AI设计小能手:选个颜色让AI帮你生成logo

编译:chux

出品:ATYUN订阅号

生成对抗网络(GAN)已被用于发现新药物,创建令人信服的汉堡和蝴蝶照片,并产生脑癌的合成扫描。而荷兰马斯特里赫特大学(Maastricht University)发表的一篇新论文显示,它在生成标识方面也不差。

研究论文“LoGAN: Generating Logos with a Generative Adversarial Neural Network Conditioned on color”中,科学家们描述了一种AI系统,名为LoGAN,可以制作12种不同颜色的标识。

研究者表示,“为任何设计师设计logo都是一个漫长,复杂且昂贵的过程。然而,最近生成算法的进步提供了可以提供可能解决方案的模型,LoGAN的结果首次展示了AI如何用于帮助设计师创作过程,并开启有前景的未来方向,例如包括更具描述性的标签,这些标签将提供更加详尽和易于使用的系统。”

研究人员解释说,艺术生成GAN的问题在于它们并不总能产生美学上令人愉悦的结果。他们的解决方案是使用最突出的颜色来定义logo:黑色,蓝色,棕色,青色,灰色,绿色,橙色,粉红色,紫色,红色,白色和黄色。

该团队在LDD-icons数据集上训练了系统,该数据集由486777个小图标组成,尺寸为32乘32像素。每种主色用算法提取,并从RGB值转换为颜色词。同时,系统中的第三神经网络(除了生成器和鉴别器之外)对样本图像进行分类。

那么LoGAN的效果如何?尽管生成的logo较模糊(由于源图像的低分辨率),但有些logo非常有说服力。当输入颜色关键字时,它设法得到不规则形状,圆形和方形按钮,甚至是谷歌Chromelogo的外观。

有趣的是,白色和灰色是12种颜色类别中最常见的三种颜色组合之一。在橙色类中,棕色是神经网络的首选,而在黄色类中,它通常采用蓝色。

研究人员认为,像LoGAN这样的AI系统可以处理一些标志设计更加单调的工作,让设计师们能够集思广益。在未来的工作中,他们希望将系统对单词的语义理解扩展到超出颜色的关键字,例如形状和焦点。

他们写道,一个改进的系统可能会在两个不同的数据集上进行训练:一个包含具有明显几何形状的logo,另一个包含非规则形状的logo。它可能会使用嵌入模型,其中最常用的单词描述logo以“提高可解释性”。

“虽然生成的标识具有非常低的分辨率,但它们可以作为最终标识的粗略初稿,或作为设计师的灵感手段,”研究人员写道,“如果给定某个关键字,建议的模型可以成功创建logo,在我们的案例中,这些关键字由logo中最突出的颜色组成。这类关键词可以被认为是描述性的,因为它提供了一个易于人类区分的logo属性。”

论文:arxiv.org/pdf/1810.10395.pdf

原文发布于微信公众号 - ATYUN订阅号(atyun_com)

原文发表时间:2018-10-26

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