前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >利用AI 生成商标

利用AI 生成商标

作者头像
AiTechYun
发布2019-10-08 17:20:39
1.8K0
发布2019-10-08 17:20:39
举报
文章被收录于专栏:ATYUN订阅号
编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号

Logojoy这样的初创公司会根据需要,使用人工智能来创建数千条横幅和品牌元素。但在Arxiv.org上发表的一篇新论文中,荷兰马斯特里赫特大学(Maastricht University)的科学家们提出了一种人工智能系统,该系统能够用比以前更高的分辨率和细节合成标识。它建立在洛根(LoGAN)的基础上——洛根是该团队之前的标识制作机器学习系统,他们在去年10月发表的一项研究中详细介绍了该系统。

由于大多数美国人每天要接触4000到20000个广告,所以各个公司对他们的品牌越来越重视,这给设计师们带来了很大压力,他们必须设计出既美观又新颖独特的设计,从而将自己的设计与大众区分开来。人工智能可以帮助到设计师——要么为他们提供灵感,要么减少与客户进行的设计迭代次数,总之,很有用。

最新的尝试是生成一个对抗网络(GAN)——由样本生成器和鉴别器组成,它们可以区分生成的样本和真实世界的样本。随着训练的进展,低分辨率图像渐渐稳定并能提供高分辨率层,研究人员认为,由于低分辨率图像的细节更少,系统能快速学习大规模的模式,并随着图像分辨率的提高,从粗糙的细节逐渐转向更精细的细节。

为了编制培训数据集,两位合作作者首先从名称恰当的大Logo数据集中提取了样本,删除了其中所有基于文本的徽标,总共留下40000个徽标,并从谷歌中添加了15000个额外的“类徽标”图像,这些图像与自然、技术、插图字符和其他类似主题有关。

然后他们使用谷歌的云视觉服务生成4到8个描述标识内容的单词标签,并使用预先训练的人工智能模型对这些标签进行矢量化,为每个示例创建空间表示。之后再对这些空间表征进行聚类,以识别具有相似视觉特征的特征。在三个实验过程中,研究人员报告说,他们的模型已经渐渐趋于稳定——“始终如一的高质量”。有些模型在形状、设计或配色方案上比其他模型更简单,但是团队断言,输出的多样性表明模型可以学习更高级的培训数据分布特性。 利用人工智能制作艺术品并不是什么新想法,但值得关注的是推陈出新,如何从老的创意中汲取营养从而创造新的价值,人工智能无疑是很聪明的,但更聪明的却是创造它的人类。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-09-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 ATYUN订阅号 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档