第三张是两个月前的进展，基本上可以根据这个商品输入主体的氛围，找到最符合的背景氛围，整个设计细节和结构，看起来更稳定一点。

我们现在大概学会几百种常规的设计手法，并且每天都在学习中。这是我们目前的设计能力和设计效果，目前公司内部给它定的评级是P4，意味着它还只是个助理设计师。我们今年目标是做到P5，还有很长的路要走。

　　机器如何学习设计

我们要让机器学习设计，首先必须要让机器理解感知设计是什么。以这样一张非常常见的广告为例，在机器的眼里是有一堆像素点组成的。

但是如果今天以像素为单位让机器去理解设计，对设计的可控性非常弱，所以在前期技术方案选择中没有走像素级生产，而是走向了元素级生产。

第一步，让机器理解设计是什么构成的：我们通过人工数据标注，对设计的原始文件中的图层做分类，对元素做标注。

设计专家团队也会提炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起，我们把专家的经验和知识通过数据输入。这部分核心是深度序列学习的算法模型。

第二步，atv，建立元素中心：当机器学习到设计框架后，需要大量的生产资料。

我们会建立元素库，通过机器做图像特征提取，然后分类，再通过人工控制图像质量以及版权问题，我们买了有版权的图库，也是希望从一开始就避免版权方面的纠纷。

第三步，生成的系统：原理有点像 Alpha Go 下围棋。我们在设计框架上构建起虚拟画布，类似棋盘，生成的系统把元素中心的元素往棋盘放，在这里我们采用了“强化学习”，就好像你在家里放一台扫地机器人，让它自己跑，跑个几圈，它自己会知道哪里有障碍要避开。

在强化学习的过程中，机器参考原始样本，通过不断尝试，得到一些反馈，然后从中学习到什么样的设计是对的、好的。

第四步，评估的系统：我们会抓取大量设计的成品，从“美学”和“商业”两个方面进行评估。

美学上的评估由人来进行，这方面有专业众包公司；商业上的评估就是看投放出去的点击率浏览量等等。

这套框架并不是只能做 Banner 广告，Banner 广告是我们找到的第一个最适合落地的业务场景。我们把它定义为是一个通用的设计智能，理论上，它可以设计一切的数字内容。只要是通过元素或者像素组成的图像，理论上都是可以完成的。

　　AI+Design 拥抱新时代

今天人工智能设计真的来了，它不以任何意志为转移的趋势走来了，它离我们很近。当一个新的浪潮打过来的时候，我们应该学会的是拥抱它，j2直播，而不是掉头就跑，边跑边骂不靠谱。

那么设计师的未来又是什么？

如果今天我们搞设计人机大战的话，机器最擅长的是数据、计算、学习。数据上，可以完成巨量素材库，训练成长速度，不断地完成闭环。

它的学习速度之快，一个晚上可以完成几十万次的学习训练，是人不吃不喝也赶不上的。

而人类设计师的特征，首先在情感层面，我们理解共情，情绪上有表达，这是机器很难做到的。另外两层，创意和创造，设计师能够创造出一些新的东西，做组合迁移，组合创意，美学趋势。

如果真正人机对战的话，设计师还是应回归创造、创意，以及理解用户的层面。

人工智能设计是个不可阻挡的时代，是未来。

但是它也刚刚来，所有人都刚刚走出第一步。我们还有大量的时间，希望接下来和设计同行一起努力，继续把 AI + Design 做到最好。

　　AI 小美说

　　泥萌相信以后设计师会被 AI 取代吗？

　　反正 AI 取代不了小美

　　因为没有小美萌（戳脸）