人工智能设计师之智能排版的另一种实现方式

Flipboard的自动排版系统Duplo

最近在整理算法驱动设计的案例，翻到Flipboard的自动排版系统，再次研究了下，把相关的技术思路整理了下：

Flipboard主要要解决的是多种屏幕尺寸的排版方案选择，系统内置一些模版库，通过输入内容的决策树判断，组合出大量的排版方案（一般达到2000+以上），然后通过评估（打分，通过预先制定评分规则），选取分数最高的方案，然后进行再进一步的精细化排版。

一、大批量生成排版方案

例如：

生成3栏的横向版面，Duplo可以进行匹配组合，生成2000+个排版样式。

二、排版方案生成的逻辑

把复杂的版面进行拆解，分解成更小的单元，使用的时候，进行组合，拼装出目标版面。

如，上图从2栏的模版里选取适合的，加上从1栏的模版里选取的进行组合。

基于决策树的规则体系：

三、评估2000+个排版方案，从中选择最适合的的方案

构建一个评估函数，由Page flow、每一页面中文字所占比例、不同尺寸版面内容展示的一致性、图片的评估等构成。

3.1 Page flow

这里用到了Perlin noise算法，Perlin Noise 可以用来表现自然界中无法用简单形状来表达的物体的形态，比如火焰、烟雾、表面纹路等。这里运用它为每一种版面方案进行打分，下图是评分规则：

3.2 每一页面中文字所占比例

这里认为80%或更高的比例更适合，即得分越高。

3.3 不同尺寸版面内容展示的一致性

由于是考虑适配各种屏幕的排版方案，因而会考虑选取一种内容展示更一致的方案。

3.4 图片的评估

对于图片，大批量的排版方案中会采用不同的缩放和裁切参数，这里的评估采用opencv识别图片中的人脸，选择最佳的缩放和裁切参数。

综合以上的得分，选择一种排版方案。

四、进一步优化排版

通过栅格系统，再进一步地微调页面内各元素的位置与尺寸。

以上为本文的全文。