LoGAN設(shè)計出來的幾個標識(logo)

圖片來源：馬斯特里赫特大學

【51CTO.com快譯】生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種分兩部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括生成樣本的生成器(generatorr)和試圖辨別生成樣本與真實樣本的鑒別器(discriminator)。GAN應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，比如發(fā)現(xiàn)新藥物、做出栩栩如生的漢堡和蝴蝶照片，并生成腦部腫瘤的合成掃描。正如荷蘭馬斯特里赫特大學發(fā)表的一篇新論文揭示的那樣，GAN在設(shè)計標識方面同樣也不錯。

在發(fā)表于預(yù)印本服務(wù)器Arxiv.org上的研究報告(《LoGAN：用顏色方面調(diào)節(jié)的生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計標識》，https://arxiv.org/pdf/1810.10395.pdf)中，科學家們描述了一種名為LoGAN的人工智能(AI)系統(tǒng)，可以用12種不同的顏色設(shè)計標識。

他們寫道：“對任何設(shè)計師來說設(shè)計標識是一個漫長、復(fù)雜而費錢的過程。然而，最近生成式算法方面的進步提供了模型，有望給出一種可行的解決方案。LoGAN的結(jié)果首次展示了人工智能如何用于幫助設(shè)計師進行創(chuàng)作，為未來指明了大有前景的方向，比如包括描述性更強的標簽，從而有望提供一種更詳盡、更易使用的系統(tǒng)。”

研究人員解釋道，這種GAN的問題在于，它們并不總是獲得美觀的結(jié)果。它們的解決方案是使用最顯眼的顏色來定義標識：黑色、藍色、棕色、青色、灰色、綠色、橙色、粉紅色、紫色、紅色、白色和黃色。

該團隊拿LDD-icons數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)集由486777個小圖標組成，這些小圖標的尺寸是32 x32像素。每個小圖標中的主顏色用算法加以提取，并由RGB值轉(zhuǎn)換成顏色詞。同時，系統(tǒng)中的第三個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(除了生成器和鑒別器外)對樣本圖像進行分類。

那么，LoGAN會怎么做?盡管生成的標識很模糊(歸咎于源圖像的低分辨率)，有些標識還是相當逼真。饋入顏色關(guān)鍵字后，LoGAN設(shè)法給出不規(guī)則的形狀、圓形和方形按鈕，甚至給出類似谷歌Chrome標識的外觀。

有趣的是，白色和灰色是12個顏色類別中最常見的三種顏色組合之一。在橙色類別中，棕色是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首選，而在黃色類別中，它通常采用藍色。

研究人員認為，像LoGAN這樣的AI系統(tǒng)可以處理標識設(shè)計中一些比較單調(diào)的工作，讓設(shè)計師能夠集思廣益。在將來的工作中，他們希望將系統(tǒng)對單詞的語義理解擴大到顏色之外的關(guān)鍵字，比如形狀和焦點。

他們寫道，經(jīng)過改進的系統(tǒng)可以拿兩個不同的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練：一個數(shù)據(jù)集包含有著明顯幾何形狀的標識，另一個數(shù)據(jù)集包含非規(guī)則形狀的標識。它還可能使用一個嵌入模型，最常用的單詞描述標識以“提高可解釋性”。

研究人員寫道：“雖然生成的標識其分辨率非常低，但它們可以用作最終標識的初稿，或為設(shè)計師賦予靈感。如果饋以某個關(guān)鍵字(在我們的例子中包括標識中最顯眼的顏色)，提議的模型就能成功地設(shè)計出標識。這一類關(guān)鍵詞可以被認為是描述性的，因為它提供了人類易于區(qū)別的標識屬性。”

值得一提的是，利用AI的強大功能來制作美工不是什么新想法。Botnik Studios從亞馬遜的Alexa Accelerator計劃出來，最近教一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制作一張諷刺性的科切拉音樂節(jié)(Coachella)海報，海報上列出了一系列虛構(gòu)的樂隊名稱。Prisma這款流行的智能手機應(yīng)用軟件使用名為風格轉(zhuǎn)換(style transfer)的機器學習技術(shù)，讓照片看起來如同油畫。而游戲設(shè)計AI初創(chuàng)公司Promethean AI使構(gòu)建虛擬景觀和室內(nèi)設(shè)計的過程實現(xiàn)了自動化。

原文標題：Pick a color and this AI system will craft a logo，作者：Kyle Wiggers 

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