用AI打造金融产品视觉风格生成系统的实践笔记

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入:[我需要开发一个AI金融产品视觉风格生成系统,集成AI的能力,帮助艺术指导快速生成符合金融产品特性的视觉设计方案。

系统交互细节: 1. 输入阶段:艺术指导输入金融产品类型(如信用卡、基金、保险等)、目标受众和品牌调性关键词 2. 风格分析:系统使用LLM文本生成能力,分析输入信息并生成适合的视觉风格描述 3. 图像生成:根据风格描述,文生图功能自动创建多套视觉风格方案,包括色彩搭配、图形元素和排版样式 4. 风格优化:艺术指导可选择其中一套方案进行微调,系统根据反馈进行风格重绘 5. 输出整合:系统将最终方案打包为设计规范文档,包含色彩代码、字体建议和元素库

注意事项:提供风格预览和对比功能,支持多次迭代优化,确保输出符合金融行业的合规要求。] 3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在做一个特别有意思的项目——开发AI金融产品视觉风格生成系统。作为艺术指导,我们经常要为不同金融产品设计视觉方案,但灵感枯竭和反复修改真的很头疼。这次尝试用AI来解决这个问题,效果出乎意料的好,分享下我的实现思路。

系统核心流程

  1. 产品信息输入
    艺术指导只需要填写三个关键信息:
  2. 金融产品类型(信用卡/基金/保险等)
  3. 目标受众(年轻人/高净值客户等)
  4. 品牌调性关键词(稳健/创新/科技感等)

  5. AI风格分析
    系统会通过LLM分析这些信息,生成详细的视觉风格描述。比如输入"信用卡-年轻人-科技感",AI会建议使用渐变蓝紫配色、抽象几何图形、极简排版等元素。

  6. 方案可视化生成
    基于风格描述,系统自动生成3-5套视觉方案。每套方案都包含完整的:

  7. 主视觉色彩搭配(带十六进制色值)
  8. 图形元素示例(图标、装饰纹样等)
  9. 典型排版布局演示

示例图片

  1. 交互式优化
    可以选中某个方案进行细化调整,比如:
  2. 修改主色调饱和度
  3. 替换图形元素风格
  4. 调整文字层级关系 系统能实时呈现修改效果,支持多次迭代。

  5. 规范输出
    最终生成的设计规范文档包含:

  6. 标准色板(Pantone+RGB+HEX)
  7. 字体使用指南
  8. 可复用图形素材包
  9. 不同场景的应用示例

关键实现技巧

  • 金融合规性处理:在prompt中内置合规规则,避免出现夸张收益暗示等违规元素
  • 风格延续性:通过seed值控制AI生成,确保修改前后的方案保持统一基因
  • 行业特征强化:训练集特别加入金融类设计案例,使产出更专业

平台使用体验

这个项目是在InsCode(快马)平台上开发的,几个亮点让我很惊喜:

  1. 内置的AI对话区可以直接调用多种模型,不需要自己搭建推理环境
  2. 文生图功能响应速度很快,生成一张方案只要10秒左右
  3. 最方便的是可以一键部署成可交互的Web应用,客户能在线体验完整流程

示例图片

现在团队用这个系统后,方案产出效率提升了3倍多。建议艺术指导同行们都可以试试这种AI辅助设计的工作流,特别是金融行业这种需要平衡创意与规范的领域,AI确实能成为得力的创意伙伴。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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