声明：本文源自微信公众号量子位（ID:QbitAI），由萧箫、衡宇撰文，凹非寺授权微新创想转载发布。近年来，AI技术持续颠覆各行各业，其中《哈利·波特》AI时装秀的火爆现象，更是将科技与时尚的融合推向了新的高度。这些令人惊叹的AI设计作品迅速席卷全网，视频播放量屡破千万，成为技术赋能时尚领域的一次精彩展示。如今，利用AI辅助设计服装、食品包装、家居装修等行业，已逐渐成为设计师和网店老板的日常操作，相关话题也频繁登上热搜榜单。然而，尽管AI在设计行业的应用日益广泛，其落地效果大多仍停留在概念创作阶段。无论是提供设计灵感，还是将文字描述转化为设计稿，这类工具目前只能完成“设计个样子”的任务，距离打造出从风格、材料到工艺等细节都具备卖点的“流行商品”，仍存在较大差距。换言之，AI设计要想真正落地应用，绝非仅凭其绘画技巧就能实现。
好消息是，现在终于有一套工具，从出图、出款到出货，将商品设计全流程完美打通——无论是商品的设计概念图，还是打造商品所需的材料清单，全都支持一键生成，甚至还能基于大数据预测商品成为爆款的可能性。这项创新成果的缔造者，正是天猫新品创新中心（TMIC）。他们最新推出的“AI概念工坊”生成概念款解决方案，直接帮助店家将设计周期缩短了近6个月。那么，这款工具究竟有何过人之处？相比其他AI设计工具，它的差异和优势又体现在哪里？对于网店老板来说，是否值得考虑引入AI助手呢？
一件商品的销量，很大程度上取决于设计阶段的质量。因此，设计的重要性日益凸显，成为各行业竞争的焦点。商家们投入大量精力和时间在设计环节，却往往难以抉择。要设计一件商品，从灵感到落笔，再到实体化，常常经历反复修改和琢磨的过程。时尚风格的流行、目标群体的喜好，都难以精准把握。此外，线稿完成并不代表外形最终定稿，因为工艺、辅料匹配等因素同样至关重要。为了达到理想效果，多次打版是设计师们的常态。反复打版不仅耗时，还增加成本，更对设计者造成心理压力。以国际化服饰品牌秋冬季新品为例，调研数据显示，新品研发通常提前2年，市场调研、设计打版、内部订款等流程，顺利的话也需要8-12个月。长期下来，如何提升设计效率，减少打样时间和成本，提高内部沟通效率，成为商家们亟待解决的难题。
TMIC推出的“AI概念工坊”，正是为商品款式设计提供的一套创新解决方案。其主要功能是结合AI能力，帮助商家从概念描述到商品概念稿的快速产出，并通过市场调研锁定消费者偏好，为最终的生产决策提供依据。简单来说，商家无需依赖大量设计师，只需找AI概念工坊，就能在短时间内完成商品设计——从原本的8-12个月，缩短到3-6个月。在这背后，是TMIC自研的全链路解决方案，只需几步就能轻松搞定。
首先，输入概念描述。店家通过前期市场流行性研究，锁定概念，在文本框中输入相关描述，如具体款式、风格、主色调等。接着，AI根据输入的描述，快速生成多个概念款。以服装设计为例，输入街头工装风、简约T恤等描述，几秒钟内就能得到满意的设计图。实际操作中，AI概念工坊不仅适用于服装行业，对食品行业同样适用。例如，将描述转变为输入类目、包装类型（瓶装、袋装、盒装等）、包装大小、图案、风格等，就能快速生产多种包装图。
最后，选择去测款。也就是说，AI概念工坊并不局限在“提供概念（图）”这一步。它结合TMIC多年的专业知识体系和既有能力，将AI生成的概念款与测款能力结合，锁定消费者偏好，进而进入后期的设计和批量生产。上述的全套流程，将逐步落地在天猫商家的实战场景中。
为什么是TMIC？当下有不少AI设计工具已颇为出圈。相比这些工具，为何店家还要选择TMIC平台打造的AI概念工坊？答案或许可以从技术优势和行业壁垒两大方面来寻找。
一方面是AI技术优势。相比直接采用开源Stable Diffusion模型或是商用版Midjourney，天猫TMIC不仅采用了自研模型，就连训练数据也来自于淘宝平台自有图文数据和知识体系。模型上，TMIC团队通过结合多年沉淀的行业知识库体系，从行业专业度出发训练和生成可控细节。在此基础上，团队进一步通过“打磨”优化，增强了模型的专业可控性。相比随机出图，自研概念生款可控性达到了产业级颗粒度，例如食品行业就支持对风格、配色、种类、包装、规格等标签的定制，细节多达一千种，堪称提示词工程的典范。进一步地，这样设计的模型能确保设计出来后直接打版甚至再加工，从而缩短设计流程。
不过，相比市面上的AI设计工具，AI概念工坊的效果之所以脱颖而出，不仅仅是自研模型，更重要的是训练模型所用的数据。事实上，数据对于文生图扩散模型的效果有着巨大影响力。目前，包括室内设计等公司，都是基于AI设计的方式炼“私炉”，即基于自己积累的行业专用数据对开源模型进行训练，生成出来的效果更符合设计要求。相比之下，非开源商业AI工具虽然更容易上手，但同时上限和可控性也较低，很难用于生成特定领域、特定场景下的高清图片。其中，决定模型质量的数据“因素”又有两点：数据质量和数据量，而这恰好是TMIC的优势。数据质量上，TMIC背靠淘系海量商品图文数据，爆款商品的数据更是精细到标签级，这些标签是基于上亿件商品要素、由品牌和专家合作筛选建立的，不仅要符合产品设计流程，还得和用户需求形成映射关系。数据量上，TMIC在服饰领域就拥有超过10亿+的商品图-文样本，知识点语料也超过百万，无需担心训练出来的模型整出“没有时尚品味”的设计稿。
但无论是算法还是数据，训练得到的模型都还只是拥有创意设计潜力的“新人”，距离成为“资深行业设计师”还差了几十年经验。因此，最终能将这些图文数据整合起来、预测潜在爆款商品的，还得依靠大量的行内经验、数据统计，并最终归纳为某种方法论。另一方面，恰好在行业中，TMIC也积累了大量用户数据研究和消费行业品类调查经验，让商品爆款设计从概念描述、甚至赛道选择上就已经具有先发优势。作为阿里的大数据分析自主调研平台，TMIC如今已基于大数据等算法推出了创新工厂、黑马工厂、TLAB产业创新实验室和AICI爆款公式等平台业务。其中，创新工厂和黑马工厂能助力商家更好地洞察市场趋势，TLAB则负责从材料上加速研发流程。最核心的是今年推出的AICI爆款公式——其中A（algorithm）I（intelligence）C（create）I（ideas）分别代表算法、智能、创造和想法。将这些因素结合起来，相当于直接给厂商提供了一个更容易生成爆款产品的“万能预测公式”。这一公式共包含4大功能：类目潜力判断、决策因子排序、品牌诊断与新品画像推荐。这些功能背后的核心，则是基于多模态深度学习网络和超大规模决策归因模型，提炼出大量TMIC调研数据的“核心逻辑”。至于提炼的数据源，则是基于市场十亿以上商品要素和用户行为洞察的数据统计，而非人为决策上判断商品爆火的概率。这样一来，在降低损失成本的同时，也能提升研发出受欢迎产品的几率。简单来说，就是用AI的归纳能力，基于行业特有数据去更为全面地预测人的喜好，而非单一的“拍脑袋决策”。这也正是TMIC作为消费产业的头部调研机构的核心竞争力。
在这波生成式AI变革中，各行各业都在寻找大模型应用落地的方式，但最终的核心还是要回归到产业用户需求上。AI概念工坊，正是像TMIC这样拥有数据优势的平台，应对这波生成式AI浪潮率先做出的尝试。
