大模型的出現賦予了各大行業(yè)千萬(wàn)種幻想，就連傳統行業(yè)也深陷其中。

眾所周知的是，包裝印刷行業(yè)仍然屬于產(chǎn)業(yè)集約度低、產(chǎn)能過(guò)剩、產(chǎn)業(yè)效率相對不足的傳統印刷行業(yè)，在人工上也仍然嚴重依賴(lài)設計師和技術(shù)人員的個(gè)人經(jīng)驗。

而隨著(zhù)AI時(shí)代的到來(lái)，包裝印刷行業(yè)打通數字化不僅成為了可能，市場(chǎng)的天花板也因此得到拉升。

根據共研產(chǎn)業(yè)咨詢(xún)發(fā)布的數據，2023年我國包裝設計行業(yè)市場(chǎng)規模將達到349.8億元；中商產(chǎn)業(yè)研究院數據則顯示，包裝生產(chǎn)的市場(chǎng)規模高達15020億，市場(chǎng)天花板極高。

同時(shí)，也基于行業(yè)的發(fā)展，已有企業(yè)發(fā)布自研生成式人工智能設計系統。

據悉，從設計到生產(chǎn)的一站式包裝智能服務(wù)平臺小象智合發(fā)布了自研的生成式人工智能設計系統ELEAI，有望實(shí)現讓用戶(hù)通過(guò)對話(huà)指令，就可以得到從設計到最終包裝及印刷成品的端到端體驗。

更重要的是，小象智合發(fā)布的自研ELEAI智能包裝設計系統，融合了行業(yè)語(yǔ)言模型、視覺(jué)生成模型、3D渲染模型等核心算法和預訓練模型，可以實(shí)現“文生設計圖”、“用戶(hù)想法生成包裝方案”等功能。

但說(shuō)到底，對于傳統行業(yè)的轉身需要思考的是，AI真的適合落地到商業(yè)包裝設計領(lǐng)域嗎？作為第一批將包裝設計領(lǐng)域數字化的企業(yè)，小象智合真的擁有顛覆行業(yè)的能力嗎？

一、重要的是從設計到產(chǎn)品整合

AI對包裝設計項目的賦能到底有多大呢？

首先我們需要了解一個(gè)包裝設計項目，從需求到落地的環(huán)節：需求Brief -創(chuàng )意Brief -設計提案-提案反饋&修改-印刷制版-打樣調整-批量生產(chǎn)。

在需求到設計提案的過(guò)程中，最大的成本應該是反反復復修正所需的時(shí)間，修改到批量生產(chǎn)的過(guò)程，則需要分為時(shí)間成本與樣品調整成本。

這個(gè)時(shí)候，成熟的AIGC將可以幫助包裝設計項目?jì)?yōu)化創(chuàng )意可視化的時(shí)間和人力成本。

其次，在創(chuàng )意層面，人工設計師或許能夠做到突發(fā)奇想，但要知道這個(gè)概率是較低的，而通過(guò)數據投喂的AIGC，接觸面會(huì )更廣。

當然，將AIGC應用于包裝設計是一件看似理所當然，實(shí)則極具挑戰的事，其中Midjourney對包裝設計項目制作過(guò)程就是一個(gè)例子。

不久前，FBIF創(chuàng )始人Mote發(fā)表了《2天300+作品，Midjourney將徹底顛覆食品包裝設計！》一文。

僅僅是從文中的配圖，我們就能感受到了AI圖像生成軟件對作圖領(lǐng)域的能力，以及能看到它將顛覆設計領(lǐng)域的可能。

最明顯的是，在前期的文本生成圖片上，Midjourney能夠精確的達到設計需求和創(chuàng )意的結合。

但問(wèn)題還是存在的，例如Midjourney難以將生成結果完美的整合到產(chǎn)品的外形上，對外形所存在形態(tài)有著(zhù)一定的局限性。

根據測試結果來(lái)看，無(wú)論是使用上傳圖源，使用種子(Seed)，還是直接輸入包裝型號的方式，Midjourney總是會(huì )扭曲原有的包裝版型，生成的包裝設計始終不符合要求。

據悉，就算能夠生成接近的包裝外形，一旦到了進(jìn)入包裝立體圖轉為印刷制版的展開(kāi)圖時(shí)，Midjourney難以獨自完成。

那么換個(gè)角度，小象智合是否能夠完美的解決這一難題呢？

目前，小象智合在產(chǎn)品形態(tài)方面形成了“智能化設計前端 + 數字化中臺 + 超級云工廠(chǎng)”的解決方案。

更關(guān)鍵的是，“ELEAI”作為全球首款包裝行業(yè)生成式人工智能設計系統——ELEAI，已經(jīng)實(shí)現從一句話(huà)到成品包裝，從設計到生產(chǎn)實(shí)現包裝創(chuàng )新的所思即所見(jiàn)，所見(jiàn)即所得。然而事實(shí)真就如此嗎？

從關(guān)于“ELEAI”的發(fā)布內容看，小象智合似乎更關(guān)注其繁雜技術(shù)之間結合，而對于生成設計與產(chǎn)品之間的契合度，并沒(méi)有過(guò)多的涉及。

例如，小象智合曾說(shuō)到“ELEAI其實(shí)是一個(gè)融合了多種技術(shù)的綜合體，當用戶(hù)簡(jiǎn)單的輸入一句文字描述的時(shí)候，背后我們需要進(jìn)行復雜的各項技術(shù)模塊的組合應用?！?/p>

“比如，用AI語(yǔ)言模型分析理解用戶(hù)需求，匹配適合的盒型和色彩搭配，生成主題文案，自動(dòng)對應規格參數輸出對應的圖像Prompt，再對接到AI圖像模型生成多個(gè)配圖，然后再自動(dòng)處理變成包裝設計的組成元素?！?/p>

為此，在生成落地的問(wèn)題上，小象智合存在的問(wèn)題仍然是可見(jiàn)的。

二、建模初落地，無(wú)功無(wú)過(guò)？

4月12日，小象智合曾攜其最新的AI智能設計+納米數字印刷包裝解決方案亮相第108屆全國糖酒會(huì )。

在其25款AI智能設計包裝案例中，“GC未來(lái)”案例中的宇航服在手指細節上參差不齊，“梵高的兔子”案例中的兔腿爪子更像是斷爪的狀態(tài)。

這與Midjourney所存在的問(wèn)題一致，不過(guò)這也證明了AI包裝設計模型在落地的初期，是極難獨自完成設計到落地的全鏈條過(guò)程的，其中仍然離不開(kāi)專(zhuān)業(yè)設計團隊的落地能力。

更何況，平面設計只是其中的一個(gè)環(huán)節。在包裝從平面設計到落地的過(guò)程中，仍有許多需要考慮的細節問(wèn)題，如設計圖調整、3D渲染、印刷、打樣等。

“GC未來(lái)”

另一方面，利用建模軟件生成3D效果圖，對于消費市場(chǎng)來(lái)說(shuō)也將是必不可少的發(fā)展需求。重點(diǎn)是，在生成3D的設計場(chǎng)景中也依然需要人為介入。

如果將生成的3D效果圖應用到印刷制版的平面，例如顏色，尺寸、畫(huà)面比例等多方面的細節，仍然需要大量的人為調整和作圖，來(lái)使MJ的效果圖與印刷平面相匹配。而這些，仍然是設計師的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域。

更重要的是，在數據訓練較為匱乏的背景下，ELEAI并不能完全代替人類(lèi)的創(chuàng )造性思維和原創(chuàng )性。因為生成圖片需要以關(guān)鍵詞為前提，所以需要輸入想法和創(chuàng )意，才能生成符合需求的包裝。

但有意思的是，小象智合對于ELEAI現在以及未來(lái)在生成圖片的具體發(fā)展內容，并沒(méi)有詳細的提及，更多是著(zhù)重的強調數字印刷過(guò)程中對環(huán)保的提升。

例如“數字印刷作為特定印刷技術(shù)區別于傳統膠印技術(shù)，它具有印前無(wú)須制版、小批量印刷訂單生產(chǎn)、交付周期短等特點(diǎn)，尤其在環(huán)保方面，數字印刷技術(shù)相較傳統印刷無(wú)需油墨溶劑、涂布液、潤版液以及清潔藥水等，可減少空氣排放，具備一定的環(huán)境友好性?！?/p>

某種程度上，圍繞著(zhù)“環(huán)?！敝v故事，對合作方并沒(méi)有太大的吸引力。

加之，人工智能能夠賦予包裝設計行業(yè)的價(jià)值，遠不止于為了實(shí)現環(huán)保，同時(shí)也為了降低行業(yè)對傳統的人工的依賴(lài)以及時(shí)間成本，更是合作方對于效率的需求。

可以想象，隨著(zhù)電商化的消費場(chǎng)景變得越來(lái)越重要，對供應鏈的創(chuàng )新與效率優(yōu)化提出了巨大的挑戰，從需求分析、設計生產(chǎn)到嵌入電商場(chǎng)景的數字化與智能化體驗顯得尤為重要。

三、業(yè)務(wù)鏈條化就一定有優(yōu)勢嗎？

包裝設計行業(yè)智能化發(fā)展的過(guò)程，看似流程簡(jiǎn)單，但所需技術(shù)之多并不亞于大多數需要大模型落地的場(chǎng)景。

先是要對使用者提出的要求進(jìn)行充分的理解，緊接著(zhù)對應落地產(chǎn)品規格參數生成圖像，再對接到AI圖像模型生成多個(gè)配圖，然后再自動(dòng)處理變成包裝設計的組成元素，必要時(shí)要需要進(jìn)行3D化處理。

這對于僅僅只有AI能力的人工智能設計平臺來(lái)說(shuō)，或許難以形成行業(yè)壁壘。但，業(yè)務(wù)鏈條化就一定有優(yōu)勢嗎？

據悉，小象智合開(kāi)始通過(guò)自研的數字化智慧中臺，為客戶(hù)提供了一條包括印刷流程處理、管理系統在內的包裝供應鏈，將設計、打樣、生產(chǎn)環(huán)節進(jìn)行了數字化打通。

但其實(shí)，在各類(lèi)大模型層次不窮的時(shí)代下，完全沒(méi)有必要指望讓一種AI完成所有的事情，在自身技術(shù)處于優(yōu)勢的情況下，或許可以形成行業(yè)壁壘，但投入的成本也會(huì )遠遠高于同行。

實(shí)際上完全可以允許人工智能化包裝設計，進(jìn)行正?；姆止ず献?，在現成具有專(zhuān)業(yè)特長(cháng)的AI面前，也是可以搭配使用的。

類(lèi)似于用ChatGPT對產(chǎn)品設計創(chuàng )意進(jìn)行細分，緊接著(zhù)通過(guò)ELEAI來(lái)實(shí)現可視化呈現。

另外，在圖片創(chuàng )作的整個(gè)過(guò)程中，無(wú)論是輸入初期亦或是修改期間，還可以利用生成prompt關(guān)鍵詞的網(wǎng)站進(jìn)行協(xié)助，如PromptHero、Noonshot等，反推圖片中的關(guān)鍵詞。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是圖片進(jìn)行“檢驗”，為的就是更好的控制圖片內容或風(fēng)格走向。

當然，還有3D渲染的達成。

在3D渲染上，也有如Mental Canvas、Magic3D、包小盒等在3D模型上更加聚焦的平臺可以進(jìn)行選擇，或是平臺間進(jìn)行協(xié)同合作。

不過(guò)，也不能說(shuō)業(yè)務(wù)全鏈化沒(méi)有優(yōu)勢，只不過(guò)在分秒必爭的環(huán)境下，將具體的創(chuàng )作交給專(zhuān)業(yè)的AI，優(yōu)勢或許更明顯。

參考：

36氪：「小象智合」發(fā)布生成式AI設計系統，讓包裝設計“從一句話(huà)到生產(chǎn)交付”

FBIF食品飲料創(chuàng )新：我用AI設計食品包裝，挑戰落地！結果......

小易看財經(jīng)：【聚焦】小象智合首發(fā)“AI智能設計+納米數字印刷”包裝解決方案