生鲜零售行业，一张垂涎欲滴、氛围浓厚的包含商品的视觉内容往往在顾客决策中起到非常关键的作用。
但丰富的内容往往与更多的人员和工具成本投入划上等号，这让零售商犯了难。“日益增长的内容诉求”与“精准控制的成本投入”之间的矛盾成了当下零售业的核心商业挑战之一。那么面向未来我们该如何突破？
5年前，盒马就自研了自己的智能创意生产平台-盒创设。目前这个平台已经服务了盒马以及阿里内部各个零售团队的各类创意生产场景。而今年，我们面向生鲜食品零售、餐饮行业，又升级了能力，推出了全新版AIGC生图应用，为各零售行业提供线上营销、商品表达、门店经营各场景的静态和动态的内容AI生产能力。
/PART 1
盒创设AI应用的定位和挑战
在AI技术相对成熟之后，行业内各类AI生图应用和各类在线设计工具都像雨后春笋地涌现出来，他们大部分面向设计师用户，帮助设计师群体生产创意素材图、激发灵感、提高其设计的效率。
而盒创设AI生图应用面向的是零售、餐饮领域的一线内容使用者，只需要的简单的操作，就能快速获取合格甚至优质、可直接投放、批量的设计产物，这其中的专业和技术难度就是指数级的增长。
那么我们会面临怎样的挑战？
面向一线业务，需要操作极致简单，生成结果具有准确性和确定性：
- AI生图的泛化性，在带来更多灵感和可能性的同时，也带来了巨大的不确定性，而面向商业环境，尤其面向没有设计背景的一线业务，结果的确定性，和符合行业消费者需求的画面准确性至关重要。
面向设计师，需要生图过程可控制，生图结果可调整、可加工：
- 大多数的AI生图产品仅做灵感的挖掘，这让设计师浪费大量时间在寻找匹配自己需求的生图密码中。同时，不可修改的生图结果，也导致设计师无法在同一个产品中完成完整作品的交付。
面向企业经营者，需要有匹配企业工作模式的协同流程，让执行更高效：
- 不同于ToC产品服务于个体，企业产品更需要将设计资料流转的全流程考虑进来，通过资产和工作流的数字化，最大程度的降低协同成本。
/PART 2
我们如何应对挑战？
——面向一线运营者
# 极简化交互，简单输入需求，30秒得到设计作品
使用者只需要通过输入一句话，就可以匹配海量的AI设计模版，甚至可以通过非常简单的填写操作，就能确保获得可用的设计作品。
一句话快速生产
同时盒创设也支持不同风格、场景和角度的内容生成，帮助运营者满足实际需求。
丰富的生图风格
适应不同的商品角度
# 覆盖零售行业通用的时令节气、节日、生活场景的专属生图模型
不同行业都有其独特的商品展现方式：
- 3C类的摄影风格往往给人感觉科技、硬朗；
- 美妆类摄影风格则给人感觉时尚、简约；
- 而食品摄影往往给人带来明亮温暖、有食欲的感受；
- ……
不同行业的商品展现方式
面向生鲜零售领域需求的不同的生图模型构建
零售领域精美的素材往往是成功内容的关键，而零售领域往往缺乏这样的内容。因此盒创设建立最全的商品图片素材库，覆盖各大类目的核心商品品类，包含透明图和场景图，所有图片都经过角度、色调、锐度等细节处理，能够直接保证AI生产结果的高品质。
面向生鲜零售领域需求的不同的生图模型构建
# 一键多尺寸拓展，快速获取多类延展内容
当一个主KV设计完之后，设计工作才完成了一半。因为不同媒介需要的设计是不一样的，还需要把主视觉放到各种尺寸的内容中，因此需要适配实际的资源位和场景。而盒创设提供了多尺寸拓展能力，帮助使用者快速获取可最终使用的内容组合。
多尺寸延展
——面向设计师
# 提供多类AI工具，在线个性化编辑
为了更好地展现销售的商品，设计师在实际设计时，往往会应用扣图、商品组堆布局、添加道具、氛围打光等等专业技巧，提升画面效果。
而盒创设为使用者提供调色、阴影、组堆、抠图、自动布局、文字效果、智能涂抹、智能拓展、视频动效等诸多编辑能力，让设计师可抛开设计软件，在线完成从商品图选取、AI出图、微调到完成最终作品的编辑，提升百倍效率。
自定义草图布局，随心所欲
草图转场景，打造最佳场景
智能抹除，修缮画面瑕疵
丰富素材，提升设计效率
——面向企业经营者
# 总分高效设计协同，轻松管理品牌和设计下发
设计完成之后，如何保障准确下发和保障标准也是关键问题。盒创设提供设计作品从总部到分区、门店的下发协同、管控能力，可以高效率地传递设计物料，保障资产管理和沉淀，支持各层级的内容设计管控需要。
面向总分设计协同的产品体系
# 产品上线后的实践成果
在产品上线后，我们无任何设计背景的运营同学已经开始运用工具实际应用到他们的运营场景中了！
来自一线运营者的应用实践
/PART 3
在AIGC趋势下，设计师转型和启发
作为设计师，对于专业最好的诠释就是通过专业做到商业变现，这是每位设计师的理想。
在盒马的设计师们经历着传统行业进行数字化转型的过程。在这个过程中，我们深入一线，看到的不止是用户流程和链路、不止是表象的用户体验，而是深入到经营视角背后，看到业务增长背后更多的复杂变量，并开始学会通过洞察定义问题、论证实验、实践拓展，形成多元化的能力模型去解决问题。
经过几年的积累，我们开始将过去一线的专业实践总结出规律，并且用产品化的思维、通过产品化的能力，来进行规模化的价值交付。
与此同时，我们也非常关注技术趋势。在前两年我们已经定义了业务中很多明确的问题，而AIGC技术的成熟发展，正好切中了我们当时发现问题，并且给到了很好的解法，因此我们短时间内看到了突破。
盒创设产品和运营团队的同学们很多都是设计专业背景出身，并具备多年数字化产品、技术的经验，在零售行业耕耘多年，对行业的痛点和挑战也有较深的认知。他们正逐步的转型为：懂技术、懂产品、懂设计、理解行业的多边形设计人才，应对未来的技术趋势。
# AI技术趋势下诞生的新的设计运营者
这种趋势下，我们发现一种新类型的角色“AIGC创意设计运营”诞生，他需要做的关键工作包括：
- 定义创意设计风格，并针对每个风格进行模型训练。抽象业务场景，并建立业务和设计之间的语意（从业务需要到设计的翻译过程，并产品化）
- 设计方案包的运营，懂得背后的产品规则和逻辑的配置原理。
- 模版的运营，需要了解AI工具的应用方式和特性，同时具备审美。
- 商品图的处理，抠图、角度等；商品组堆的模型训练。懂得搜索背后的产品逻辑。
- AI素材库的预建设，有结构化思维，构建素材库。
- 准出结果：建立客观的效果测评机制。好的设计（有审美） 和 有效的设计（有数据意识）。
以上工作，与现有的创意营销设计师的能力模型和工作职能都会发生比较大的变化，但确实又是AIGC趋势下所需的新角色。相信会有更多的设计师投入到转型过程中。
/ 最后
关于这个学科与领域，我们有太多积累和沉淀可以给大家分享，后续我们将给大家带来更多背后的实践经验和故事。盒马设计公众号也会推出更多关于AIGC趋势命题下的设计师转型的话题，大家可以持续关注。
（来源：公众号 盒马设计，查看原文 >>>）
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