从鲁班的视觉引擎谈起
最近云栖社区更新了一篇星瞳关于《鲁班视觉引擎》的介绍文章。
视觉引擎的目标是可控视觉内容设计和生成,让 AI 做设计,使数字内容制造变得高质、 高效、普惠、低成本; 终极目标是“所想,即所见” ,目前主要探索的应用:图像设计与生成、 视频编辑与生成、 图形建模与生成
部分内容引自星瞳的ppt。
本文从3个方面谈谈智能设计与视频广告的结合:
1 鲁班的图像设计与生成
2 智能设计局限与突破
3 智能设计的4个方向
3.1 应用设计大数据“复制”设计
3.2 特定风格的算法驱动型设计
3.3 基于图像的智能排版引擎
3.4 基于pix2pix的生成设计
1 鲁班的图像设计与生成
鲁班目前的图像设计与生成,主要是 banner 类的图,核心是素材搭配求得最优组合。把 banner 拆解成背景、主体、装饰等,检索,然后组合。按图层拆解设计图,结构化设计数据,然后检索“库存”,按照输入的布局组装检索到的素材,评估及优化素材组装后的效果,直至最终生成最优的素材组装结果。
引自星瞳的ppt
A 输入(显式输入):
图片:商品主图
文案:化妆会场5折起……
风格:运动
构图:左右
配色:黄绿
大小:1125*352
B 特征化:
image
text
style=sport
layout=LTRI
color=YG
size=3:1
C 规划:
16*16的特征图
D 行动:
256*256
E 调优:
1125*352
F 可视化
2 局限与突破
应用设计大数据,“复制”设计。首先需要准备大量的打好标签的素材,设计结果取决于素材库的“库存”质量。设计过程被简化为组合素材的过程。所以对应的人类设计师水平是“ P5 ” ?设计是极富创意的过程,除了解决问题,利用设计可以使用的元素,创意性地提出解决方案,是高水平设计的价值所在。所以,鲁班也在尝试像素级生成以及根据主题生成文案,让 AI 更具有创造力。这方面的探索追求的是设计的从0到1。
3 智能设计的4个方向
这里 mixlab 总结下智能设计目前的实现方式。
3.1 应用设计大数据,“复制”设计
从半结构化的设计图,例如 psd 文件、sketch 文件等,提取设计数据,包括图片、文案、布局、色彩,形成设计大数据,然后通过搜索引擎技术,枚举各种组合,并评分,最后得出最优结果。 mixlab 有一个简化版的实现文章:DIY一个人工智能设计师。
3.2 特定风格的算法驱动型设计
更像是算法驱动型的设计,把特定风格图像设计的设计规则算法化,直接应用算法于生成设计。例如 mixlab 近期尝试过的glitch 风格的字体生成器。
3.3 基于图像的智能排版引擎
微软研究院发的一篇论文,专注于杂志风格封面的版式设计,是基于图像的 saliceny map 做的自适应布局方案。Mixlab 在去年也专门更新了一篇文章介绍。
3.4 基于pix2pix的生成设计
只要是图片与图片之间的转换,我们都可以尝试 pix2pix 来生成试试。在《Pix2Pix与人工智能做设计》这篇文章, mixlab 介绍了 pix2pix 的一些探索应用:
预测影片的下一帧,我们是不是可以把一张图片变成 GIF 图;去除马赛克,随意放大 BMP 图片,再也不担心精度不够了;通过手绘生成名画,比谷歌的 auto draw 先进了点,当然还有各种通过手绘生成的东西,比如猫、袋子、鞋子、人物肖像画;去除图片的背景,类似于抠图,也可以采用 pix2pix 的方法进行;生成配色方案,把配色当成图片,进行图片的生成,产生新的配色方案;从侧脸预测正脸,这样以后只要随便拍一张照片,都可以在三维空间中实时建模出来;
以上是4个智能设计的方向。在 mixlab 的微信群或知识星球都有定期的探讨。设计的从0到1,接下来可以试试强化学习的思路,把设计的规则限定好,在有限的规则中进行设计的从0到1创造。
本文同时在知乎专栏:《人工智能+设计修炼指南》发表。
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