鲁班

鲁班是由阿里开发的一款banner设计软件，通过要素可以快速生成设计图。

1、简介

鲁班平台是一套可以通过自学习达到设计认知层面的机器，它与我们设计师学习设计的过程非常相似。开发人员为他设计了一套可以快速学习设计风格并且不断成长的闭环系统，包括“风格学习-行动器-评估网络”三大核心模块。机器从大量设计文件中学到设计风格后，由行动器根据设计需求生成设计结果，生成结果好不好由“评估网络”来给予反馈。

2、正式公开

2017年4月27日，阿里集团UCAN2017年度设计师大会，阿里正式公开了人工智能设计系统“鲁班”。

3、命名

鲁班负责人说：“当时我们开玩笑说要‘让天下没有难撸的banner’，谐音就是“鲁班”，后来发现简直太合适了，鲁班不仅本身是个伟大的工匠，也是很多工具的发明人，所以他的理念跟我们做的事情是不谋而合的，我们也希望发明工具，让设计师更好地工作。

4、原理

智能设计平台鲁班，其原理是通过人工智能算法和大量数据训练，机器学习设计，输出设计能力。

5、关键技术点

一是图像算法“抠图”。因为高质量的广告设计需要把商品图片抠出来，放到精美的设计主题里。以前都是设计师给商品抠图后再做设计，现在我们用机器做海量设计，就得让机器来做这个事情。我们跟阿里搜索部门做图像切割的算法团队合作，处理海量的商品自动抠图。

第二点是把设计变成“数据”。一张广告设计图片是像素组成的“信息”，不是“数据”。我们利用机器把商品、文字和设计主题进行在线合成，这样每张广告图片就带上了商品信息，可以根据消费者偏好进行个性化投放。所以鲁班产品上线初期，我们请设计师根据活动主题做了大批量风格确定的模板，证明了这种模式投放效果可以大幅提升点击率。

第三点就是让机器学习设计。靠“人肉设计模板”度过了第一个阶段，但长远发展角度我们必须让机器来做设计。大概是2016年8月份开始的，有一位之前负责淘宝“拍立淘”（在淘宝内通过图片搜索找同款，随拍随找）产品开发的图像算法专家加入进来，主导整个智能设计的算法框架。

6、核心步骤

第一步，让机器理解设计是什么构成的：我们通过人工数据标注，对设计的原始文件中的图层做分类，对元素做标注。设计专家团队也会提炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起，我们把专家的经验和知识通过数据输入。这部分核心是深度序列学习的算法模型。

第二步，建立元素中心：当机器学习到设计框架后，需要大量的生产资料。我们会建立元素库，通过机器做图像特征提取，然后分类，再通过人工控制图像质量以及版权问题，我们买了有版权的图库，也是希望从一开始就避免版权方面的纠纷。

第三步，生成的系统：原理有点像AlphaGo下围棋。我们在设计框架上构建起虚拟画布，类似棋盘，生成的系统把元素中心的元素往棋盘放，在这里我们采用了“强化学习”，就好像你在家里放一台扫地机器人，让它自己跑，跑个几圈，它自己会知道哪里有障碍要避开。在强化学习的过程中，机器参考原始样本，通过不断尝试，得到一些反馈，然后从中学习到什么样的设计是对的、好的。

第四步，评估的系统：我们会抓取大量设计的成品，从“美学”和“商业”两个方面进行评估。美学上的评估由人来进行，这方面有专业众包公司；商业上的评估就是看投放出去的点击率浏览量等等。

7、优势

“鲁班”是商业和技术两方面的比较好的结合产物。首先在技术深度方面，它有门槛很高的一套系统，另外在商业方面，它的确能通过“智能化”和“个性化”，实现商业价值最大化，颠覆传统方式。