本书共分为三篇，即生成式人工智能理论与基础实践、电商视觉设计理论与实践、人工智能在电商视觉设计中的应用，按照人工智能与电商视觉设计的内在逻辑，从基础概念到高级应用展开介绍，覆盖整个知识体系。本书可以作为各类高等院校电子商务、跨境电子商务、国际商务、国际经济与贸易、市场营销等相关专业的教材，也可以作为电商美工、电商运营人员、个体从业人员的参考书。

金贵朝，教授，杭州师范大学阿里巴巴商学院院长助理，国家级一流本科课程负责人，全国跨境电商专业建设委员会委员，多个跨境电商综试区专家、行业协会专家，杭州市创业导师，杭州市优秀教师。主讲“人工智能与电商视觉设计”等课程，曾获浙江省“互联网+教学”优秀案例特等奖、浙江省微课教学比赛一等奖、电子工业出版社优秀作译者等荣誉，多次指导学生团队获“三创赛”全国特等奖。

第一篇 生成式人工智能理论与基础实践
第1章 人工智能概述2
1.1 人工智能的概念与特点3
1.1.1 人工智能的概念3
1.1.2 人工智能的特点3
1.2 机器学习概述3
1.2.1 机器学习的概念4
1.2.2 机器学习的主要步骤4
1.2.3 机器学习的主要类型4
1.3 深度学习概述6
1.3.1 深度学习的概念与优势6
1.3.2 深度学习的原理与架构6
1.3.3 深度学习的学习过程7
1.4 人工智能发展历程7
1.5 人工智能技术概览8
1.6 人工智能行业业态分布9
习题11
第2章 生成式人工智能概述13
2.1 生成式人工智能的概念13
2.2 人工智能与生成式人工智能的关系14
2.3 生成式人工智能——内容生产效率与创新的变革15
2.3.1 生成式人工智能内容创作的特点15
2.3.2 生成式人工智能驱动生产力的提升15
2.3.3 生成式人工智能的挑战与应对17
2.4 生成式人工智能的价值与电商行业应用场景17
2.4.1 生成式人工智能对行业发展的价值17
2.4.2 生成式人工智能在电商行业中的应用场景18
2.5 生成式人工智能的发展趋势19
习题20
第3章 NLP生成式对话平台在电商中的应用22
3.1 NLP生成式对话平台的原理与应用22
3.1.1 NLP生成式对话平台的原理23
3.1.2 NLP生成式对话平台的应用场景24
3.2 NLP生成式对话平台的功能特性25
3.2.1 理解力25
3.2.2 对话力26
3.2.3 创造力27
3.2.4 情感力29
3.3 通义千问概述与优势30
3.3.1 通义千问概述30
3.3.2 通义千问在智能问答方面的优势31
3.3.3 通义千问在内容创作方面的优势31
3.4 NLP赋能电商运营32
3.4.1 NLP助力电商运营32
3.4.2 应用案例1：创作社交媒体文案36
3.4.3 应用案例2：洞察行业背景39
3.4.4 应用案例3：建立企业愿景与品牌故事42
3.4.5 应用案例4：创建短视频脚本45
3.4.6 NLP生成式对话平台的提问技巧46
习题47
第二篇 电商视觉设计理论与实践
第4章 电商视觉设计理论50
4.1 视觉设计原则51
4.1.1 亲密性原则51
4.1.2 对齐原则52
4.1.3 重复原则54
4.1.4 对比原则55
4.2 色彩理论与电商视觉设计的色彩搭配策略56
4.2.1 色彩的基本属性56
4.2.2 色彩的情感57
4.2.3 电商视觉设计的色彩搭配策略59
4.2.4 配色理论与方法61
4.3 构图概述与基本形式63
4.3.1 构图概述64
4.3.2 构图的基本形式64
4.4 字体设计与文字信息层级构建69
4.4.1 字体的类型69
4.4.2 字体的选择与应用70
4.4.3 文字信息层级的构建72
习题73
第5章 Photoshop设计基础75
5.1 Photoshop概述76
5.1.1 Photoshop的工作界面76
5.1.2 Photoshop常见的图像文件格式78
5.1.3 Photoshop图层79
5.2 图像编辑80
5.2.1 打开图像文件80
5.2.2 调整图像大小81
5.2.3 调整画布大小82
5.2.4 保存图像84
5.2.5 裁剪与校正图像85
5.3 色彩校正与调色88
5.3.1 调整偏色图像88
5.3.2 替换图像色彩94
5.4 文字编排与图形绘制97
5.4.1 文字的添加和设置97
5.4.2 绘制形状规则的修饰图形99
5.4.3 绘制自定形状的修饰图形102
5.5 特效制作103
5.5.1 制作图像融合效果103
5.5.2 制作图像景深效果104
5.5.3 调整图像清晰度106
5.5.4 智能填充修复图像107
5.5.5 修补图像瑕疵108
习题110
第6章 电商视觉设计实践113
6.1 电商视觉设计的关键性指标与作用114
6.1.1 电商视觉设计的关键性指标114
6.1.2 电商视觉设计的作用114
6.2 电商海报设计的标准与流程116
6.2.1 电商海报设计的标准116
6.2.2 电商海报设计的流程119
6.3 食品类电商海报设计案例120
6.3.1 设计分析120
6.3.2 步骤详解121
6.4 服饰类电商海报设计案例126
6.4.1 设计分析126
6.4.2 步骤详解127
6.5 主图概述134
6.5.1 什么是主图134
6.5.2 主图的重要性135
6.6 主图设计案例136
6.6.1 设计分析136
6.6.2 步骤详解138
习题144
第三篇 人工智能在电商视觉设计中的应用
第7章 Midjourney在电商视觉设计中的应用148
7.1 人工智能视觉设计的发展现状149
7.1.1 一幅受质疑的画作149
7.1.2 一幅得到肯定的画作149
7.1.3 人工智能视觉设计的应用领域150
7.2 人工智能视觉设计相关工具150
7.2.1 Midjourney150
7.2.2 Stable Diffusion152
7.3 Midjourney简介与基础设置153
7.3.1 Midjourney简介153
7.3.2 Midjourney在电商视觉设计中的应用优势154
7.3.3 Midjourney初始设置155
7.4 基于Midjourney设计产品Logo157
7.5 产品主图与场景图的智能设计158
7.5.1 产品主图的智能设计158
7.5.2 产品场景图的智能设计159
7.5.3 产品主图设计的进阶技巧——垫图设计161
7.5.4 产品主图设计的进阶技巧——叠图设计163
7.6 Banner图与产品包装图的设计168
7.6.1 Banner图设计168
7.6.2 产品包装图的设计169
7.7 打造个性化的数字人图片169
习题171
第8章 Stable Diffusion在电商视觉设计中的应用173
8.1 Stable Diffusion技术解析与应用领域174
8.1.1 Stable Diffusion的基本功能174
8.1.2 Stable Diffusion的特点175
8.1.3 Stable Diffusion的相关技术175
8.1.4 Stable Diffusion的工作流程177
8.1.5 Stable Diffusion Web UI介绍178
8.1.6 Stable Diffusion界面介绍179
8.2 人工智能品牌符号设计182
8.3 人工智能电商产品设计图184
8.3.1 ControlNet介绍184
8.3.2 产品创意设计187
8.3.3 产品精细化设计189
8.3.4 产品局部设计优化191
8.4 人工智能多样化场景图设计193
8.4.1 图生图功能介绍194
8.4.2 鞋类产品场景图设计195
8.4.3 箱包类产品场景图设计200
8.4.4 日用品产品场景图设计203
8.4.5 产品图像精细化提升207
8.5 人工智能海报创意设计209
8.5.1 竖屏电商海报创意设计210
8.5.2 横屏电商海报创意设计215
8.5.3 智能扩图221
习题224
第9章 人工智能音视频在电商视觉设计中的应用227
9.1 人工智能生成音视频现状228
9.1.1 OpenAI发布视频生成模型Sora228
9.1.2 多个音视频生成应用上线228
9.2 人工智能音视频内容创作在电商中的价值229
9.2.1 提高效率与降低成本229
9.2.2 个性化与定制化230
9.3 人工智能赋能数字人创作230
9.3.1 数字人技术230
9.3.2 D-ID数字人平台简介与案例详解231
9.3.3 闪剪App简介与数字人制作案例详解233
9.4 人工智能赋能音频创作236
9.4.1 人工智能生成语音技术236
9.4.2 Suno简介与案例详解236
9.5 人工智能赋能视频创作239
9.5.1 人工智能视频生成技术239
9.5.2 Runway Gen-3简介与案例详解240
9.5.3 PixVerse简介与应用场景243
习题245