style="text-indent:2em;">大家好，如何快速设计双十一电商海报设计相信很多的网友都不是很明白，包括双十一海报怎么弄好看也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于如何快速设计双十一电商海报设计和双十一海报怎么弄好看的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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双十一，实体店如何借势营销
经营者一直都变“借势”，向谁借？怎么借？事实上我们想一想，所有的‘借势’绝大多数都是我们“蓄势”的结果：如果你自己不在之前学习蓄势，那么你凭什么借势，在这个浮躁的互联网环境下，在线上并没有强关系的条件下，我们凭什么借呢？
双十一的借势，绝大多数都是为“已经蓄势好的经营者而准备的”，这就是我们所说的：当你在三月份时不打好基础，定好格局，做好规划，不能在九月份前完善一切准备，比如流量、品牌、口碑、社群、影响力、广告和自媒体这些，你就无法“借力双十一”，你若是“虫”，风再大，你还是一个样子；你若是“龙”，才会遇风而飞，趁雷飞上九宵。
孙洪鹤《新商业大智慧》在第二章节里就是系统讲解：蓄势，也可以关注我的今日头条的短视频，有十几节都是讲“蓄势”，蓄势有内部蓄势和外部蓄势，而外部蓄势有五大核心：蓄时机（双十一就是时机）蓄势气氛、蓄势人心、蓄势地利、蓄事利；内部蓄势又有八个体系，只有做好这些，你才会在双十一以至以后的热销时节借势营销。
我是孙洪鹤，每天都给大家分享《新商业大智慧》教材原创短视频创业脱口秀，孙洪鹤每天都有更新原创短视频，大家可以关注孙洪鹤。一秒设计8000张不重样的海报，阿里“鲁班”是如何做到的
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。
如何快速设计双十一电商海报设计
自我提升，根据产品类型来设计出独具一格海报(poster)。
您可以这样来设计
不建议用模板，模板是固定的。而且用久了，对自己设计师来说设计技术降低;要更快速设计海报(poster)，要多看多了解。最后您会发现，海报原来这么简单;
双十一有没有可以快速制作活动海报的app
我知道一款电脑端的软件——图旺旺。这款软件有两大优势，第一自带模板库和素材库，第二拥有简约化的PS功能，能够独立完成设计。
当然软件在功能上没有PS多，例如没有PS复杂的图像处理技术，这款软件更多的是体现在简便上。
你可以下载图旺旺，登陆后点击充值下的“输入邀请码”，再输入图旺旺的缩写进行一个月的试用，
关于如何快速设计双十一电商海报设计的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
