于创造性和战略性的设计任务，从而提升整体设计质量和创新能力

尽管AIGC技术在图像生成领域有较为广泛的应用，但仍存在诸多待解决的问题，未来我们将在以下方向开展探索及研究：

：由于对商品内容和外形的理解欠缺，业界生成的素材在可控性上存在劣势，使其应用于广告领域存在用户投诉风险，如何保障质量生成Badcase率低，保障生成质量更高，是我们要着重研究的课题。

：优化设计技术在不同模态的内容上的创新能力，对于AI飞速的发展时刻拥抱变化，根据新能力进行落地实践，研究如何将文字、图像、视频等元素有效融合，以创造创意内容的丰富性强的创意产品。

：针对不同的目标用户群体，利用用户数据和行为分析，生成符合用户偏好的个性化广告创意。

以上复盘总结，仅限个人实操中方法论，或许有更便捷更提效的方式训练电商类目模型的方法，也欢迎同样具有实践经验的同学来分享经验，互相学习～