Революция в дизайне электронной коммерции: подход AIGC Alibaba к созданию изображений продуктов

В цифровую эпоху искусственный интеллект революционизировал способ, которым дизайнеры создают контент. Дизайны, созданные с помощью ИИ, могут быстро производить рекламные материалы, соответствующие бренду, потрясающую продуктовую фотографию и привлекательные главные изображения для электронной коммерции. Эта статья исследует, как AIGC (контент, созданный ИИ) может быть использован для создания привлекательных визуалов продуктов, с акцентом на сектор фармацевтической электронной коммерции.

Традиционно создание телевизионной рекламы (TVC) или продуктовой фотографии требует обширной подготовки, включая планирование, креативную концептуализацию, выбор реквизита, дизайн сцены, настройку фототехники, освещение и пост-продакшн редактирование. Этот процесс часто требует команды квалифицированных специалистов или универсального фотографа. Аналогично, продуктовая фотография для электронной коммерции направлена на демонстрацию особенностей продукта и привлечение потенциальных покупателей. С введением ИИ этот процесс можно оптимизировать и улучшить.

Обсуждаются два основных метода генерации изображений с помощью ИИ: 1. Использование команды /describe в Midjourney для генерации изображений сложных сцен без конкретных продуктов. 2. Использование команды /imagine в Midjourney для создания изображений с конкретными продуктами. Статья предоставляет пошаговые инструкции по эффективному использованию этих команд, включая советы по формулировке запросов и настройке параметров для достижения желаемых результатов.

Представлено подробное исследование случая, сосредоточенное на создании главных изображений для продуктов женского здоровья. Процесс включает: 1. Использование ChatGPT для генерации соответствующих ключевых слов и креативных идей. 2. Уточнение запросов на основе информации о продукте и предложений ИИ. 3. Сбор референсных изображений для стилистического руководства. 4. Генерация изображений с помощью Midjourney с тщательно составленными запросами. 5. Тонкая настройка результатов через несколько итераций. Статья демонстрирует примеры сгенерированных изображений и объясняет, как адаптировать процесс для различных продуктов и сценариев.

Для повышения качества и реалистичности изображений, созданных ИИ, статья предлагает: 1. Использовать изображения в качестве подсказок (начальные изображения) для поддержания стилистической согласованности. 2. Включать специфическую терминологию камеры и освещения в запросы. 3. Настраивать параметры, такие как соотношение сторон, качество и стилизация. 4. Использовать Stable Diffusion для пост-обработки и улучшения интеграции изображений. 5. Обращать внимание на детали теней и освещения для более фотореалистичного вида.

Статья завершается акцентом на быстром развитии ИИ в дизайне и его потенциале значительно сократить время и затраты на производство. Она призывает дизайнеров принять эти инструменты как необходимые навыки для будущего, при этом отмечая, что область постоянно развивается с регулярным появлением новых решений. Автор приглашает читателей оставаться в курсе событий в области ИИ в дизайне через публичный аккаунт Alibaba Health Design в WeChat.