AI免費設計LOGO效果驚艷,雷軍200萬花早了

WBOY
發布: 2023-04-11 15:01:03
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很快啊,Stable Diffusion又被發掘新用途了——

設計LOGO最關鍵的“形意結合”,被它拿捏得明明白白。看見Cat秒畫貓貓頭:

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瑜珈店YOGA幾個字母用人體形態一轉換,風格完全不出錯:

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只設計其中一個字也沒問題,例如將Dog的D畫成一個狗子:

屬實簡潔又傳神了有木有!

即使是面對中文字體,AI也能很好地理解其中的意思,快速畫出甲方想要傳達的LOGO形象:

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#要是開店用上這個,哪裡還需要花幾十上百塊專門設計一個LOGO出來? (doge)

雖然之前也有不少設計LOGO的AI了,不過從這次生成的效果來看,還真是有點不太一樣。

保留一部分原有字體的味道

事實上,在這次研究之前,已經有不少研究在考慮如何用AI設計LOGO。

從效果來看,主要可以分成三類:

一是以字體為形狀限制,將圖片風格遷移上去(如圖AB);二是以圖片風格為基底,將字體遷移到圖片中去(圖D);三是將不同圖片的形狀和字體關聯起來,生成或彩色或黑白的「影像拼接」風格LOGO設計(圖CE)。

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然而,與下面人類手工設計的LOGO比起來,上面AI設計的效果不能說不好看,但似乎還差那麼點意思:

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作者們經過一通探查,發現人類手工設計的LOGO並不「喧賓奪主」。

人類設計師會在保留原本字體特色、讓人們能一眼認出單字的基礎上,再加入一點創新之處,例如將Jazz中的J改成樂器,但其他人一眼仍然能認出“JAZZ”字體的形狀。

整體來說,就是在保留一部分字體「味道」的同時,加入一定的設計感。

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例如這是Stable Diffusion產生的「FROG」設計,FRO仍然是原本字體的形狀,只有G變成一隻跳出去的小青蛙:

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如果用Stable Diffusion 2進一步進行後製處理的話,還能進一步實現上色功能,顯得更加生動:

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生成LOGO的風格也能隨著原本設計字體的變化,而產生不一樣的變化。

例如這是8種字體下生成的不同瑜珈LOGO,每種風格都不一樣:

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#之下,其他AI模型在生成字體的時候,倒是更喜歡保留自己的風格(手動狗頭):

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#那麼,這種神奇的字體設計AI是怎麼做出來的?

用貝塞爾曲線調整字母形狀

為了一定程度上保留原本字體的風格、以及只改變單字中的某幾個字母,作者們想出一種“微調”字母形狀的方法-

那就是讓AI學會用貝塞爾曲線,對不同字體的字母進行小幅度變形。

(用過PS中「鋼筆」的小夥伴們應該對貝塞爾曲線不陌生,用它能控制滑鼠畫出一些神奇的曲線)

具體控制點數量,則根據字母複雜度和字體風格進行迭代變換,直到設計出來的字母符合要求,其中橙色是初始點,藍色是後續增加的控制點:

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控制點數量對產生效果有多大影響?

例如這是不同數量的控制點生成字母的效果,如果數量太少,會看不清楚設計的圖像形狀;但數量過多又容易扭曲字體原本的形狀:

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基於這個核心設計思路,​​作者們結合Stable Diffusion和CLIP,設計出了一整個字體設計AI模型:

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##其中,ACAP(as conformal as possible)損失函數基於德勞內三角形剖分演算法,對字母形狀進一步進行了約束。

例如這是PANTS(褲子)在變形前和變形之後的形態,可以看見ACAP在保留褲子形態的同時,也保留了字體的效果:

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同時,為了進一步保留字體形態,作者們採用了一個低通濾波器,保證調整後的字母不會與原始字母偏離太多。例如這是Bear(熊)中的B調整後的形態:

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應用這套模型,產生每個字母的速度也還不錯。

在一塊RTX 2080 GPU上,產生單一字母的LOGO設計大約需要5分鐘。

作者介紹

雖然作者們放到專案首頁上的論文是匿名的:

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不過在arXiv上,作者們的名字倒是已經公開了,他們分別來自以色列特拉維夫大學、Reichman University(萊希曼大學),以及倫敦大學金史密斯學院:

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共同一作Shir Iluz,特拉維夫大學電子與電機工程理學碩士,目前的研究方向是生成AI,感興趣的方向是深度學習與電腦視覺。

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共同一作Yael Vinker,特拉維夫大學電腦視覺博士生,曾經在以色列希伯來大學獲得電腦科學本科與碩士學位,目前研究方向同樣是深度學習與電腦視覺。

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這麼看來,雷軍當年設計小米LOGO的200萬元花早了啊

論文地址:https://arxiv.org/abs /2303.01818

專案網址:https://wordasimage.github.io/Word-As-Image-Page/

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來源:51cto.com
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