刚刚过去的“11.11京东全球好物节”累计下单金额超2044亿元。继今年年中“618十六周年庆”累计下单金额创下2015亿元之后，京东在年末11.11再次打造实力新主场。
作为京东核心设计引擎，羚珑智能设计在大促期间，累计合图超千万张。
一方面，将智能合图技术应用在各种自动化、标准化合图项目中，机器替代人工作图，快速、稳定、大量产出图片，大大提升设计效率，节省设计成本。
另一方面，大促期间各种活动、栏目的图片位置，都输出标准化的模板，只需要替换商品及利益点文案，即可快速产出图片。解决多人协作制图规范化的问题，提升效率，减少沟通成本，极大简化了提报、审核流程。
在如此巨量的合图背后，究竟是什么原理？羚珑是怎么做到的呢？
在智能合图的背后，我们做了哪些事情呢？怎样实现这样复杂的功能？
01设计规则-从人工经验到机器规则的转化
对于如何做出“美”的设计结果，每位设计师都有自己的方法和技巧，如何把这些告诉计算机并让其理解和运作，这个转化过程需要人在其中进行连接。
以“智能背景”这个功能为例，首先我们将组成背景的元素拆分为颜色、图案、纹理和滤镜。
同时，对每一个元素进行详细的定义，并且转化为计算机逻辑。
设计公式，将定义好的元素组合起来，合成背景及画面。
在制定出逻辑规则后，需要大量的跑出结果，并通过对结果进行检查和评价，让机器学习和修正算法；如果偏差较大，设计师需要对规则进行修改和优化。这个过程往往需要反复多次，以得到稳定的产出。
1）规定评判标准2）划定可接受的坏品率3）归纳结果特性，得出原因和规律
03素材构建-符合视觉规则、还原用户设计意图
在具有了初步的自动设计能力后，我们开始向真正的智能方向。如果做出更合适的设计，除了排版和配色等视觉规则外，还涉及到还原用户设计意图的问题。因此，我们开始进行素材的构建、标注和管理工作。
采用API接口的方式输出智能设计能力，只需具备一定的开发能力即可接入。
系统会围绕输入的内容综合运用图像识别、风格识别等技术，完成素材解析、排版、配色等复杂费力的设计步骤。
提供专业的智能设计手法可供选择，无需设计基础，轻松使用。方案更新频率快，符合当下设计趋势，以确保获得优质结果。
快速生成风格一致的多种尺寸图片，每次最多生成10种尺寸图片结果。由系统智能计算并匹配设计方案，根据尺寸调整图片排版和配色。
支持调用方自定义模板，个性化定制合图服务
支持用户自定义模板，使用个性化图片和文案素材，深度贴合业务与使用场景，避免与他人雷同。
为调用方提供自定义模板的操作界面，可进行模板上传、查看、删除等操作，并提供存储空间，用于存放自定义合图的模板。
海量设计手法训练机器并不断优化，学习大量业内顶尖设计方法，将图片配色技巧、组合结构等设计原理数据化，并应用于实际合图当中。
配合京东商城用户体验升级，提升图片资源位使用效率。接口接入智能合图技术，实现在线实时合成图片，为用户精准推荐。