app拉新活动海报，一秒设计8000张不重样的海报？
每年双 11，都是阿里设计师的大考：海量的设计需求，需要保证所有人都统一规范，遇到紧急设计需求，还要快速出稿，对每一个设计师都是脑力、体力双重考验。那么“鲁班”是如何做到呢？
△ 千人千面需求的 banner 设计
于是，2015 年双 11 后，阿里内部开始萌生想法，当年阿里正式在商品推荐上实现 " 千人千面 "，所以希望强营销导向的广告资源位的设计也能实现 " 千人千面 "。
因此 " 鲁班 " 项目正式成立，并不断发展至现今的 " 阿里智能设计实验室 "。
当时正值 AlphaGo 摧枯拉朽，将深度学习和 AI 传播开来，阿里内部也决定进一步把鲁班打造成一个 AlphaGo 一样的 AI 设计师。
进而开始搭建神经网络，让鲁班学习人类设计师的成果和经验，不断进化，到今年双 11，鲁班的水平已经达到了阿里内部 P6 水准。
鲁班的学习进化，主要有三大技术原理。
鲁班从 0 到 P6，自学设计能力主要看三大模块：风格学习（规划 + 元素）、行动器，以及评估网络。
首先是风格学习模块。
△ 鲁班风格学习
鲁班先将大量设计素材的设计数据进行结构化标注，最后经过一系列的神经网络学习，输出空间 + 视觉的设计框架。
框架设计中，首先通过人工标注的方式，让机器理解该幅设计有哪些元素组成，比如它的商品主体，花的背景，蒙版。
往上一层，还需要通过设计的经验知识，定义一些设计的手法和风格。手法指的是这些元素为什么可以这么构成。
最上面这一层是风格，当这些元素构成之后，它从美学或者视觉角度看是一个什么感受，让机器知道它是用什么组成。
下一步是准备设计的原始文件，比如一系列花朵和设计方法，输入到深度学习网络中。该网络具备一定记忆功能，可以记住设计步骤中复杂的过程。
经过这层神经网络学习之后，会得到一个设计框架。从技术上理解，它是一堆空间特征和视觉特征构成的模型。从设计师的视角来看，它相当于设计师脑里在做一组设计之前那个大概的框架印象。
在设计框架的同时，元素中心也在批量输入元素（如底图，主产品图、修饰元素等），由元素分类器进行学习，按照视觉特征和类型分类。
具体来说，鲁班团队会提前收集一些版权图库，以及自己造设计元素的方式，输入到元素分类器中。这个分类器会把这些元素分布到各个类型里，比如背景、主体、修饰，也会完成图片库的提取。
其次是行动器。
△ 鲁班行动器元素分类
行动器的主要作用，是根据需求从风格学习模块中选择设计原型，并从元素中心中选取元素，规划出多个最优生成路径，完成图片设计。
这与设计师实际工作过程非常相似，如设计师要设计一朵花，也会在软件里会不断去调每个位置、每个像素、每个角度。同时，整个过程也是一个强化学习的过程，行动器会在不断试错中更聪明、更智能。
此过程完成后，将输出多个设计图，并最终交给 " 评估网络 " 对输出产品进行评分。
最后是评估网络。
△ 鲁班评估网络
评估网络的工作原理是输入大量的设计图片和评分数据，经过训练后，让机器学会判断设计的好坏。
鲁班的基础是来源于设计师的设计模板素材和元素素材，因此会有两个设计师角色每天去训练鲁班，一个负责帮助鲁班完成最新的风格学习（风格学习），让鲁班不断进化，不断掌握更好的设计技巧。
另一个的角色则是对鲁班设计出来的成果进行评估（评估网络），告诉鲁班什么样的设计才是最好的。
设计师的核心职责，在于把设计变成数据化。目前，鲁班已经学习了百万级的设计稿，拥有了演变出上亿级的海报设计能力。
实际上，你应该也看出来了，与 AlphaGo 最初设计一样，鲁班从 0 到 P6，也是设计师 + 算法工程师的合作成果。
这背后，阿里的设计师和算法工程师做了三大功课。
第一，领域研究。找到该领域专家深入研究该领域的经验知识，构建一套机器可以学习的数据模型。视觉设计专家把设计问题抽象成 " 风格 - 手法 - 模板 - 元素 " 这样一套数据模型，即把多年视觉设计经验变成机器可学习的 " 数据 "。
第二，数据链路。定义好数据模型后，抓取和标注数据，并对数据集进行分类和管理。在这个过程汇总，如果处理数据给算法训练的更新频次，用什么数据去验证模型，如何评估模型效果，离线模型与在线数据在产品端如何打通？这一系列的数据问题就需要一套清晰的数据链路设计。
第三，算法框架。算法框架由算法科学家来制定，数据和算法的关系就像汽油和发动机，两者密不可分。产品设计师需要与算法讨论，把业务场景和数据问题输入给算法。
这也是阿里内部让产品设计师学习机器学习的原因，因为搞懂算法框架和技术原理，才能更好理解工作原理。
但三方面功课背后，也不是没有具体挑战。
整个鲁班打造过程中，遭遇了三方面技术挑战。
首先是缺少标注数据。今天所有的人工智能都基于大规模结构化标注数据，设计这件事情连数据都没有完成在线化，更别说标准化、结构化的数据。
其次是设计的不确定性。设计是个很不确定的东西，设计需求把握和结果评估都存在人类主观意识。比如你无法给机器输入 " 高端大气的海报 " 这样的指令。
最后是无先例可循。整个行业中没有一些现成的技术或者框架可以参考，这和 AlphaGo 带来的福利不同。
当时 AlphaGo 团队公布论文后，全世界围棋 AI 都照此提升了战力，比如腾讯绝艺，很快就做到了世界水平。
但对于鲁班来说，并无先前经验可以参考，一切全凭自己摸索。不过也并非完全没有收获，在探索中的一年，阿里鲁班团队对 AI 产品有了更为清晰的定义。
他们内部认为，鲁班做的 AI 是可控的视觉生成。可控，指的是根据商业的需求、业务的需求，智能地进行控制；视觉生成，则表明鲁班解决的是视觉从无到有的问题。
那么海报设计 AI 鲁班，效果怎么样？
在 2016 年双 11，鲁班首次登场。它最终制作了 1.7 亿张广告 banner，点击率提升 100%。
与人类对比的话，假设每张图，人类设计师需要耗时 20 分钟，满打满算也需要 100 个设计师连续做 300 年。
……
已经不用计算节省的成本了。
而今年，鲁班也被进行了进一步迭代。设计水平显著提升，最新的数据情况是：
鲁班已经学习了百万级的设计稿，拥有演变出上亿级的海报设计能力。
今年双 11，鲁班已经可以实现一天制作 4000 万张海报，平均每秒可实现设计 8000 张海报，并且每张海报会根据商品图像特征专门设计，换句话说说，鲁班设计出的海报，没有一张会完全一样的。
了解鲁班，可登陆阿里云官网。
来客app怎么做推广员？
要成为来客APP的推广员，可以按照以下步骤进行：
1. 在来客APP注册并登录账号。
2. 微信搜索并关注“来客app官方公众号”，在“推广员”菜单下填写个人信息，提交审核。
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4. 当别人通过您的分享链接下载并注册来客APP后，您就能够获取一定比例的佣金，可提现到自己的银行账户中。
需要注意的是，通过分享链接来促进用户下载并注册APP不是一件容易的事情，需要运用一些营销技巧和创新思维。建议可以尝试在社交网络中多发表优质内容并定期推广APP，吸引更多的用户下载和使用。同时，友好的客户服务和积极回应用户的叮嘱和需求，也能增加用户粘性和推广效率。
联系人海报怎么设置？
联系人海报通常是指微信、QQ等社交软件中的个人信息海报，可以根据个人需要进行设置。以下是在微信中设置联系人海报的步骤：
1. 打开微信并进入“我”的页面。
2. 点击头像下方的“编辑”按钮。
3. 在编辑资料页面中，点击“更换头像”。
4. 在弹出的菜单中选择“从相册选取”或“拍照”。
5. 选择一张照片并进行裁剪调整，然后点击“完成”。
6. 在弹出的页面中选择“保存并设置为头像”。
7. 等待海报生成完成后，点击“保存”即可。
注意：不同的社交软件可能设置方式略有不同，具体操作请参考相应软件的使用说明。
手机如何制作海报？
用手机制作海报可以借助第三方软件，比如：美图秀秀、稿定设计等，以稿定设计3.4.1版本，iPhone 7手机为例，可参考以下步骤来制作：
1、打开手机的稿定设计应用，进入主界面后，点击模板中心进入。
2、点击进入后，在上方的分类中选择图片的分类进入。
3、点击后，在左侧选择自己海报的用途，比如点击活动的分类进入。
4、点击后页面中会出现相关的海报模板，点击适合自己的海报模板进入。
5、点击后可以查看到海报的详情，点击下方的立即使用。
6、点击后如果海报里面的字体手机没有，需要下载字体，点击确定进行字体的下载。
7、下载完毕后，将海报加载后，对海报里面的文字信息或图片进行修改，修改自己的内容后，点击右上方的完成。
8、点击完成后，海报就会保存在手机中，就可以发送给朋友或者分享到朋友圈使用。
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上面就是关于app拉新活动海报的回答了，同时还做了对一秒设计8000张不重样的海报的一些说明，如果关于这个软件拉新你有什么不懂的话可以给我们说明哦。
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