大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于海报的设计目的及理念论文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍海报的设计目的及理念论文的解答，让我们一起看看吧。
往年双11，除了程序员和运营人员无法入睡之外，设计师们也难以入眠。海报图上改字、换商品、调设计、发布上线都是人肉点对点沟通，每天海量的设计需求，相似风格不同配色不同尺寸的广告.....这些设计难度不高，却一直很烦人。
在15年那次“双11”，阿里巴巴做了一次大胆的尝试，第一次基于算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，叫做“千人千面”。也正是基于这次尝试，2015 年“双11”后，阿里就在构想，这些都是基于白底图商品推荐，能不能往前迈一步，让强营销导向的广告资源位的设计也“千人千面”呢?随后，阿里在内部发起了一个人工智能设计的项目，主要开发的产品就是“鲁班”。
马云曾表示，未来要思考的不是artificial intelligence(人工智能)，而是Machine intelligence(机器智能)。而“机器智能”不是和人类对抗，应该成为“人最好的Partner”。
阿里AI设计师“鲁班”的初衷就是为了减轻阿里设计师们的工作量，用“鲁班”来应对海量海报广告位设计需求，在“双11”这种重大活动中担任提升效率的助理角色。
让“鲁班”去做大量简单的海报设计，解放阿里设计师，让他们去做更富有创造性的工作。
鲁班由学习网络，行动器，评估网络三部分组成，其原理是经由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。
AI设计实验室团队为鲁班建立起一套由“图像生成”到“成果评估”组成的系统化工程。就如同普通设计师一样，鲁班从需求开始，到草图、到框架、到细节元素、最后到系统评选最优方案，最终输出消费者所能看到的，双11上千人千面的最优商品展示。
在2016年，鲁班首次服务双11，那一年，鲁班为双11制作了1.7亿张商品展示广告，商品的点击率还提升了100%。如果全靠设计师人手来完成，假设每张图需要耗时20分钟，满打满算需要100个设计师连续做300年。
2017年，鲁班的设计水平显著提升，目前已经学习百万级的设计师创意内容，拥有演变出上亿级的设计能力。此外，鲁班已经具备一秒设计8000张不重样的海报的能力。
很多有危机意识的设计师应该已经早就听说：2015年双十一后，阿里在内部发起了一个人工智能设计的项目，主要开发的产品就是AI产品——“鲁班”。
“鲁班”是什么？举个简单的小栗子：
设计师一天做10张海报已经算不错了吧？但是“鲁班”，一天可以做4000万张。
在 2016 年，鲁班首次服务双十一，制作了 1.7 亿张商品展示广告，商品的点击率提升了 100%。如果全靠设计师人手来完成，假设每张图需要耗时 20 分钟，满打满算需要 100 个设计师连续做 300 年。
今年，鲁班的设计水平显著提升，目前已经学习百万级的设计师创意内容，拥有演变出上亿级的设计能力。此外，鲁班已经实现一天制作 4000 万张海报的能力，没有一张会完全一样。
“鲁班”是今年UCAN大会上阿里巴巴发布的智能设计平台。此平台是通过人工智能算法和大量数据训练机器学习设计。通过一段时间的学习，这个平台从去年“双十一”前就已经在阿里内部大规模投入使用，目前其设计水平已经非常接近专业设计师设计的效果。
而鲁班的成功离不开几个关键技术点：
电影海报是电影宣传的一个重要载体，在墨片时代和舞台剧时代，影院门口的海报是主要的宣传手段之一，所以有时海报的好坏直接影响观影的人数，海报的设计很重要但在怎么去设计都离不开演员文字，就是怎么吸引人怎么来，商业片靠堆明星，主演在最前面剩下的呈现V字型，在配合上一些宣传文字就比较能吸引人，目前国内好些大片也在海报上下功夫，不过功夫都用到抄袭上面了，有一些艺术片他们没什么大明星，所以会在海报上更加用心去设计，往往比较特立独行让人看了比较有吸引力或者觉得很个性，在配上一下文字简介也是很能吸引观众，总之商业片靠堆明星，艺术片靠设计。其实现在的网络时代在网上看片对于不知名的一些片子，很多观众还是会看海报缩略图，所以海报的作用还是很大的，要从海报上分辨影片的好坏还是主要看设计，越设计用心的越是说明主创人员没把钱都投入到拍摄和后期上了，因为没有请大片吗，所以这样的片子会比较有意思也很好看，但是如果想随便看看明星什么的那就直接看海报上最大的那个明星就可以，看看最近的《王牌保镖》的海报直接就是两个主演，当然片子也是不错的，因为老外里越是有名气的演员越是会着重选择剧本，为了就是即赚钱又有口碑，当然也有因为生活原因论文烂片之王的，比如凯奇，所以外商业大片你就看海报上演员的知名度，看着没什么大片的海报，你就看有没有用心设计，当然国内的片子拍出这几点原因你们都懂的。
到此，以上就是小编对于海报的设计目的及理念论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于海报的设计目的及理念论文的2点解答对大家有用。
