阿里“鲁班”是如何在一秒钟内设计8000张不重样的海报的？
据一位闻名电子商务人士透露，阿里巴巴今年的AI艺术系统将在淘宝天猫双11期间进行练习。阿里巴巴的人工智能机器人“鲁班”正式上岗后， 2017年双11将有4亿张Banner由鲁班设计，大约每秒制造8000张海报！
关于鲁班的创意，源于2015年的“双11”，这是一个要害节点。
2015 2015年“双11”是阿里首次基于算法和大数据为用户推举大规模、个性化的产品，称为“千人千面”，是阿里流量分配模式的大升级转型。
随着产品和团队的逐渐成长，团队现在已经演变成了“阿里智能设计实验室”。下面简要介绍一下相关人工智能 原理。
就整个AI 在发展方面，有几个主要方向：一个是“识别”，如语音识别、图像识别；另一个是“生成”，即阿里巴巴智能实验室现在做的阿里巴巴“鲁班”，从零开始发明东西，这样机器就可以依据要求生成称心特定要求的结果。
三个要害点需要实现
第一点是图像算法“抠图”。因为高质量的广告设计需要把商品图片挖出来，放在精致的设计主题中。过往，设计师在设计之前会给商品挖掘。现在阿里智能设计实验室应该让机器这样做，以解放大量的人力。他们与阿里搜索部门的算法团队协作，进行图像切割，处理大量的商品自动挖掘。
第二点是把设计变成“数据”。人类擅长设计，而数据擅长机器和人工智能。广告设计图片是由像素组成的“信息”，而不是“数据”。利用机器在线合成商品、文本和设计主题，使每个广告图片都能带来商品信息，并可以依据消费者的偏好进行个性化交付。因此，在“鲁班”产品推出初期，他们要求设计师依据活动主题制造大量风尚确定的模板，证实该模式的推出效果可以大大提高点击率。
第三点是让机器学习设计。第一阶段是靠“人肉设计模板”度过的，但是机器必须从长远发展的角度进行设计。可能就是 16 年 8 从本月开始，一位图像算法专家加进了该产品的开发，该算法负责淘宝的“宝丽淘”（在淘宝上通过图片搜索找到相同的型号，并随时拍摄），主导整个智能设计算法框架。
两个要害挑战
第一个挑战是解决数据问题。因为行业内没有参考对象，只能不断尝试和犯错误。一开始数据不够，团队制定了强有力的设计规则来掌握。结果要么是机器跑不出设计结果，要么是设计结果失控。设计的可能性是无限的，依靠弱数据强规则是不可避免的。意识到这一点后，他们集中精力解决数据问题，收集内部设计师电脑和给予商的设计图纸。他们有自己开发的设计协同工具“设计板”，有点像Slack，但专门用于设计协同。这样，这些数据就可以很轻易地大规模地找到。
第二个挑战是数据清洗和输进机器。因为收集到的数据非常紊乱。例如，在“双11”期间，“魔法”的设计风尚与无印良品的“性冷”风尚非常不同，这是一个完全不同的品牌基调和设计需求。该团队花了大量的努力来整理和建立一套数据系统来治理设计数据，使机器能够生产出更匹配的结果。
一般来说，阿里巴巴的“鲁班”是通过总结设计体会和规则，深进学习机器，遵守淘宝设计规则来运行的。
2016年，“双11”鲁班设计了1.7亿个baner。其实这个 1.7 亿个 banner 有强烈的设计干预。一般来说，通过深度学习，人工智能更轻易把握任何已经把握规则或有严厉规则的东西。
“双11”的风尚相对确定，需要严厉执行，因此设计师制造了许多“双11”特定风尚的固定模板。此外，在此基础上，阿里巴巴“鲁班”机优化了调整尺寸的行为，节约了尺寸扩展版的人力。
阿里“鲁班”一秒钟生成8000张不同的海报，提高了商业效果。总的来说，这也是一个非常成功的使用实践。
什么是鲁班软件？
鲁班软件主要分为：
1、预算软件，即工程造价中工程量计算的软件，包括鲁班土建、鲁班钢筋、鲁班钢筋(施工版)、鲁班安装(水电通风)、鲁班钢结构和鲁班整体；
2、定价软件：鲁班造价；
3、企业级BIM软件：Luban MC 和Luban BIM Explorer,软件用于项目治理等。
4、其他软件