AI-Design项目版本迭代：架构演进与智能设计工具的技术选型

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2023-09-19 00:32:24

AI-Design项目版本迭代：架构演进与智能设计工具的技术选型

本文将以AI-Design项目版本迭代为主线，简述AI-Design的架构演进，结合项目实际发展路径，讨论智能设计工具/产品的技术选型和架构设计。

一、什么是AI-Design

AI-Design，指通过AI技术来进行设计辅助的智能设计工具。AI-Design核心的智能Logo设计功能(AI-Logo)，通过AI技术生成Logo原型，帮助用户以较小的成本进行Logo设计。对于专业设计师，AI-Design可以提供设计素材和思路；对于没有设计经验的用户（比如我）则可以低成本完成Logo设计。智能Logo设计同时提供品牌VI展示和电子名片生成等功能，实现多场景下的Logo设计。

二、智能设计工具

AI-Design作为一款智能设计工具，具备以下特点：服务稳定是一款线上产品的基础；智能功能的部分，需要算法组件提供支持；设计类产品注重结果展示，需要能够准确还原设计视图；部分智能设计工具可能需要借助其他开源软件提供服务。

三、DEMO阶段

为了满足以上特点，AI-Design的MVP版本具备如下模块：Python实现的算法服务-NLP模块；Go实现的后端服务-调度服务；Web端用户入口和提供设计还原的前端功能组件；不同的后端服务之间，采用gRPC协议进行通讯。作为MVP版本，通过上述三个模块，实现了AI-Design的主体功能，用户输入品牌名，通过算法模块进行品牌解析，获取品牌相关的icon素材，根据用户选择的Logo风格，前端模块以特定布局模式，组合各种素材，产出Logo。其中调度服务提供一个简单的webserver，打通用户端和算法服务，以及提供静态素材给前端进行Logo生成。

四、内部服务阶段

根据MVP版本的试验，AI-Design项目具备可行性，于是我们将继续加入“亿”点点细节，使之成为能够为内部用户使用的服务。

五、对外服务阶段

对外服务相比内部服务，用户容忍度相对比较低。当使用过程中出现问题时，内部用户更愿意加群或联系接口人反馈问题，而外部用户可能会直接流失，因此对于服务稳定性和用户体验有着更高的要求。

六、总结和展望

随着AI-Design版本推进，功能复杂度提高的同时，在得益于架构升级，耦合度降低而数据安全性提升。根据AI-Design的经验，实际上可以总结出符合0智能设计工具的一般开发方案和架构设计。

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